es-toolkit/fp

es-toolkit/fp 是 es-toolkit 的函数式编程入口。它让你可以用 pipe 把数据转换表达为一条可读的、自上而下的流水线,而不必嵌套调用或反复使用临时变量。

typescript

import { filter, map, pipe, take } from 'es-toolkit/fp';

const result = pipe(
  [1, 2, 3, 4, 5, 6],
  filter(x => x % 2 === 0),
  map(x => x * 10),
  take(2)
); // => [20, 40]

为什么选择 es-toolkit/fp

可读 — 各步骤按执行顺序自上而下阅读。不必再从内向外解析 take(map(filter(xs))),也不需要步骤之间的临时变量。
快速 — 连续的步骤会被融合为一次遍历:步骤之间不构建中间数组,结果一旦收集够就立即停止遍历。具体原理可以在下面的惰性求值中直接看到。
没有代价 — 当融合无法带来收益时,pipe 会直接走原生数组方法,因此它永远不会比 xs.filter().map() 更慢——只会在某些场景下快得多。

es-toolkit/fp 函数的工作方式

每个 es-toolkit/fp 函数都会先传入它的配置(例如 map(fn) 或 take(2)),并返回一个接收数据的函数。pipe 会提供这份数据,把每一步的结果串联到下一步。

typescript

import { map, pipe } from 'es-toolkit/fp';

const triple = map((x: number) => x * 3); // (array) => number[]

pipe([1, 2, 3], triple); // => [3, 6, 9]

正因为每一步都是这样一个"等待数据的函数",pipe 才能在开始执行之前看到整条流水线的形状。这正是惰性求值的起点。

惰性求值

前面说的"快速",秘诀就在惰性求值。当多个支持惰性求值的函数(map、filter、take……)连续出现时,pipe 会把它们融合为一次遍历:不再是整个数组逐步通过每个步骤,而是每个元素一次性走完所有步骤。这样步骤之间不会产生中间数组,末尾的 take 一旦满足,整个遍历就立即停止。

下面两个面板运行的是同一条流水线。Eager 在每一步都处理整个数组,并且每次都分配一个新数组;Lazy fusion 让元素逐个走完所有步骤,并在 take(2) 满足后立即停止——5 和 6 从未被访问,也没有构建任何中间数组。

输入越大、take 越早满足,这种差距就越明显——这是遍历整个数组与只触及数组前部之间的差别:

typescript

import { filter, map, pipe, take } from 'es-toolkit/fp';

pipe(
  hugeArray,
  map(expensiveTransform),
  filter(complexPredicate),
  // 一旦收集到 2 个结果就停止;`hugeArray` 的大部分元素都不会被访问。
  take(2)
);

与 es-toolkit 的关系

es-toolkit/fp 复用了 es-toolkit 的实现;它只改变了你的调用方式——在 pipe 内部调用。如果你更喜欢直接调用,请使用 es-toolkit。如果你想在迁移时与 Lodash 的调用方式保持一致,请使用 es-toolkit/compat。