🔬 👨🏻‍🌾 👨‍👦 反应式编程最简短的介绍 🐈 🥉 📪

本文的目的是说明为什么需要反应式编程，它与函数式编程之间的关系，以及如何使用它编写易于适应新要求的声明性代码。另外，我想通过一个接近真实的示例来尽可能简短地做到这一点。

执行以下任务：
REST API和终结点/people提供了某些服务。 对此端点的POST请求将创建一个新实体。 编写一个函数，该函数采用{ name: 'Max' }形式的对象数组，并使用API创建一组实体（英文，这称为批处理操作）。

让我们以命令式的方式解决此问题：

 const request = require('superagent') function batchCreate(bodies) { const calls = [] for (let body of bodies) { calls.push( request .post('/people') .send(body) .then(r => r.status) ) } return Promise.all(calls) }

为了进行比较，让我们以功能样式重写这段代码。为了简单起见，我们用功能样式表示：

使用功能性原语（ .map ， .filter ， .reduce ）代替命令式循环（ for ， while ）
该代码被组织为“纯”函数-它们仅取决于参数，而不取决于系统状态

功能样式代码：

 const request = require('superagent') function batchCreate(bodies) { const calls = bodies.map(body => request .post('/people') .send(body) .then(r => r.status) ) return Promise.all(calls) }

我们得到了一段相同大小的代码，值得一提的是，尚不清楚这一段代码是否比上一段更好。
为了理解为什么第二段代码更好-您需要开始更改代码，想象一下原始任务出现了新要求：
我们调用的服务在一定时间内限制了请求的数量：一秒钟内，一个客户端最多可以执行五个请求。 执行更多请求将导致服务返回429 HTTP错误（请求过多）。

在这一点上，可能值得停止并尝试自己解决问题，％用户名％

让我们以功能代码为基础，并尝试对其进行更改。 “纯”函数式编程的主要问题是它对运行时和输入输出“一无所知”（英语中有一个表示副作用的表达），但实际上我们一直在与它们合作。
为了填补这一空白，Reactive Programming可以提供帮助-一组尝试解决副作用问题的方法。该范例最著名的实现是使用反应流概念的Rx库。

什么是反应流？如果时间很短，那么这是一种允许您将功能性原语（.map，.filter，.reduce）应用于随时间分布的对象的方法。

例如，我们通过网络发送一组特定的命令-我们不需要等到获得完整的命令集，就可以将其呈现为响应流，然后就可以使用它了。这里还有另外两个重要概念：

流量可以是无限的，也可以随时间任意分配
仅当接收方准备好处理它时，发送方才发送命令（背压）

本文的目的是找到简单的方法，因此，我们将采用Highland库，该库试图解决与Rx相同的问题，但是更容易学习。里面的想法很简单：让我们以Node.js流为基础，然后将数据从一个Stream传输到另一个Stream。

让我们开始：让我们从一个简单的例子开始-我们将使代码“具有反应性”而不添加任何新功能

 const request = require('superagent') const H = require('highland') function batchCreate(bodies) { return H(bodies) .flatMap(body => H(request .post('localhost:3000/people') .send(body) .then(r => r.status) ) ) .collect() .toPromise(Promise) }

您要注意的是：

H（实体）-我们从数组创建流
.flatMap及其接受的回调。这个想法很简单-我们将Promise包装在流构造器中，以便获得具有一个值（或错误）的流。重要的是要了解这是值，而不是Promise。
结果，这给了我们一系列的流-使用flatMap将其平滑为一个可以对其进行操作的值流（谁说的monad？）
.collect-我们需要将一个点中的所有值收集到一个数组中
.toPromise-将返回给我们Promise，当我们从流中获得价值时，该承诺将实现

现在，让我们尝试实现我们的要求：

 const request = require('superagent') const H = require('highland') function batchCreate(bodies) { return H(bodies) .flatMap(body => H(request .post('localhost:3000/people') .send(body) .then(r => r.status) ) ) .ratelimit(5, 1000) .collect() .toPromise(Promise) }

由于背压的概念，在此范例中，这只是一行.ratelimit。在Rx中，它占用的空间大约相同。

好了，您的意见很有趣：

我能否达到本文开头所声明的结果？
使用命令式方法能否获得相似的结果？
您对反应式编程感兴趣吗？

PS：在这里您可以找到我的另一篇有关响应式编程的文章

反应式编程最简短的介绍

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