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函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

程序员文章站 2022-06-24 08:22:57
我们略过概念,直接看函数式响应式编程解决了什么问题。 故事从下面这个例子展开: 两个密码输入框,一个提交按钮。 密码、确认密码都填写并一致,允许提交;不一致提示错误。 HTML 如下: 常规做法 初始版 加强版 问题: 输入密码时,确认密码还是空的,出现密码不一致错误提示,干扰用户输入。 期望: 确 ......

我们略过概念,直接看函数式响应式编程解决了什么问题。

故事从下面这个例子展开:

两个密码输入框,一个提交按钮。

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

密码、确认密码都填写并一致,允许提交;不一致提示错误。

html 如下:

<input id="pwd" placeholder="输入密码" type="password" /><br />
<input id="confirmpwd" placeholder="再次确认" type="password" />
<label id="errorlabel"></label><br />
<button id="submitbtn" disabled>提交</button>

常规做法

初始版

const validate = () => {
  const match = pwd.value === confirmpwd.value;
  const cansubmit = pwd.value && match;
  errorlabel.innertext = match ? "" : "密码不一致";
  if (cansubmit) {
    submitbtn.removeattribute("disabled");
  } else {
    submitbtn.setattribute("disabled", true);
  }
};

pwd.addeventlistener("input", validate);
confirmpwd.addeventlistener("input", validate);

加强版

问题: 输入密码时,确认密码还是空的,出现密码不一致错误提示,干扰用户输入。

期望: 确认密码没输入过时,不提示错误。

为解决这个问题,用 isconfirmpwdtouched 标识确认密码输入框是否输入过内容。

let isconfirmpwdtouched = false;
pwd.addeventlistener("input", () => {
  if (isconfirmpwdtouched) validate();
});
confirmpwd.addeventlistener("input", () => {
  isconfirmpwdtouched = true;
  validate();
});

测试同学又发现了一个 bug:
不输密码,直接输入确认密码,这时又出现了错误提示。

为解决这个问题,再加入一个标识位 ispwdtouched

let isconfirmpwdtouched = false;
let ispwdtouched = false;
pwd.addeventlistener("input", () => {
  ispwdtouched = true;
  if (ispwdtouched && isconfirmpwdtouched) validate();
});
confirmpwd.addeventlistener("input", () => {
  isconfirmpwdtouched = true;
  if (ispwdtouched && isconfirmpwdtouched) validate();
});

旗舰版

问题: 确认密码输入框输入第一个字符时就会提示密码不一致,干扰用户输入。

期望: 连续输入时,不提示错误。

为解决这个问题,高级一点的做法是使用高阶函数 debounce,否则又要多个标识位。

const debounce = (fn, ms) => {
  let timeoutid;
  return (...args) => {
    if (timeoutid !== undefined) cleartimeout(timeoutid);
    timeoutid = settimeout(fn.bind(null, ...args), ms);
  };
};

const validate = () => {
  const match = pwd.value === confirmpwd.value;
  const cansubmit = pwd.value && match;
  errorlabel.innertext = match ? "" : "密码不一致";
  if (cansubmit) {
    submitbtn.removeattribute("disabled");
  } else {
    submitbtn.setattribute("disabled", true);
  }
};

const debouncedvalidate = debounce(validate, 200);

let isconfirmpwdtouched = false;
let ispwdtouched = false;
pwd.addeventlistener("input", () => {
  ispwdtouched = true;
  if (ispwdtouched && isconfirmpwdtouched) debouncedvalidate();
});
confirmpwd.addeventlistener("input", () => {
  isconfirmpwdtouched = true;
  if (ispwdtouched && isconfirmpwdtouched) debouncedvalidate();
});

常规做法的问题

可以看出:随着交互越来越复杂,常规做法的标识位越来越多,代码的逻辑越来越难理清。

常规做法实际实现了下图的逻辑:

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

图看起来清晰易懂,但可惜的是 代码和这张图长得并不像。

有没有一种办法,让我们的代码和上图一样逻辑清晰呢?
答案就是:函数式响应式编程。

用它写代码就像是在画上面那张图。


函数式响应式做法

这里使用的库是rxjs

const { fromevent, combinelatest } = rxjs;
const { map, debouncetime } = rxjs.operators;

const pwd$ = fromevent(pwd, "input").pipe(map(e => e.target.value));
const confirmpwd$ = fromevent(confirmpwd, "input").pipe(
  map(e => e.target.value)
);

combinelatest(pwd$, confirmpwd$)
  .pipe(
    debouncetime(200),
    map(([pwd, confirmpwd]) => ({
      match: pwd === confirmpwd,
      cansubmit: pwd && pwd === confirmpwd
    }))
  )
  .subscribe(({ match, cansubmit }) => {
    errorlabel.innertext = match ? "" : "密码不一致";
    if (cansubmit) {
      submitbtn.removeattribute("disabled");
    } else {
      submitbtn.setattribute("disabled", true);
    }
  });

没看出代码和上面那张图有什么相似?我们来拆解一下。

const pwd$ = fromevent(pwd, "input").pipe(map(e => e.target.value));
const confirmpwd$ = fromevent(confirmpwd, "input").pipe(
  map(e => e.target.value)
);

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

我们把 pwd$, confirmpwd$ 称作流,可以把它们想象成河流,里面流淌着数据。

map 把流中的 input event 转换为输入框的 value

combinelatest(pwd$, confirmpwd$);

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

combinlatest 的作用在这里有两个。

  1. combine:把 pwd$, confirmpwd$ 合成一个新流
  2. latest:新流中的数据为 pwd$, confirmpwd$ 最新的数据的组合
    1. pwd$ 产生数据 a 时,confirmpwd$ 还没产生过数据,新流不产生数据;
    2. pwd$ 产生数据 ab 时,confirmpwd$ 还没产生过数据,新流不产生数据;
    3. confirmpwd$ 产生数据 a 时,
      由于 pwd$, confirmpwd$ 都产生过数据了,pwd$ 流最新产生的数据为 ab
      新流产生数据 [ab, a]
    4. confirmpwd$ 产生数据 ab 时,
      由于 pwd$, confirmpwd$ 都产生过数据了,pwd$ 流最新产生的数据为 ab
      新流产生数据 [ab, ab]
combinelatest(pwd$, confirmpwd$).pipe(
  debouncetime(200),
  map(([pwd, confirmpwd]) => ({
    match: pwd === confirmpwd,
    cansubmit: pwd && pwd === confirmpwd
  }))
);

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming

debouncetime(200) 的作用和普通做法里的 debounce 功效一样。

  1. 上游流产生 [ab, a] 时,新流不立刻把数据传给下游,而是要延迟 200ms。
  2. 200ms 不到,上游流又传来数据 [ab, ab],新流丢弃之前的数据。
  3. 200ms 后,上游流没有传来新数据,新流将 [ab, ab] 传给下游。

map[ab, ab] 转化为 { match: true, cansubmit: true }


再比较一下,是不是很像呢?

函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming函数式响应式编程 - Functional Reactive Programming


总结

函数式响应式编程创造的初衷就是解决 listener callback 逻辑表达不直观,代码乱成一团麻 的问题。

至于它为什么叫函数式响应式编程,是因为它的实现借鉴了函数式、响应式编程思想。
例如:

  • declarative
    关注做什么,而不是怎么做。隐藏了很多细节。
  • reactive
    函数式响应式做法,input 输入有变化,button 状态就会跟着变。
    相比较 input 输入变了、再调一遍函数、根据函数输出修改 button 状态,要自动化。
    这句话说的有漏洞,常规做法也很自动化。先跳过吧,以后写一篇响应式编程的文章。
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