使用 transduce() 加速 Function Pipeline | 點燈坊

FP 常被人詬病效率問題，若使用 pipe() 組合了 3 個 Function，由於 Pure Function 每次都回傳全新 Array，因此要執行三次 Loop，在 Array 筆數大時有明顯劣勢，透過 transduce() 只要執行一次 Loop 即可。

Version

Ramda 0.27.1

Function Pipeline

import { pipe, take, map, add } from 'ramda'

let data = [1, 2, 3]

pipe(
  map(add(1)),
  take(2)
)(data) // ?

• 使用 add() 對 Array 每個 element 加 1
• 使用 take() 只取得前兩個 element

pipe() 組合了 map() 與 take() 兩個 function，會執行兩次 loop，若 Array 資料量大會明顯發現執行效率不佳

Transducer

import { compose, take, map, add, transduce, append } from 'ramda'

let data = [1, 2, 3]

let f = compose(
  map(add(1)),
  take(2)
)

transduce(f, (ac, x) => append(x, ac), [], data) // ?

第 5 行

let f = compose(
  map(add(1)),
  take(2)
)

要使用 transduce() 時，首先將原本 function 從 pipe() 改成 compose()。

10 行

transduce(f, (ac, x) => append(x, ac), [], data) // ?

transduce() 的 signature 與 reduce() 類似，唯第一個 argument 改傳入 function，其餘 argument 都相同。

transduce()
(c → c) → ((a, b) → a) → a → [b] → a
回傳只執行一次 loop 的 function

c -> c：由 compose() 改寫的 function

(a, b) → a：iterator function，運算 accumulator 與 value 關係

a：accumulator 的初始值

[b]：data 為 array

a：回傳為新 array

flip()

import { compose, take, map, add, transduce, flip, append } from 'ramda'

let data = [1, 2, 3]

let f = compose(
  map(add(1)),
  take(2),
)

transduce(f, flip(append), [], data) // ?

10 行

transduce(f, flip(append), [], data) // ?

Iterator function 的 signature 剛好跟 append() 相反，可使用 flip(append) 使其 Point-free。

Conclusion

• FP 常為人詬病執行效率不佳，透過 transduce() 可改善此問題
• 原使用 pipe() 所組合 function 須改用 compose()
• Iterator function 可由 flip(append) 使其 Point-free

Reference

Jeremy Daly, Transducers: Supercharge your functional JavaScript
James Long, Transducer.js: A JavaScript Library for Transformation of Data