把纯函数和code化结合起来，很容易写出洋葱代码h(g(f(x))。例如，获取数组的最后一个元素，然后将其转换为大写字母。toUpper(。首先(_。反转(数组)))。别人维护的时候会一直看谁写的，想扇你一巴掌。写的正是时候，写完发现bug就头疼了。 既然你的洋葱圈不想被打，那么函数组合允许我们重新组合细粒度的函数，生成一个新的函数。 下图管道显示了程序中使用函数求解数据的过程。向fn函数输入参数A，返回结果b。 想象A数据通过管道得到B数据。 如果把绿色的长管道比作水管，如果有虫子漏了，就很难检查出来，所以我们明智的做法是把它切成几段，然后再把它们连接起来。也就是当fn函数比较复杂的时候，我们可以把fn函数拆分成几个小函数，此时中间运算过程产生的M和N比较多。 下图可以想象fn分为三条流水线f1，f2，f3，f3。数据A通过管道F3得到结果M，M通过管道f2得到结果N，N通过管道f1得到最终结果B。 //伪代码fn = compose(f1，f2，f3) //用一个compose把它们组合起来，形成原来的fnb = fn(a) //这个fn继续像以前一样使用组合函数compose:如果一个函数为了得到最终的值，必须用多个函数来求解，这时可以把中间进程的函数合并成一个函数function，就像一个数据管道。函数组合就是把这些管道连接起来，让数据通过多条管道，形成最终的结果。默认情况下，函数组合从右向左执行。所有的函数组合都是一元函数。我们简单的只组合两个函数来表示函数组合，得到数组的最后一项。//组合函数compose (f，G){ return Function(x){ return f(G(x))//洋葱圈是不可避免的，但是我们藏起来了} }//数组翻转函数Function reverse(arr){ return RR . reverse()}//函数first(arr){ return RR[0]}//Run let last = compose(first，reverse) last从右到左([1，2，3 4你说我用n个方法写，比这个简单，但是你要清楚我们写的这些辅助函数是可以任意组合调用的，所以函数式编程使既然Lodash中的组合函数如此常见，那么Lodash当然也提供了组合函数Lodash中的组合函数flow()或flowRight()。都可以组合多种功能。flow是指flow()从左向右运行。flowRight()从右向左运行，用的多一点。//取出数组中的最后一项，并将其大写。flowRight使用方法const _ = require(' lodash ')const toupper = s = >；s . toupper case()const reverse = arr = & gt；arr . reverse()const first = arr = & gt；arr[0]const f = _。flowRight(toUpper，first，reverse)console.log(f(['one '，' two '，Three']))实现flowRight//多功能组合函数flowRight(...fns){返回函数(值){返回fns。反转()。reduce (function (ACC，Fn) {//如果你对reduce不熟悉，去看看return fn(acc) }，value) }}函数的组合——结合律函数的组合要满足结合律，这个结合律就是乘法结合律(1x2)x3 = 1x(2x3)//结合律let f = compose (f，g，H)let associative = compose(compose(f，g)，h) = = compose (f，compose (g，H))// true所以我们上面的代码可以写const _ = require(' lodash ')//consts . toupper case()//const reverse = arr = & gt；arr . reverse()//const first = arr = & gt；Arr[0]//以上三个方法都是我们自己实现的纯函数，但是在lodash中都有。我们用lodash自带的吧。Const f = _。flowright (toupper，first，reverse) console.log (f (['one '，' two '，' three '])//下面三个是同一个常量f = _。flowright (_。图珀，_。第一，_。反向)//这里的lodash有什么好处const f = _。flowright (_。图珀，_。第一)，_。反向)常数f = _。flowRight(_。图珀，_。flowRight(_。第一，_。reverse))console.log(f(['一'，'二'，'三'])//= & gt；三如何调试组合函数当我们的预期结果与实际结果不一致时，如何调试组合函数，发现bug？举这样一个例子，‘永不放弃’转换成‘永不放弃’const _ = require(' lodash ')//为什么下面三个一定要柯里化？因为split等等都需要两个参数，所以对于函数组合，我们需要一个一元函数const split。_.split(str，sep))const join = _。curry((sep，array)= & gt；_.join(array，sep))const map = _。库里((fn，array)= & gt；_.map (array，fn)) const f = _。flowright (join ('-')，map (_。tolower)、split('))console . log(f('永不放弃')//假设输出不是我们想要的，我们需要找出问题出在哪里。 //写一个跟踪函数，标签自己设置，标记哪个时间consttrace = _。库里((tag，v)= >；{console.log(tag，v) return v //需要返回的值}) const f = _。flowright(联接('-')、trace('映射后')、map (_。tolower)、trace('拆分后')、Split('))console . log(f('永不放弃'))lodash-fp模块从上面的例子我们可以看出_split、_。加入等。需要重新关联，太麻烦了，那么lodash提供了fp模块来处理这个问题。lodash的fp模块提供了一个对函数式编程友好的实用方法和一个auto-curied iterate-first data-last(自动科里化，函数优先，数据最后)//普通lodash模块的不可变方法，使用函数方法const _ = require ('lodash') _。映射(['a '，' b '，' c']，_。toupper)//可以看到数据在前，函数在后，这更符合传统的思维。/= >: ['A '，' B '，' C']// lodash/fp模块const fp = require(' LODASH/FP ')FP . map(FP . toupper)([' A '，' B '，' C']) //自动科里化，函数优先，函数优先C '])//这个也可以，但是没有意义fp.split(')，Hello world ')FP . split(')(' Hello world ')现在我们用FP模块把上面的永不放弃constfp = require(')的例子转化“永不放弃”实际上是在这里学到的，我总是将常见的传统链式调用与函数组合编写方法进行比较。那时候我还记得接触JQuery时链式调用的行云流水的样子。我们来对比一下，链调用以数据为主语:一、吃()。睡眠()。Learn () compose以函数为主语。compose(学习，睡觉，吃饭)(一)比起compose的编写，更容易重用函数，数据保持稳定，不会被莫名其妙的修改。const ops = compose(...)ops(数据)。看看这篇文章。通过对比了解他们用react的同学是很好的。看他们现在是否熟悉，因为redux的源代码是用函数形式写的。不懂函数式编程的学生应该很难学会那些源代码。简而言之，这种函数式编程思维也是当前的趋势。最后再举一个例子，提取一个单词的首字母，转换成大写的‘hello web world’= >；’h-W-W ' const FP = require(' lodash/FP ')//const first lettertoupper = FP . flow right(FP . join(' . '))、fp.map(fp.first)、fp.map(fp.toUpper)、FP . split(')//以上，这里我们看到两次使用map都有一些重复。您可以使用flowRight组合函数const first letter tupper = FP . flow right(FP . join(' . ')，fp.map (fp.flowright (fp.first，fp。Toupper))、FP。拆分(“”)控制台。log(firstlettertoupper(' hello web world '))然后重新组织下一个函子，解决反应、异常、异步等。