3. 컬렉션 중심 프로그래밍

컬렉션은 배열과 같은 돌림직한 데이터들을 다루는 것을 의미한다.

함수형 프로그래밍에서 빛을 발하는 방식이다.

const users = [
  { id: 1, name: 'ID', age: 36 },
  { id: 2, name: 'BJ', age: 32 },
  { id: 3, name: 'JM', age: 32 },
  { id: 4, name: 'PJ', age: 27 },
  { id: 5, name: 'HA', age: 25 },
  { id: 6, name: 'JE', age: 26 },
  { id: 7, name: 'JI', age: 31 },
  { id: 8, name: 'MP', age: 23 },
];

수집하기 - map, values, pluck#

_map
values
_identity
_curryr 를 이용한 _values
pluck

_map(users, function(user) {
    return user.name;
});

거르기 - filter, reject, compact#

reject 는 필터를 반대로 동작시킨 것이라고 볼 수 있다.

_filter
_reject
_reject & _negate
_compact

filter 는 true 인 것을 갖는다.

_filter(users, function(users) {
  return user.age > 30;
});

찾아내기 - find, find_index, some, every#

_find
_find_index
다른방법들
_some
_every

배열 값 중 조건이 처음으로 true 로 평가 되는 값 하나를 리턴

function _find(list, predi) {
  var keys = _keys(list);
  for (var i = 0, len = keys.length; i < len; i++) {
    var val = list[keys[i]];
    if (predi(val)) return val;
  }
  return list;
}

console.log(
  _find(users, function(user) {
    return user;
  })
); // { id: 1, name: 'ID', age: 36 }

접기 - reduce, min_by, max_by#

reduce 를 함수형 관점에서 사용하고, min_by 와 max_by 를 만들어 본다.

_min _max
_min_by _max_by

배열의 값 중에 젤 작은 값을 리턴

_min([1, 2, 4, 10, 5, -4]);   // -4

function _min(data) {
  return _reduce(data, function(a, b) {
    return a < b ? a : b;
  });
}

배열의 값 중에 젤 큰 값을 리턴

_max([1, 2, 4, 10, 5, -4]);   // 10

function _max(data) {
  return _reduce(data, function(a, b) {
    return a > b ? a : b;
  });
}

접기 - group_by, count_by, 조합#

_group_by
_count_by
_pairs, _each의 변형 키-값 쌍 출력하기
조합

expected

_group_by(users, function(user) {
  return user.age;
});

var users2 = {
  36: [{ id: ...}],
  32: [{ id: ...}, { id: ...}, { id: ...}],
  // ...
}

_group_by

var _group_by = function(data, iter) {
  return _reduce(data, function(grouped, val) {
    var key = iter(val);
    (grouped[key] = grouped[key] || []).push(val);
    return grouped;
  }, {})
};

execute

_go(
  users,
  _group_by(function(user) {
    return user.age;
  }),
  console.log
)
/*
  {
    '23': [ { id: 8, name: 'MP', age: 23 } ],
    '25': [ { id: 5, name: 'HA', age: 25 } ],
    '26': [ { id: 6, name: 'JE', age: 26 } ],
    '27': [ { id: 4, name: 'PJ', age: 27 } ],
    '31': [ { id: 7, name: 'JI', age: 31 } ],
    '32': [ { id: 2, name: 'BJ', age: 32 }, { id: 3, name: 'JM', age: 32 } ],
    '36': [ { id: 1, name: 'ID', age: 36 } ]
  }
*/

_push 분리

function _push(obj, key, val) {
  (obj[key] = obj[key] || []).push(val);
  return obj;
}

var _group_by = _curryr(function(data, iter) {
    return _reduce(data, function(grouped, val) {
      return _push(grouped, iter(val), val);
  }, {})
});

나이대 별로 그룹화

_go(
  users,
  _group_by(function(user) {
    return user.age - user.age % 10;
  }),
  console.log
);

/*
  {
    '20': [
      { id: 4, name: 'PJ', age: 27 },
      { id: 5, name: 'HA', age: 25 },
      { id: 6, name: 'JE', age: 26 },
      { id: 8, name: 'MP', age: 23 }
    ],
    '30': [
      { id: 1, name: 'ID', age: 36 },
      { id: 2, name: 'BJ', age: 32 },
      { id: 3, name: 'JM', age: 32 },
      { id: 7, name: 'JI', age: 31 }
    ]
  }
*/

성으로 그룹화

_go(
  users,
  _group_by(function(user) {
    return user.name[0];
  }),
  console.log
);

var _head = function(list) {
  return list[0];
}

_go(
  users,
  _group_by(_pipe(_get('name'), _head),
  console.log
);

/*
  {
    I: [ { id: 1, name: 'ID', age: 36 } ],
    B: [ { id: 2, name: 'BJ', age: 32 } ],
    J: [
      { id: 3, name: 'JM', age: 32 },
      { id: 6, name: 'JE', age: 26 },
      { id: 7, name: 'JI', age: 31 }
    ],
    P: [ { id: 4, name: 'PJ', age: 27 } ],
    H: [ { id: 5, name: 'HA', age: 25 } ],
    M: [ { id: 8, name: 'MP', age: 23 } ]
  }
*/