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lodash源码分析之List缓存

昨日我沿着河岸/漫步到/芦苇弯腰喝水的地方 顺便请烟囱/在天空为我写一封长长的信 潦是潦草了些/而我的心意/则明亮亦如你窗前的烛光/稍有暧昧之处/势所难免/因为风的缘故 ——洛夫《因为风的缘故》 本文为读 lodash...源码的第七篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 作用与用法 在之前的《lodash...源码分析之Hash缓存》介绍过用 Hash 做缓存的情况,在这篇文章中介绍过,lodash 是想要实现和 Map 一样的接口。...因此,在不支持 Map 的环境下,lodash 实现了 ListCache 来模拟,ListCache 本质上是使用一个二维数组来储存数据。...从这里又看出了 lodash 对性能的极致追求。 最后将缓存数量 size 减少 1 。

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惰性求值——lodash源码解读

前言 lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现。...1.1 一般的做法 如果抛开lodash这个工具库,让你用普通的方式实现var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3);那么,可以用以下方式: _(gems...lodash就是使用value方法,通知真正开始计算 二、惰性求值的实现 依据上述的特点,我将lodash的惰性求值实现进行抽离为以下几个部分: 2.1 实现延迟计算的缓存 实现_(gems)。...因为在lodash中,还有map等筛选数据的方法,也是会传入一个裁决方法iteratee。由于filter方法和map方法筛选方式不同,所以要用type进行标记。...那剩下的选择,就是对lodash进行剖离分析。也因为这,才有本文的诞生。 希望这篇文章能对你有所帮助。如果可以的话,给个star ?

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lodash源码分析之List缓存

昨日我沿着河岸/漫步到/芦苇弯腰喝水的地方 顺便请烟囱/在天空为我写一封长长的信 潦是潦草了些/而我的心意/则明亮亦如你窗前的烛光/稍有暧昧之处/势所难免/因为风的缘故 ——洛夫《因为风的缘故》 本文为读 lodash...源码的第七篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 作用与用法 在之前的《lodash...源码分析之Hash缓存》介绍过用 Hash 做缓存的情况,在这篇文章中介绍过,lodash 是想要实现和 Map 一样的接口。...因此,在不支持 Map 的环境下,lodash 实现了 ListCache 来模拟,ListCache 本质上是使用一个二维数组来储存数据。...从这里又看出了 lodash 对性能的极致追求。 最后将缓存数量 size 减少 1 。

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Filter

Python内建的filter()函数,用于从一个序列中筛出符合条件的元素 filter()的作用是。...由于filter()使用了惰性计算,所以只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素 filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter...()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list filter()与map()比较   相同点:都是接收一个函数和一个序列   不同点:filter()把传入的函数依次作用于每个元素...,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素       filter()函数的作用在于筛选,只返回符合条件的list元素,即list的元素个数在filter前后会有变化       ...输出: [1, 5, 9, 15]   把一个序列中的空字符串删掉   def not_empty(s):    return s and s.strip()   print(list(filter

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