JavaScript世界的一等公民 - 函数

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简介

在很多传统语言(C/C++/Java/C#等)中,函数都是作为一个二等公民存在,你只能用语言的关键字声明一个函数然后调用它,如果需要把函数作为参数传给另一个函数,或是赋值给一个本地变量,又或是作为返回值,就需要通过函数指针(function pointer)、代理(delegate)等特殊的方式周折一番。
而在JavaScript世界中函数却是一等公民,它不仅拥有一切传统函数的使用方式(声明和调用),而且可以做到像简单值一样赋值、传参、返回,这样的函数也称之为 第一级函数(First-class Function)。不仅如此,JavaScript中的函数还充当了类的构造函数的作用,同时又是一个Function类的实例(instance)。这样的多重身份让JavaScript的函数变得非常重要。

一、JavaScript函数入门级

JavaScript函数像一般语言一样也是遵循先声明后使用的原则,函数名只能包含 字母、数字、下划线或$,且不能以数字开头。函数常见的声明方式有以下两种:
  1. // 直接声明函数myfunc  
  2. function myfunc(/* arguments */) {  
  3. }  
  4.   
  5. // 把匿名函数赋值给本地变量myfunc  
  6. var myfunc = function(/* arguments */) {  
  7. }  
注意,上面两种函数声明方式存在细微的差别:第一种方式在声明时就是一个 命名的函数,无论是声明在 调用之前、 调用之后,甚至是 不会执行到的位置(例如return语句之后或是永远不会为真的分支里),都在整个作用域可访问;第二种方式是通过把匿名函数赋值给变量的方式,严格意义上说这不是一个函数的声明(function declaration)而是一个函数表达式(function expression),在赋值之前这个函数不能被任何代码访问到,也就是说这个 赋值必须在调用之前完成,否则调用时会出现错误:"TypeError: undefined is not a function"。例如:
  1. myfunc1(); // 能够正常调用,因为myfunc1采用直接声明的方式  
  2.   
  3. function myfunc1() {  
  4. }  
  5.   
  6. myfunc2(); // 出错 TypeError: undefined is not a function  
  7.   
  8. var myfunc2 = function() {  
  9. };  

函数的基本调用方式与传统语言相同用一对括号调用: myfunc()。JavaScript的函数也支持直接或间接的递归(recursive)调用,例如经典的斐波那契函数用JavaScript可以这样实现:
  1. function fib(n) {  
  2.   if (n == 1 || n == 2) {  
  3.     return 1;  
  4.   } else {  
  5.     return fib(n - 2) + fib(n - 1);  
  6.   }  
  7. }  
在JavaScript的函数可以处理变长参数,在函数内部都拥有一个名为arguments的局部变量,它是一个类数组(array-liked)的对象,里面包含了所有调用时传入的参数,有length属性表示参数的个数。例如:
  1. function test() {  
  2.   alert(arguments.length);  
  3. }  
  4.   
  5. test(1); // 1  
  6. test(1, 'a'); // 2  
  7. test(true, [], {}); // 3  
利用arguments可以实现类似C语言printf的功能,也可以用来实现方法的多态。

二、JavaScript函数进阶

2.1 匿名函数和嵌套函数

在JavaScript可以声明一个没有名称的函数,称为匿名函数(Anonymouse Function)。同时JavaScript还允许在函数内部声明函数,称为嵌套函数(Nested Function),嵌套函数的作用域为整个父函数。

在前面函数声明的部分就看到了匿名函数和嵌套函数的一种用法,由于匿名函数没有名称,不会引入新的变量污染上下文环境,而且会带来新的变量作用域,因此匿名函数常被用来防止全局环境污染。

JavaScript运行时中有一个特殊的全局环境(global object),这个对象上面存放全局的函数和变量,实际开发中经常会使用若干第三方的库或多个js文件,若不小心在全局对象引入重复的变量或函数声明,则会造成代码执行混乱。例如先后引入两个js文件,分别定义了自己的函数log作为内部使用,则第二引入的函数会 覆盖 第一个的定义且 不会抛出任何错误 ,在后续的执行中调用log函数可能会造成错误。这时候使用一个匿名函数将整个js内的逻辑包装起来,就可以避免这种错误,这种方法已经被绝大多数开源js库使用。
  1. (function() { // 匿名函数  
  2.   
  3. function log(msg) {  
  4.     console.log(msg);  
  5. }  
  6.   
  7. // 其他代码  
  8.   
  9. }()); // 立即执行  
以上代码就是一个简单的示例,log函数的作用域被限制在这个匿名函数之内,而匿名函数则因为被外面一对小括号()包括起来,形成一个函数表达式,表达式的值是一个函数,紧接着一对小括号表示立即执行这个函数,让原有的代码正常执行一次。不过,这种方式声明的函数、通过var声明的变量等等都是内部的,不能被任何匿名函数以外的代码访问到。如果你需要对外暴露一些函数作为接口的话有如下几种方法:
  1. var mylib = (function(global) {  
  2.   
  3. function log(msg) {  
  4.   console.log(msg);  
  5. }  
  6.   
  7. log1 = log;  // 法一:利用没有var的变量声明的默认行为,在log1成为全局变量(不推荐)  
  8.   
  9. global.log2 = log;  // 法二:直接在全局对象上添加log2属性,赋值为log函数(推荐)  
  10.   
  11. return {  // 法三:通过匿名函数返回值得到一系列接口函数集合对象,赋值给全局变量mylib(推荐)  
  12.    log: log  
  13. };  
  14.   
  15. }(window));  
2.2 高阶函数(High-order Function)
如果函数作为参数或返回值使用时,就称为高阶函数,JavaScript中的函数都可以作为高阶函数来使用,这也是第一类函数的特征。下面我们就分别分析一下这两种使用方法。
  1. function negative(n) {  
  2.   return -n; // 取n的相反值  
  3. }  
  4.   
  5. function square(n) {  
  6.   return n*n; // n的平方  
  7. }  
  8.   
  9. function process(nums, callback) {  
  10.   var result = [];  
  11.   
  12.   for(var i = 0, length = nums.length; i < length; i++) {  
  13.     result[i] = callback(nums[i]); // 对数组nums中的所有元素传递给callback进行处理,将返回值作为结果保存  
  14.   }  
  15.   
  16.   return result;  
  17. }  
  18.   
  19. var nums = [-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4];  
  20. var n_neg = process(nums, negative);  
  21. // n_neg = [3, 2, 1, 0, -1, -2, -3, -4];  
  22. var n_square = process(nums, square);  
  23. // n_square = [9, 4, 1, 0, 1, 4, 9, 16];  

以上代码展示了把函数作为参数传入另一个函数process调用的示例,在process函数的实现中,把callback作为一个黑盒子看待,负责把参数传给它,然后获取返回值,在调用之前并不清楚callback的具体实现。只有当执行到20行和22行时,callback才被分别代表negative或square,分别对每个元素进行取相反值或平方值的操作。
  1. function generator() {  
  2.   var i = 0;  
  3.   return function() {  
  4.     return i++;  
  5.   };  
  6. }  
  7.   
  8. var gen1 = generator(); // 得到一个自然数生成器  
  9. var gen2 = generator(); // 得到另一个自然数生成器  
  10. var r1 = gen1(); // r1 = 0  
  11. var r2 = gen1(); // r2 = 1  
  12. var r3 = gen2(); // r3 = 0  
  13. var r4 = gen2(); // r4 = 1  

上面的代码展示了把函数作为返回值的示例,generator是一个自然数生成器函数,返回值是一个自然数生成函数。每次调用generator时都会把一个匿名函数作为结果返回,这个匿名函数在被实际调用时依次返回每个自然数。在generator里的变量i在每次调用这个匿名函数时都会自增1,这其实就是一个闭包。下面我们来介绍一下闭包.


2.3 闭包(Closure)
闭包(Closure)并不是一个新鲜的概念,很多函数式语言中都使用了闭包。在JavaScript中,当你在内嵌函数中使用外部函数作用域内的变量时,就是使用了闭包。用一个常用的类比来解释闭包和类(Class)的关系:类是带函数的数据,闭包是带数据的函数。
闭包中使用的变量有一个特性,就是它们不在父函数返回时释放,而是随着闭包生命周期的结束而结束。比如像上一节中generator的例子,gen1和gen2分别使用了相互独立的变量i(在gen1的i自增1的时候,gen2的i并不受影响,反之亦然),只要gen1或gen2这两个变量没有被JavaScript引擎垃圾回收,他们各自的变量i就不会被释放。 在JavaScript编程中,不知不觉就会使用到闭包,闭包的这个特性在带来易用的同时,也容易带来类似内存泄露的问题。例如:
  1. var elem = document.getElementById('test');  
  2. elem.addEventListener('click', function() {  
  3.   alert('You clicked ' + elem.tagName);  
  4. });  
这段代码的作用是点击一个结点时显示它的标签名称,它把一个匿名函数注册为一个DOM结点的click事件处理函数,函数内引用了一个DOM对象elem,就形成了闭包。这就会产生一个循环引用,即:DOM->闭包->DOM->闭包...DOM对象在闭包释放之前不会被释放;而闭包作为DOM对象的事件处理函数存在,所以在DOM对象释放前闭包不会释放,即使DOM对象在DOM tree中删除,由于这个循环引用的存在,DOM对象和闭包都不会被释放。可以用下面的方法可以避免这种内存泄露:
  1. var elem = document.getElementById('test');  
  2. elem.addEventListener('click', function() {  
  3.   alert('You clicked ' + this.tagName); // 不再直接引用elem变量  
  4. });  
上面这段代码中用this代替elem(在DOM事件处理函数中this指针指向DOM元素本身),让JS运行时不再认为这个函数中使用了父类的变量,因此不再形成闭包。
闭包还会带来很多类似的 内存泄露问题,只有在写代码的时候着重注意一下闭包,尽量避免此类的问题产生。

2.4 类构造函数
JavaScript的函数同时作为类的构造函数,因此只要声明一个函数就可以使用new关键字创建类的实例。
  1. function Person(name) {  
  2.   this.name = name;  
  3.   this.toString = function() {  
  4.     return 'Hello, ' + this.name + '!';  
  5.   };  
  6. }  
  7.   
  8. var p = new Person('Ghostheaven');  
  9. alert(p); // Hello, Ghostheaven!  
在以上实例中Person函数作为类的构造函数使用,此时this指向新创建的实例对象,可以为实例增加属性和方法,关于详细的面向对象的JavaScript编程可以参考 这篇文章。这里我想要说的是,JavaScript函数作为类构造函数使用时的返回值问题。
  1. function MyClass(name) {  
  2.   this.name = name;  
  3.   return name;  // 构造函数的返回值?  
  4. }  
  5.   
  6. var obj1 = new MyClass('foo');  
  7. var obj2 = MyClass('foo');  
  8. var obj3 = new MyClass({});  
  9. var obj4 = MyClass({});  

上面的构造函数比较特别,有返回语句,那么obj1~obj4分别指向什么对象呢?实际结果是这样的:
  • obj1 = MyClass对象
  • obj2 = 'foo'
  • obj3 = {}
  • obj4 = {}
具体原因这篇文章有解释,本文不再赘述,由于带返回值的构造函数会产生奇怪的结果,因此不要在构造函数中调用有返回值的返回语句(空return可以)。

三、JavaScript函数妖怪级

欢迎来到妖怪级函数授课区,在这里会交给你如何淡定自如地面对老怪。。。

3.1 Function类
在JavaScript运行时中有一个内建的类叫做Function,用function关键字声明一个函数其实是创建Function类对象的一种简写形式,所有的函数都拥有Function类所有的方法,例如call、apply、bind等等,可以通过instanceof关键字来验证这个说法。
既然Function是一个类,那么它的构造函数就是Function(它本身也是Function类的对象),应该可以通过new关键字来生成一个函数对象。第一个妖怪来了,那就是如何用Function类构造一个函数。Function的语法如下:
  1. new Function ([arg1[, arg2[, ... argN]],] functionBody)  
其中arg1, arg2, ... argN是字符串,代表参数名称,functionBody也是字符串,表示函数体,前面的参数名称是可多可少的,Function的构造函数会把最后一个参数当做函数体,前面的都当做参数处理。
  1. var func1 = new Function('name', 'return "Hello, " + name + "!";');  
  2. func1('Ghostheaven'); // Hello, Ghostheaven!  
以上方法就通过Function构造了一个函数,这个函数跟其他用function关键字声明的函数一模一样。
看到这儿,很多人可能会问为什么需要这样一个妖怪呢?“存在的即是合理的”,Function类有它独特的用途,你可以利用它动态地生成各种函数逻辑,或者代替eval函数的功能,而且能保持当前环境不会被污染*。


3.2 自更新函数(Self-update Function)
在很多语言中,函数一旦声明过就不能再次声明同名函数,否则会产生语法错误,而在JavaScript中的函数不仅可以重复声明,而且还可以自己更新自己。自己吃自己的妖怪来了!
  1. function selfUpdate() {  
  2.   window.selfUpdate = function() {  
  3.     alert('second run!');  
  4.   };  
  5.   
  6.   alert('first run!');  
  7. }  
  8.   
  9. selfUpdate(); // first run!  
  10. selfUpdate(); // second run!  
这种函数可以用于只运行一次的逻辑,在第一次运行之后就整个替换成一段新的逻辑。

小结

JavaScript的函数灰常强大,在漂亮地解决很多问题的同时,也带来很多负面问题。妖怪级别的函数使用方法通常是一些鲜为人知的用法,除非特别必要不要轻易使用,否则会造成代码阅读困难,影响团队开发效率。

RAP Draft Handling 全面拆解:从独占 Draft 到协作 Draft 的架构与落地实践 独占 Draft 的启用点在行为定义头部的with draft。with draft;create;update;delete;with draft;上面这段代码来自一个完整的 Draft 启用示例,包含了 Draft 表声明、锁策略、ETag、Draft 动作等关键要素。:告诉框架草稿存哪。:告诉框架如何做并发控制与一致性保护。:把草稿生命周期动作显式暴露出来,让 UI 与事务引擎能正确驱动流程。 阅读详情

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转载:JavaScript世界的一等公民 - 函数

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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