40、JavaScript 异步编程:从 Promise 到异步迭代

JavaScript 异步编程:从 Promise 到异步迭代

1. 顺序执行 Promise

在 JavaScript 中, Promise.all() 可以轻松地并行运行任意数量的 Promise,而 Promise 链则能方便地表达固定数量的 Promise 序列。但要顺序运行任意数量的 Promise 则相对棘手。

例如,有一个 URL 数组需要获取内容,为避免网络过载,希望逐个获取。由于数组长度和内容未知,无法提前写出 Promise 链,需要动态构建,代码如下:

function fetchSequentially(urls) {
    const bodies = [];
    function fetchOne(url) {
        return fetch(url)
           .then(response => response.text())
           .then(body => {
                bodies.push(body);
            });
    }
    let p = Promise.resolve(undefined);
    for(url of urls) {
        p = p.then(() => fetchOne(url));
    }
    return p.then(() => bodies);
}

使用示例:


                
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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