从 ES2021 到 ES2023 的 13 个实用的 JavaScript 新功能

以下是 ECMAScript 从 ES2021 到 ES2023 中引入的一些有用且令人兴奋的功能:

ES2021

  1. String.prototype.replaceAll():使用该方法可以替换字符串中出现的所有子串。

  2. 逻辑赋值运算符(&&=、||=、??=):这些运算符将逻辑运算符(AND、OR、nullish coalescing)与赋值相结合

ES2022(拟议)

  1. Array.prototype.groupBy():该提案引入了一种新方法,允许根据提供的函数对数组元素进行分组。

  2. String.prototype.sliceSet():该功能旨在增强现有的 slice() 方法,允许使用切片语法替换字符串中的子串。

ES2023(拟议)

  1. Realms API:该提案引入了 "境界 "的概念,即隔离、独立的 JavaScript 代码执行环境。它可以提高安全性,并将应用程序的不同部分分离开来。

  2. Temporal:这一新的内置库旨在为 JavaScript 中日期和时间的处理提供更好的方法,解决现有 Date 对象的一些问题。

  3. Record 和 Tuple:这个提案引入了新的数据结构,分别类似于对象和数组,具有特定的固定键或元素类型。Record 拥有命名属性,而 Tuple 则具有固定长度和有序元素。

  4. Promise.any():这个方法返回一个 promise,该promise以迭代器中第一个实现的承诺的值为满足条件。它与 Promise.all() 相反。

  5. Promise.try():该提议引入了基于 Promise 的 try-catch 代码块,允许以一致的方式处理同步和异步错误。

  6. WeakRefs:弱引用允许我们创建对对象的引用,而不阻止它们被垃圾收集。这在诸如缓存或管理内存密集型对象的场景中可能非常有用。

  7. Object.observe():该提案建议添加一个新方法,提供一种观察对象变化的方式,类似于 Object.defineProperty() 允许观察特定属性变化的方式。

  8. 管道操作符该提案引入了一个新的操作符(|>),可让我们以更易读、更简洁的方式组成函数,类似于其他编程语言中管道操作符的工作方式。

  9. 错误原因:这个提案建议为 Error 对象添加一个 cause 属性,允许我们捕获错误的根本原因并提供更多上下文。

请注意,提到的 ES2022 和 ES2023 的特性目前还处于提案阶段,可能会经历变更,或者最终不会被纳入正式规范。查看官方 ECMAScript 文档或关注 TC39 委员会的讨论,以获取这些特性的最新更新,总是一个好主意。

下面是功能说明和代码示例:

ES2021

1.String.prototype.replaceAll():
const str = 'Hello, World!';
const replacedStr = str.replaceAll('o', '0');
console.log(replacedStr); // Hell0, W0rld!
2.逻辑赋值运算符(&&=、||=、??=):
let x = 5;
let y = 10;
x &&= y;
console.log(x); // 10

let a = false;
let b = true;
a ||= b;
console.log(a); // true

let c = null;
let d = 'default';
c ??= d;
console.log(c); // default

ES2022

3.Array.prototype.groupBy()
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
const grouped = numbers.groupBy((num) => num % 2 === 0 ? 'even' : 'odd');
console.log(grouped);
// Output: { odd: [1, 3, 5], even: [2, 4, 6] }
4.String.prototype.sliceSet()
let str = 'Hello, World!';
str.sliceSet(7, 12, 'Earth');
console.log(str); // Hello, Earth!

ES2023

5.Realms API

该功能没有附带具体的代码示例,因为它更像是对 JavaScript 运行环境的概念性补充。

6. Temporal

该功能引入了一个新的内置库。下面是一个简化示例:

const date = Temporal.now.date();
console.log(date.year); // 2023
console.log(date.month); // 6
console.log(date.day); // 2
7. Record and Tuple
const person: Record<string, string> = { name: 'John', age: '30' };
console.log(person.name); // John

type Point = [number, number];
const coordinates: Point = [10, 5];
console.log(coordinates[0]); // 10
8.Promise.any()
const promises = [
  Promise.reject('Error 1'),
  Promise.resolve('Success 2'),
  Promise.reject('Error 3')
];

Promise.any(promises)
  .then((result) => console.log(result)) // Success 2
  .catch((error) => console.log(error));
9.Promise.try()
const synchronousTask = () => {
  throw new Error('Oops!');
};

Promise.try(synchronousTask)
  .then(() => console.log('Success'))
  .catch((error) => console.log(error)); // Error: Oops!
10. WeakRefs

该功能比较复杂,涉及需要跟踪对象弱引用的情况。下面是一个简单的例子:

let obj = { data: 'example' };
const weakRef = new WeakRef(obj);
obj = null;

setTimeout(() => {
  const recoveredObj = weakRef.deref();
  console.log(recoveredObj); // { data: 'example' }
}, 1000);
11. Object.observe()

该提案目前处于第二阶段,还没有可用的代码示例。

12. 管道操作符

该功能允许以更易读的方式连锁函数:

const add = (x, y) => x + y;
const multiplyBy2 = (num) => num * 2;
const subtract = (x, y) => x - y;

const result = 5 |> add(3) |> multiplyBy2 |> subtract(10);
console.log(result); // -1
13.错误原因

该提案建议在错误对象中添加 cause 属性,为错误提供更多上下文信息:

const error1 = new Error('Error 1');
const error2 = new Error('Error 2');
error1.cause = error2;

console.log(error1.cause.message); // Error 2

请记住,ES2022 和 ES2023 提出的特性可能会根据 TC39 委员会正在进行的讨论和最终审批而发生变化。

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VueUse源码解读

Apache Spark 提供了丰富的 RDD(Resilient Distributed Dataset)函数,用于在分布式环境中执行转换和动作操作。以下是一些常见的 Java 中与 Spark 相关的 RDD 函数及其用法和示例: ### 1. `map()` `map()` 是一种转换操作,它将一个函数应用于 RDD 的每个元素,并返回一个新的 RDD。 ```java JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4)); JavaRDD<Integer> squared = numbers.map(x -> x * x); System.out.println(squared.collect()); ``` ### 2. `filter()` `filter()` 是一种转换操作,它根据给定的条件过滤出满足条件的元素。 ```java JavaRDD<Integer> evenNumbers = numbers.filter(x -> x % 2 == 0); System.out.println(evenNumbers.collect()); ``` ### 3. `reduce()` `reduce()` 是一种动作操作,它通过指定的归约函数将 RDD 中的所有元素合并为一个结果。 ```java int sum = numbers.reduce((x, y) -> x + y); System.out.println(sum); ``` ### 4. `flatMap()` `flatMap()` 是一种转换操作,它将每个输入元素映射为多个输出元素。 ```java JavaRDD<String> words = sc.parallelize(Arrays.asList("hello world", "spark rdd")); JavaRDD<String> wordList = words.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator()); System.out.println(wordList.collect()); ``` ### 5. `union()` `union()` 是一种转换操作,它将两个 RDD 合并为一个新的 RDD。 ```java JavaRDD<Integer> otherNumbers = sc.parallelize(Arrays.asList(5, 6, 7, 8)); JavaRDD<Integer> combined = numbers.union(otherNumbers); System.out.println(combined.collect()); ``` ### 6. `distinct()` `distinct()` 是一种转换操作,它用于去除 RDD 中的重复元素。 ```java JavaRDD<Integer> duplicates = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3)); JavaRDD<Integer> unique = duplicates.distinct(); System.out.println(unique.collect()); ``` ### 7. `join()` `join()` 是一种转换操作,适用于键值对 RDD,它将两个 RDD 按照相同的键进行连接。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> rdd1 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1), new Tuple2<>("b", 2))); JavaPairRDD<String, Integer> rdd2 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 3), new Tuple2<>("b", 4))); JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> joined = rdd1.join(rdd2); System.out.println(joined.collect()); ``` ### 8. `groupByKey()` `groupByKey()` 是一种转换操作,适用于键值对 RDD,它将相同键的所有值分组。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> pairs = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1), new Tuple2<>("a", 2), new Tuple2<>("b", 3))); JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> grouped = pairs.groupByKey(); System.out.println(grouped.collect()); ``` ### 9. `reduceByKey()` `reduceByKey()` 是一种转换操作,适用于键值对 RDD,它按照键对值进行归约。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey((x, y) -> x + y); System.out.println(wordCounts.collect()); ``` ### 10. `foreach()` `foreach()` 是一种动作操作,它对 RDD 中的每个元素执行一个副作用操作。 ```java numbers.foreach(System.out::println); ``` ### 注意事项: - 在使用 `foreach()` 或其他需要修改外部变量的操作时,需要注意 Spark 的闭包行为。例如,在引用[2]中提到,如果在 `foreach()` 中修改一个局部变量,其值可能不会按预期更新,因为该操作是在集群的不同节点上执行的[^2]。 ### 示例项目结构: 参考引用[3]中的代码片段,可以构建一个简单的流处理程序来演示如何结合 RDD 和 Spark Streaming 进行数据处理[^3]。 ---
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