lodash _.flow中使用map/reduce/filter不生效问题及正确用法咨询

问题根因 #

你写的组合逻辑完全没匹配lodash原生的调用规则，两处核心错误导致flow执行时根本没触发过滤逻辑：

1. 普通版本lodash的_.filter原生参数顺序是先传入待处理的集合，再传入过滤迭代器，和你以为的“先传规则、后传数据”的偏函数模式逻辑完全相反。你写的_.filter(val=>val<=100)属于直接调用filter方法，把自己写的过滤箭头函数当成第一个参数（待处理数据集）传进去了，既没拿到过滤结果，也没生成“等接收数据集再执行过滤”的可组合函数——这次调用直接执行完毕，返回的结果根本不是函数。
2. _.flow要求每一步必须传入可执行的函数，你传进去的两个“过滤步骤”实际是普通数组（非函数），正常执行会触发类型报错；就算不报错，这两个非函数值根本没法承接上一步传过来的数组数据，flow会直接把最初传入的scores透传出去，最终输出和原数组完全一致。

正确搭配方式 #

要把map、reduce、filter这类lodash方法和_.flow组合，常用的有三种可直接落地的写法：

方法1：自己封装接收数组的纯函数 #

直接把过滤逻辑封装成接收数组为入参的普通函数，完全不用适配lodash的特殊参数规则，可读性最好：

const _ = require('lodash');
const scores = [50, 6, 100, 0, 10, 75, 8, 60, 90, 80, 0, 30, 110];

// 自定义纯函数，接收数组作为第一个参数
const rmvOverScores = (arr) => _.filter(arr, val => val <= 100);
const rmvZeroScores = (arr) => _.filter(arr, val => val > 0);

// flow按顺序流转：先把scores传给rmvOverScores，输出结果再传给rmvZeroScores
const aboveZeroLess100 = _.flow(rmvOverScores, rmvZeroScores)(scores);
console.log(aboveZeroLess100);
// 输出和你最初分步调用的结果完全一致

方法2：手动柯里化lodash方法做预绑定 #

如果想要贴合“先写规则、后传数据”的函数式写法，可以用lodash提供的柯里化能力，把原生filter转成支持分步传参的版本，生成真正可组合的函数：

const _ = require('lodash');
// 把原生_.filter转成2参数的柯里化版本，支持分步传参
const filter = _.curry(_.filter, 2);

// 现在生成的两个变量都是可组合的函数
const rmvOverScores = filter(val => val <= 100);
const rmvZeroScores = filter(val => val > 0);

const aboveZeroLess100 = _.flow(rmvOverScores, rmvZeroScores)(scores);

方法3：直接使用lodash/fp版本 #

如果本来就是围绕函数管道、函数组合的场景使用lodash，直接引入lodash/fp包即可。这个版本的所有方法已经默认做了柯里化处理，参数顺序自动调整为“先传规则、后传数据”，和你最初的写法逻辑最贴近：

// 注意引入的是fp版本，不是默认的普通lodash
const _ = require('lodash/fp');
const scores = [50, 6, 100, 0, 10, 75, 8, 60, 90, 80, 0, 30, 110];

// 此时_.filter只传一个规则参数，会返回一个等待接收数组的函数
const rmvOverScores = _.filter(val => val <= 100);
const rmvZeroScores = _.filter(val => val > 0);

const aboveZeroLess100 = _.flow(rmvOverScores, rmvZeroScores)(scores);
// 输出结果符合预期

常见误区 #

• 不要误以为普通版lodash的方法都自动支持偏应用/柯里化。只有手动调用_.curry处理，或者使用lodash/fp版本时，方法才会在少传参数时返回等待剩余参数的函数。
• _.flow的执行顺序是从左到右，每一步的输出会作为下一步的输入，所有传入的步骤必须是真正的可调用函数，不能是其他类型的值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Woden