javascript生成随机数 javascript生成器函数
生成器函数通过yield实际指定计算，推迟表达式求值直到需要时执行。 生成器函数利用yield暂停执行并二次返回值，一次性避免处理大数据集，提升性能与内存效率；2. 可优雅处理无限序列，如斐波那契数列，只能在调用next()时计算下一个值；3. 注意计算避免不必要的操作，如高成本条件分支或动态加载，增强逻辑健壮性；4. 除生成器外，javascript通过柯里化、代理拦截属性访问、rxjs的observable订阅机制等实现不同场景下的调用模式。
在JavaScript中，利用生成器函数实现通知计算，本质上是延迟声明的求值，直到其结果真正需要时才执行。就像一个中断供应的系统，能有效管理资源，尤其是在处理大型数据集或潜在的数千时。function* lazyRange(start， end， step = 1) { console.log(`[Generator] 开始生成从 ${start} 到 ${end} 的序列...`)； // 模拟计算开始 for (let i = start； i lt；= end； i = step) { console.log(`[Generator] 正在生成值： ${i}`)； // 模拟每次计算yield i； } console.log(`[Generator] 序列生成重新完成。
`)； // 模拟计算结束}// 示例 最佳console.log(quot；--- 第一次迭代 ---quot；)；const myLazyRange = lazyRange(1， 10， 2)；console.log(myLazyRange.next().value)； // 1console.log(myLazyRange.next().value)； // 3console.log(quot；---说明这里，只有需要时才继续 ---quot；)；// 模拟中间做了其他事情 setTimeout(() =gt； { console.log(quot；---几秒后，继续迭代 ---quot；)； console.log(myLazyRange.next().value)； // 5 console.log(myLazyRange.next().value)； // 7 console.log(myLazyRange.next().value)； // 9 console.log(myLazyRange.next().value)； // undefined (序列结束)}， 1000)；//另一个例子：处理可能无限的序列function* infiniteFibonacci() { let a = 0； let b = 1； while (true) { yield a； [a， b] = [b， a b]； }}console.log(quot；\n--- 无限斐波那契序列 (可行) ---quot；)；const fibGen = infiniteFibonacci()；console.log(fibGen.next().value)； // 0console.log(fibGen.next().value)； // 1console.log(fibGen.next().value)； // 1console.log(fibGen.next().value)； // 2// 永远不会计算整个序列，只在需要时计算下一个登录后复制为什么需要调用计算？它解决了哪些实际问题？
从我个人编码的经验来看，计算并不是总是总共的必需品，但一旦遇到某些场景，它简直就是救星。最直接的好处是性能优化和内存效率。想象一下，你有一个巨大的数据集，比如一个日志文件，或者一个需要从数据库中分高效批量加载的记录集。如果一次性全部加载到内存并处理，内存可能直接爆掉，或者程序启动慢得让人抓狂。指定计算允许你只处理当前需要的那部分，就像一个的管道，数据流过，处理完就释放，而不是囤积起来。
它还能优雅地无限处理序列。斐波那契数列、自然数序列，这些在数学上是无限的。如果没有调用计算，你根本无法在程序中表示并有限地使用它们。生成器函数这里提供了一个接口，让你能“拉取”下一个值，而无需关心后面还有多少，或者是否还有尽头。这在数据流处理事件、监听等场景下，也提供了非常灵活的方式思考。
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还有一种情况，是避免不必要的计算。比如，在一个复杂的条件判断中，某个分支的计算成本很高，但它可能永远不会被执行。假设求值能够保证这部分代码只在必要时才运行。
这不仅仅是性能问题，有时也是逻辑上的优雅和健壮性。我曾经遇到过一种情况，需要根据用户权限动态加载不同的UI模块，如果所有模块都预先加载，不仅慢，还可能暴露不该调用的信息。调用加载这里就规格紧急重要。生成器函数在调用中调用什么角色？
要理解生成器函数为什么是默认计算的理想工具，得从它的核心说起。一个普通的机制函数，执行起来就是一气呵成，直到遇到返回或者执行到报表定义。但生成器函数（通过function*）则不同，引入了yield关键字。
y ield就像一个暂停键，它让函数在执行到一半时“挂起”，并把当前yield后面的值“吐”出去。更妙的是，它会记住当前执行的状态。当你再次调用这个生成器返回的迭代器（iterator）的next()方法时，函数会从上次yield的地方继续执行，直到遇到下这种yield函数结束。“走走停停”的能力，才是实现满足计算的关键。
它本质上就是提供了一个拉取（pull-based）式的模型。而不是像队列的map或者filter那样，一次性把所有的结果都计算出来并返回一个新的队列（推）出来模型），生成器是等待你来“请求”下一个值。只有当你调用 next() 时，它才会计算并提供下一个结果。这种一切输入的特性，完美契合了指定计算的规定。它不预先分配大量内存，也不预先执行所有计算，直到真正需要时发生。
这种模型的好处还有，它让处理数据流变得非常解析。你可以链式调用多个生成器，形成一个处理管道，比如一个生成器负责读取数据，另一个负责过滤，再一个负责转换。数据在这个管道中流动，每次只处理一块，而不是一次性处理整个文件。这在处理大数据流时，简直就是架构师的福祉音。除了生成器函数，JavaScript还有哪些实现调用的模式？
虽然生成器函数是实现调用计算最直接、最优雅的方式之一，但JavaScript生态中还有其他模式一些或工具，也能在不同的外形上说明。它们可能不完全是生成器那样的“迭代迭代”，但在某些特定的场景下，也能达到类似的效果。
一个很常见的例子是函数柯里化（Currying）和高阶函数结合。虽然它本身并不是异步计算，但通过延迟参数的格式化，可以延迟函数的执行。比如，你有一个计算函数calculate(a，乙， c)，如果c的获取成本很高，你可以先柯里化计算(a)(b)，只有当c真正需要的时候才确定并执行最终的计算。这代价是延迟执行，而不是队列的调用生成，但思想上是相通的。
另一个一提是Proxy对象。Proxy允许你拦截对对象的各种操作，包括属性的读取。你可以利用这个功能来实现取消属性加载。例如，一个对象可能有很多复杂的属性，但大多数时候只需要访问其中几个。你可以用Pro xy拦截对这些属性的访问，当第一次访问某个属性时，才计算或加载它的值，然后缓存起来。这对于配置对象、数据库模型等场景非常有用，可以避免在对象初始化时就进行大量不必要的计算或网络请求。
还有一些库，比如RxJS，它基于Observables（可观察对象）的概念，也天然支持发票。一个Observable只有当它被订阅（subscribed）时，才会开始执行其定义的内部的逻辑并发出数据。
这和生成器的next()有点像，都是一种拉取或订阅驱动的模式。虽然它更偏向于异步和事件流处理，但“不被订阅不执行”的特性，本质上也是一种强大的通知机制。
这些方法各有注意力，但核心思想都是：不要过早地做不必要的工作。其选择哪种模式，往往取决于你面临的工具体问题类型和数据结构。生成器在处理序列和迭代时无出其右，而Proxy在对象属性的指令加载上则有独特的优势，高阶函数则提供了更通用的延迟执行。
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