分形（fractal）

当今前端领域，最流行的状态管理模型毫无疑问是 redux，但遗憾的是，redux 并不是一个分形架构。什么是分形架构：

如果子组件能够以同样的结构，作为一个应用使用，这样的结构就是分形架构。

本文是 《使用 RxJS + Redux 管理应用状态》系列第三篇文章，将介绍我们在使用 Redux 时的困惑，如何重新思考 Redux 定下的范式，以及我们能为此做出的努力。返回第一篇：使用 redux-observable 实现组件自治

本系列的文章地址汇总：

• 使用 redux-observable 实现组件自治
• 如何实现一个 redux-observable
• 更好用的 Redux

本文是 《使用 RxJS + Redux 管理应用状态》系列第二篇文章，将会介绍 redux-observable 的设计哲学和实现思路。返回第一篇：使用 redux-observable 实现组件自治

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• 使用 redux-observable 实现组件自治
• 如何实现一个 redux-observable

使用 redux-observable 实现组件自治

本文是 《使用 RxJS + Redux 管理应用状态》系列第一篇文章，旨在介绍 redux-obervable v1 版本为 React + Redux 带来的组件自治能力。

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• 如何实现一个 redux-observable

push 和 pull 模型

如果你了解 RxJs，在响应式编程中，Observable 和 Obsever 是 push 模型，与之对应的，还有一个 pull 模型：

• Pull（f(): B）：返回一个值。
• Push（f(x: A): void）：响应式的，当有值产生时，会发出一个事件，并携带上这个值。订阅了该事件的观察者（Observer）将获得反馈。

JavaScript 中的 Math.random()、window.outerHeight 等都是 pull 模型：

const height = window.outerHeight();
// 或者是迭代器写法 
function* getWindowHeight() {
    while(true) {
        yield window.outerHeight;
    }
}
var iter = getWindowHeight()
iter.next()

pull 模型包含两个部分：

• 生产者 ：负责生产数据，是数据源
• 消费者 ：负责消费数据，是数据的使用方

在 pull 模型中，数据是 按需索取 的。

再通过 RxJs 看一个 push 模型的例子：

Rx.Observable
    .fromEvent(document, 'click')
  .map(event => `Event time: ${event.timeStamp}`)
    .subscribe(function observer(val) {
    	console.log(val);
  })

push 模型的组成包含了两个部分：

• 可观察（可监听）对象 ：是数据来源
• 观察者（监听者）：是数据的使用方

与 pull 模型不同，观察者 不能主动索取数据 ，而是观察数据源，当数据源有数据时，才可消费和使用。

push 模型有这么一些优点：

• 高度复用的可观察对象 ：通过对源可观察对象使用不同的运算子，可构建出新的可观察对象。
• 延迟执行 ：可观察对象只有被观察者订阅，才会派发数据。
• 声明式、描述未来的代码 ：我们只用声明数据源和数据消费方式，而不用关心数据交付时的细节。

Cycle.js 的作者 Andre Staltz 长久以来面对一个问题，Cycle.js 及其推荐使用的响应式编程库 xstream 都是 push 模型的，这让框架的模型和业务代码都受益于 push 模型的优点。但是，实际项目中，我们还是有不少 pull 模型下的需求，Andre Staltz 也开了一个 issue ，讨论如何更好的使用代码描述 pull 模型。

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从今年三月份开始，我在前端的学习路径是：

1. JavaScript 函数式编程（Lisp、Haskell 开发者轻喷）
2. 函数响应式编程：FRP，这一块主要是以学习 Rxjs 为主
3. 函数式编程和函数响应式编程的应用：这一块主要是以学习 Cycle.js 为主

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本书为斯坦福吴恩达教授的在 coursera 上的 机器学习公开课 的知识笔记，涵盖了大部分课上涉及到的知识点和内容，因为篇幅有限，部分公式的推导没有记录在案，但推荐大家还是在草稿本上演算一遍，加深印象，知其然还要知其所以然。

本书涉及到的程序代码均放在了我个人的 github 上，采用了 python 实现，大部分代码都是相关学习算法的完整实现和测试。我没有放这门课程的 homework 代码，原因是 homework 布置的编程作业是填空式的作业，而完整实现一个算法虽然历经更多坎坷，但更有助于检验自己对算法理解和掌握程度。