Dans Lodex on peut utiliser des fonctions dédiées aux collections sur :
- Des tableaux (
arrays), - Des objets (
objects), - Des chaînes de caractères (
strings).
Les fonctions Lodash de cette catégorie permettent d’itérer, filtrer, transformer ou analyser ces collections, quelle que soit leur forme.
ℹ️ Information
Vous pouvez tester chaque exemple dans EZS Playground.
Utilisez l’input suivant :
[
{
"value": {
"title": "Istex: A Database of Twenty Million Scientific Papers with a Mining Tool Which Uses Named Entities",
"year": 2019,
"source": "Information",
"publisher": "MDPI",
"authors": [
{
"fullname": "Denis Maurel",
"forename": "Denis",
"surname": "Maurel",
"rnsr": ["201220254T"],
"affiliations": [
{
"address": "Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours LIFAT, Bases de données et traitement des langues naturelles BDTLN, FR"
}
]
},
{
"fullname": "Enza Morale",
"forename": "Enza",
"surname": "Morale",
"rnsr": ["198822446E"],
"affiliations": [
{
"address": "UAR76 / UPS76, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Institut de l’information scientifique et technique INIST, 2, Allée du Parc de Brabois, Rue Jean Zay, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy, FR"
}
]
},
{
"fullname": "Nicolas Thouvenin",
"forename": "Nicolas",
"surname": "Thouvenin",
"rnsr": ["198822446E"],
"affiliations": [
{
"address": "UAR76 / UPS76, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Institut de l’information scientifique et technique INIST, 2, Allée du Parc de Brabois, Rue Jean Zay, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy, FR"
}
]
},
{
"fullname": "Patrice Ringot",
"forename": "Patrice",
"surname": "Ringot",
"rnsr": ["198822446E"],
"affiliations": [
{
"address": "UAR76 / UPS76, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Institut de l’information scientifique et technique INIST, 2, Allée du Parc de Brabois, Rue Jean Zay, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy, FR"
}
]
},
{
"fullname": "Angel Turri",
"forename": "Angel",
"surname": "Turri",
"rnsr": ["198822446E"],
"affiliations": [
{
"address": "UAR76 / UPS76, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Institut de l’information scientifique et technique INIST, 2, Allée du Parc de Brabois, Rue Jean Zay, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy, FR"
}
]
}
]
}
}
]
puis collez ce script que vous adapterez.
[use]
plugin = basics
[JSONParse]
separator = *
[replace]
path = sortie
value = get("value")
[dump]
indent = true
map
Renvoie un tableau de valeurs en parcourant chaque élément de la collection.
Cela permet donc d’extraire des propriétés d’une collection :
value = get("value.authors").map("fullname")
// → Sortie : ["Denis Maurel","Enza Morale","Nicolas Thouvenin","Patrice Ringot","Angel Turri"]
ou d’appliquer une transformation à ces éléments :
value = get("value.authors").map(auth => auth.fullname.toUpperCase())
// → Sortie : ["DENIS MAUREL","ENZA MORALE","NICOLAS THOUVENIN","PATRICE RINGOT","ANGEL TURRI"]
flatMap
Combine les rôles de map et flatten, très pratique pour récupérer en une seule étape des valeurs situées dans des tableaux imbriqués.
Dans cet exemple, authors est un tableau et chaque auteur possède une propriété affiliations qui est elle-même un tableau contenant les adresses.
Si l’on souhaite extraie les adresses, il faut donc d’abord aplanir affiliations :
value = get("value.authors").map("affiliations").flatten().map("address")
// → Sortie : ["Laboratoire d’Informatique Fondamentale...", "UAR76 / UPS76, Centre National de la Recherche Scientifique C...",...]
flatMap permet de faire ceci en une seule fois.
value = get("value.authors").flatMap("affiliations").map("address")
invokeMap
Exécute une méthode donnée sur chaque élément d’une collection et renvoie les résultats.
value = get("value.authors").map("fullname").invokeMap("toUpperCase")
// Entrée : ["Denis Maurel", "Enza Morale", "Nicolas Thouvenin"]
// Sortie : ["DENIS MAUREL", "ENZA MORALE", "NICOLAS THOUVENIN"]
Cela permer d’écrire plus facilement :
value = get("value.authors").map("fullname").map(author => author.toUpperCase())
⚠️ Attention
invokeMap ne peut être utilisé qu’avec des méthodes natives : ce sont les fonctions déjà présentes en JavaScript.
Par exemple, toUpperCase fonctionne car c’est une méthode de base des chaînes en JavaScript (et donc reconnue par Lodash).
En revanche, startCase ne fonctionnera pas : c’est une fonction spécifique à Lodash, absente de JavaScript natif.
includes
Vérifie si un élément est présent dans la collection. Dans cet exemple, on cherche si dans les adresses de chaque auteur figure le motif CNRS
value = get("value.authors").flatMap("affiliations").map(author => author.address.includes("CNRS"))
// → Sortie : :[false,true,true,true,true]
filter
Renvoie les éléments qui satisfont une condition. Ici on ne veut conserver dans notre collection que les auteurs ayant comme rnsr 198822446E. On utilise donc filter qui va exécuter pour chaque auteur la fonction includes.
Cette dernière renvoyant un booléen, filter ne gardera que les auteurs dont includes renvoie true.
value = get("value.authors").filter(author => author.rnsr.includes("198822446E"))
// → Sortie : le tableau des auteurs ne contient désormais plus que les auteurs ayant comme valeur "198822446E" pour la clé `rnsr`.
reject
Le contraire de filter, la fonction retire les éléments qui satisfont une condition.
On peut retirer des éléments en inversant filter comme ceci :
value = get("value.authors").filter(author => !author.rnsr.includes("198822446E"))
// Renvoie tous les auteurs sauf ceux dont le RNSR est "198822446E"
Mais reject est peut être plus lisible :
value = get("value.authors").reject(author => author.rnsr.includes("198822446E"))
every
Vérifie si tous les éléments satisfont une condition.
value = get("value.authors").every(author => author.rnsr.includes("198822446E"))
// → Sortie : false
some
Vérifie si au moins un élément satisfait une condition.
value = get("value.authors").some(author => author.rnsr.includes("198822446E"))
// → Sortie : true
find
Renvoie le premier élément correspondant à une condition.
value = get("value.authors").find(author => author.rnsr.includes("198822446E"))
// → Sortie : {"fullname":"Enza Morale","forename":"Enza","surname":"Morale","rnsr":["198822446E"]...}
groupBy
Regroupe les éléments selon une clé. Ici on va regrouper les auteurs ayant la mention CNRS dans leur adresse sous la clé Auteurs CNRS et ceux qui ne l’ont pas sous la clé Autres.
value = get("value.authors").groupBy(author => \
author.affiliations.some(aff => aff.address.includes("CNRS")) \
? "Auteurs CNRS" \
: "Autres" \
)
// → Sortie : {"Autres":[{"fullname":"Denis Maurel"...}],"Auteurs CNRS":[{"fullname":"Enza Morale"...}]
sortBy
Trie les éléments selon une fonction. Ici on voudra trier le tableau d’auteurs par ordre alphabétique d’après leur nom de famille.
value = get("value.authors").sortBy(author => author.surname)
// → Entrée : [{"fullname":"Denis Maurel"...},{"fullname":"Enza Morale"...},{"fullname":"Nicolas Thouvenin"...},{"fullname":"Patrice Ringot"...},{"fullname":"Angel Turri"...}
// → Sortie : [{"fullname":"Denis Maurel"...},{"fullname":"Enza Morale"...},{"fullname":"Patrice Ringot"...},{"fullname":"Nicolas Thouvenin"...},{"fullname":"Angel Turri"...}
size
Renvoie la taille de la collection.
value = get("value.authors").size()
// → Sortie : 5 (il y a bien 5 auteurs)
reduce
Parcourt une collection élément par élément et accumule un résultat au fil des itérations.
À chaque étape, la fonction reçoit la valeur accumulée jusqu’ici (accumulator) et l’élément courant, puis retourne une nouvelle valeur d’accumulation.
NB : si aucun accumulateur initial n’est fourni, le premier élément de la collection est utilisé comme valeur de départ.
value = get("value.entrée").reduce((accumulator, current) => accumulator + current, 0)
// → Entrée : [1, 2, 3, 4]
// → Sortie : 10
Ici, l’accumulateur initial est 0. La fonction reduce parcourt le tableau élément par élément :
- à chaque étape, elle additionne l’accumulateur et la valeur courante,
- puis renvoie ce nouveau total comme nouvel accumulateur pour l’itération suivante.
Ce qui donne :
0 + 1 → 1
1 + 2 → 3
3 + 3 → 6
6 + 4 → 10