Dies sei nur als ein Beispiel genannt. Beim nicht mehr gepflegten node.js-Modul smtpevent sind auch noch weitere Szenarien aufgeführt: Viele Mailinglists bieten etwa die Möglichkeit, sich über eine Mail an unsubscribe@mailinglist.de davon abzumelden. Bei Github kann man auf einen Issue direkt antworten, indem man die Benachrichtigungsmail einfach beantwortet. Weitere Szenarien sind leicht vorstellbar: Warum soll ich von unterwegs mit dem Handy eine Weboberfläche bemühen, um remote meine Heizung zu steuern, wenn ich schneller eine Mail mit dem Betreff “On” an heating@meinserver.de schicken kann?

Um eine solche Anwendung zu realisieren wird ein SMTP-Server benötigt. Node.js versteht sich sehr gut auf solche Protokolle und der eventbasierte Ansatz ist bei eingehenden Mails sicher auch nicht verkehrt. Und so gibt es bereits eine kleine Zahl an guter SMTP-Server-Implementierungen. Mir ist vor allem der estländische Programmierer Andris Reiman aufgefallen, der für node.js viele Module geschrieben hat, die sich mit dem Versand und Empfang von Mails beschäftigen. So reichen seine beiden Projekte simplesmtp und mailparser, um einen einfachen SMTP-Server aufzusetzen und die Mails und Anhänge zu parsen.

Zuerst bauen wir den SMTP-Server auf:

var simplesmtp = require('simplesmtp');
var MailParser = require('mailparser').MailParser;

var server = simplesmtp.createServer({
  validateSenders: false,
  validateRecipients: false
});

server.on('startData', function(envelope) {
  envelope.mailparser = new MailParser();
  envelope.mailparser.on('end', takeMail);
});

server.on('data', function(envelope, chunk){
  envelope.mailparser.write(chunk);
});

server.on('dataReady', function(envelope, callback){
  envelope.mailparser.end();
  callback();
});

server.listen(25);

Der Code ist relativ selbsterklärend: Bei Eingang einer Mail wird das startData-Event gefeuert, einzelne Datenchunks werden durch den data-Listener bearbeitet, und wenn die Mail vollständig übertragen wurde, feuert dataReady. Der Rahmen envelope wird dabei allen Funktionen übergeben, sodass envelope.mailparser auch in allen Funktionsaufrufen für eine Mail der gleiche ist. So werden bei zwei gleichzeitig eingehenden Mails diese nicht versehentlich vermischt.

Sobald die Mail vollständig übertragen wurde (dataReady), lösen wir mailparser.end() aus, was das Parsen der Mail beginnt. Fehlt noch die Definition, was mit unserer geparsten Mail denn passieren soll:

function takeMail(mail_object) {
    console.log('From:', mail_object.from); //[{address:'sender@example.com',name:'Sender Name'}]
    console.log('Subject:', mail_object.subject); // Hello world!
    console.log('Text body:', mail_object.text); // How are you today?

    // Irgendein Datenbankaufruf o.ä.
}

Hier kann die Mail nun also ausgewertet und so die gewünschte Aktion ausgelöst werden. Das tolle am Mailparser ist die Tatsache, dass Dateianhänge ebenfalls soweit wie möglich geparst werden. So enthält das mail_object auch einen Eintrag attachments, der etwa so aussehen könnte:

attachments = [{
    contentType: 'image/png',
    fileName: 'image.png',
    contentDisposition: 'attachment',
    contentId: '5.1321281380971@localhost',
    transferEncoding: 'base64',
    length: 126,
    generatedFileName: 'image.png',
    checksum: 'e4cef4c6e26037bcf8166905207ea09b',
    content: <Buffer ...>
}];

Attachments-Beispiel von mailparser

So könnte man leicht einen Service wie den von Twitpic einrichten, dass man durch das Senden an eine userspezifische Mailadresse ein Bild hochladen kann.

Wem das ganze zu unsicher scheint, weil ja sonst jeder, der die Mailadresse kennt, Dummheiten anstellen könnte, der sei auf die Serverkonfiguration ganz oben hingewiesen: Werden validateSenders und validateRecipients auf true gesetzt, können Sender und Empfänger in einer eigenen Funktion überprüft und ggf. zurückgewiesen werden. Die simplesmtp-Bibliothek bietet daneben auch noch andere Authorisierungsmechanismen.

Deswegen habe ich einen Notificationservice für die Piratenpads geschrieben. Das Skript loggt sich ein, fragt die aktuelle Version des Dokuments ab und speichert diese lokal zwischen. Beim nächsten Überprüfen (idealerweise als Cronjob) wird die lokale Kopie mit dem online-Original verglichen. Gibt es eine Differenz wird eine E-Mailbenachrichtigung mit dem diff versandt.

Um das Ganze zu Skripten habe ich node.js mit der Bibliothek request verwendet:

Request is designed to be the simplest way possible to make HTTP calls. It support HTTPS and follows redirects by default.

Tolle Sache! Ohne HTTPS-Support kommen wir eh nicht weit, bei einigen Pads ist der Zugriff auf HTTPS eingeschränkt. Außerdem muss man sich dank der Bibliothek nicht um das mühsame Parsen von “Set-Cookie” Feldern kümmern. request übernimmt die Cookies standardmäßig einfach global für zukünftige Requests.

Um die Session zu initialisieren, also sich vor dem Login einen Cookie zu holen, sieht der Code etwa so aus:

var request = require('request'); 
var base = 'https://foo.piratenpad.de';

(function initiateSession() {
	request.get(base, function (error, response, body) {
		if (!error && response.statusCode == 200) {
			login();
		}
	});
})();

Die Loginfunktion habe ich zusammengebaut, nachdem ich den kompletten Skriptablauf im Firefox durchgespielt habe und alle Requests mittels des (unheimlich praktischen) Live HTTP Headers Add-ons aufgezeichnet habe.

function login() {
	var options = {
			url: base + '/ep/account/sign-in', 
			form: {'email': 'john@doe.de', 'password' : 'mypw'}
	};
	
	request.post(options, function (err, res, body) {	
			request.get(base + '/' + acc.padId, function (err, resp, body) {
				// get the latest version of the pad document
				var linkToLatestVersion = body.match(/[\w\d\/\-\.]*(latest')/gi);
				linkToLatestVersion = linkToLatestVersion[0].replace("'", '');

				getLatestDocument(linkToLatestVersion);
			});			
		}
	);	
}

Die aktuelle Version des Dokuments lässt sich dann mit einem einfachen GET-Request abfragen:

function getLatestDocument(linkToLatestVersion) {
	request.get(base + linkToLatestVersion, function (err, resp, body) {
		var start = body.search('id="padcontent">') + 'id="padcontent">'.length;
		var end = body.search("<!-- /padeditor -->");
		var padContent = body.substring(start, end);
		
		// strip all tags and entities
		padContent = padContent.replace(/(<[^>]+>)|(&[#\w]+;)/gi, '');
		
		console.log(padContent.trim());
	});
}

Das Ganze zusammengefasst als ordentliches, sauber konfigurierbares, Projekt gibt es hier auf GitHub. Das Skript kann sehr einfach für ähnliche Aufgaben wiederverwendet werden. Als Anregung: Beispielsweise wäre es möglich das Uni Hochschulportal anzuzapfen um E-Mailbenachrichtigungen zu versenden, wenn neue Prüfungsergebnisse eingetragen sind.

Update: Ich habe noch die Möglichkeit hinzugefügt, Benachrichtigungen für Änderungen an dem Inhalt hinter einer URL zu konfigurieren (im Ordner simple-webpage/). Ich benutze das als simple Lösung für Seiten, die keinen RSS-Feed bereitstellen.

Im diesem Beitrag soll gezeigt werden, wie man mit der offenen Karten-Library Leaflet und jquery.couch.js geographische Daten aus CouchDB heraus auf einer Karten anzeigen kann.

Beispiel-Visualisierung von ulmapi.de, ebenfalls basierend auf CouchDB und Leaflet.

Wir verwenden die CouchApp aus dem ersten Teil weiter, und fügen zu den bisherigen Map/Reduce Views noch statische HTML- und Javascript-Dateien hinzu (im _attachments Ordner), die dann im Browser abgerufen werden können. Beim Aufruf dieser Webseite wird ein HTML-Grundgerüst übertragen, sowie eine JavaScript-Datei, die beim Aufruf die eigentlichen Datensätze via jquery.couch.js aus der CouchDB nachlädt.

Als Mapping-Library verwenden wir Leaflet, eine Open-Source Bibliothek für Kartendarstellungen im Browser. Leaflet abstrahiert von verschiedenen Kartenprovidern und erlaubt es somit, unterschiedliche Datenquellen zu verwenden, wie zum Beispiel auch Bing Maps oder Cloudmade. Letzteres ist ein Service, der auf Basis der Open Street Map Daten Kartenkacheln mit individuellen Stilen rendert und hostet – für Visualisierungen oft sehr hilfreich, da reguläre Karten meist zu viele Karteninformationen enthalten oder farblich überladen sind. In unserem Fall haben wir einen einfach Graustufenkarte gewählt. Leaflet selbst lässt sich relativ leicht verwenden, es muss eine CSS-Datei sowie eine JavaScript-Datei importiert werden, und ein div-Block im HTML enthalten sein, worin später die Karte gerendert werden soll. Somit sieht unser HTML-Gerüst zu Beginn so aus:

<!doctype html>
<html>
<head>
	<link rel="stylesheet" href="style/leaflet.css" />
	<script type="text/javascript" src="js/jquery.min.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/jquery.couch.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/leaflet.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/maploader.js"></script>
</head>
<body>
	<div id="map"></div>
</body>
</html>

Es werden jQuery, jquery.couch.js und die Leaflet-Libs geladen, und die letzte importierte JavaScript-Datei soll nun unseren Code zum initialisieren der Karte und dem Laden der Daten aus der CouchDB enthalten. Zunächst erstellen wir eine Karte und rendern sie, sobald die Seite vollständig geladen wurde (jQuery Callback für document.ready):

$(document).ready(function(){

		var cloudmadeUrl = 'http://{s}.tile.cloudmade.com/[YOUR_API_KEY]/33481/256/{z}/{x}/{y}.png';
		var cloudmadeAttribution = 'UlmApi.de / Shape Files: Stadt Ulm (cc-by-sa), Map data © 2011 OpenStreetMap contributors, Imagery © 2011 CloudMade';
		var cloudmade = new L.TileLayer(
			cloudmadeUrl, {
				maxZoom : 18,
				attribution : cloudmadeAttribution
		});

		var map = new L.Map('map', {
			center : new L.LatLng(48.399976,9.995399),
			zoom : 12,
			layers : [ cloudmade ],
			zoomControl : false
		});
});

In der cloudmadeUrl muss für Cloudmade Karte ein korrekter API-Key angegeben werden, der nächste Parameter im Pfad identifiziert den Kartentyp. Beim Initialisieren der Karte wird dann die ID des divs angeben, bei uns ‘map’. Nun sollte unsere Karte bereits dargestellt werden, nachdem wir die CouchApp neu deployen (außerhalb des Fokus dieses Artikels, mehr dazu auf couchapp.org).

Was nun noch fehlt, ist das Nachladen der Geodaten aus der CouchDB und die Anzeige auf der Karte. Hierfür verwenden wir jquery.couch.js als Wrapper für die AJAX-Requests gegen CouchDB und die GeoJSON-Funktionalität von Leaflet:

$.couch.db('database_name').view('design_doc_name/view_name', {

	success: function(data){
		if(data && data.rows && data.rows.length){

			var geoJsonLayer = new L.GeoJSON();

			for(var i = 0;i<data.rows.length;i++){
				geoJsonLayer.addGeoJSON(data.rows[i].value.geometry);
			}

			map.addLayer(geoJsonLayer);
		}
	}
});

Das obige Snippet sollte im vorherigen Code hinter der Erzeugung der Karte eingefügt werden. Es ruft von der Datenbank ‘database_name’ den View ‘view_name’ des Design-Dokuments ‘design_doc_name’ auf, und iteriert bei erfolgreicher Abfrage über alle Zeilen. Von jeder Zeile wird dabei die geometry-Property zu einem GeoJSON-Layer hinzugefügt, der am Ende an die Karte übergeben wird. Da unser View aus Teil 1 bereits GeoJSON generiert, und Leaflet nativ GeoJSON lesen und darstellen kann, ist das Hinzufügen von Geodaten auf die Karte sehr einfach.

Hier noch ein paar weiterführende Links mit vertiefenden Inhalten zu den einzelnen Themen:

• Leaflet Reference
• CouchApp
• Diplomarbeit von Lena Herrmann über Webanwendungen mit CouchDB und CouchApp

Alles ist eine Funktion

Beim funktionalen Programmierstil besteht das Programm einzig aus Funktionen. Auf den ersten Blick mag das bei imperativen Programmiersprachen kaum anders sein, auch hier bilden Funktionen bzw. Methoden einen wesentlichen Bestandteil. Es gibt jedoch Unterschiede bei der Art der Aufrufe: Imperative Programme führen die Funktionen als eine Folge von Anweisungen aus (“Tu das! Dann tu das solange dies gilt!” – imperativ eben), bei der funktionalen Programmierung treten die Funktionen nur ineinander geschachtelt auf – das Ergebnis einer Funktion ist also zugleich Parameter der nächsten. Dadurch sind Variablen unnötigt, was einen Vorteil der funktionalen Programmiersprachen begründet: Es gibt keine Seiteneffekte! Während in der imperativen Programmierung das Resultat vom Programmzustand abhängt, hängen hier die Rückgabewerte einzig von den Parametern ab und etwa nicht vom Zeitpunkt des Aufrufes.

Für die Umsetzung in Javascript bedeutet dies, dass alle Funktionen ohne lokale Variablen auskommen, sondern stattdessen einzig ein return-Statement beinhalten. In diesem können nach dem eben genannten Konzept Funktionen aufgerufen werden. Dadurch ist Rekursion möglich, die nötig wird, um Schleifen zu vermeiden. Jede Funktion muss zudem mindestens einen Parameter und genau einen Rückgabewert besitzen, um dem funktionalen Anspruch gerecht zu werden.

Beispiel: Durchschnittsfunktion für eine übergebene Liste in Javascript (Ausschnitt der functional.js)

function(l) { return ratio(sum(l), length(l)); }

Mustervergleiche (Stichwort: Pattern matching)

Haskell erlaubt die mehrfache Definition einer Funktion. Dies unterscheidet sich wesentlich vom “Überladen” bei Java, wo die Unterschiede bei der mehrfachen Definition in der Methodensignatur liegen. In funktionalen Programmiersprachen werden dagegen semantische statt syntaktische Muster für die Eingabeparameter angelegt, d.h. es wird quasi eine Musterbasis aufgebaut, die dann beim Aufruf der Funktion von oben nach unten getestet wird. Sobald das erste Muster mit den übergebenen Parametern zusammenpasst, wird dessen Ergebnis oder Funktionsrumpf genutzt. Das Ergebnis hängt also wesentlich von der Reihenfolge der Musterdefinitionen ab. Basisfälle für Rekursionen werden so stets als erstes definiert, der allgemeinste Fall zum Schluss.

Beispiel: (Primitive) Definition der Fibonacci-Funktion in Haskell:

fibonacci 0 = 0
fibonacci 1 = 1
fibonacci n = fibonacci (n-1) + fibonacci (n-2)

Die beiden Basisfälle der Fibonacci-Funktion werden also vor der allgemeinen Rekursionsvorschrift definiert. In Javascript ist ein Überladen von Funktionen nicht möglich, auch bei der functionalJS-Klasse müssen so die Muster gleich dem Konstuktor übergeben werden. Eine äquivalente Definition der Fibonacci-Funktion mittels der functionalJS-Klasse sieht so aus:

Beispiel: Definition der Fibonacci-Funktion in Javascript (modifizierter Ausschnitt der test.js)

fibonacci = new Functional("fibonacci",
	[0, 0],
	[1, 1],
	["n", function(n) { return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2); }]
);

Die Muster werden als Arrays dem Functional übergeben. Dabei sind für reine Funktionen wie der letzte Fall auch Verkürzungen möglich. Näheres dazu ist in der Dokumentation aufgeführt. Ansonsten gilt: Das letzte Array-Element ist das Resultat oder die aufzurufende Funktion bei Übergabe dieses Musters. Optional kann als einfacher String der Name der Funktion übergeben werden, was für die interne Realisierung der Rekursion nötig ist.

Wird nun die Fibonacci-Funktion aufgerufen, so werden die Muster mittels Pattern matching nacheinander mit den tatsächlichen Parametern verglichen. Dabei sind durchaus auch kompliziertere Muster möglich, die die Haskell-typischen Listen erkennen. So wird die einfache length-Funktion, die die Anzahl der Elemente einer Liste zurückgibt, in beiden Sprachen wie folgt definiert:

Beispiel: Definition der length-Funktion in Haskell

length []	=  0
length (x:xs)	=  1 + length xs

Analog sieht eine solche Definition mittels functionalJS aus, mit dem Unterschied, dass hier für Listen (egal ob leer oder nicht) stets die eckigen Klammern genutzt werden:

Beispiel: Definition der length-Funktion in Javascript (Ausschnitt der functional.js)

length = new Functional("length",
	["[]", 		0],
	["[x:xs]", 	function(x, xs) { return 1+length(xs); }]
);

Über vordefinierte special operators ist es auch nach der Definition eines Functionals möglich, die Musterbasis zu erweitern. Dies könnte in diesem Beispiel etwa wie folgt geschehen, wodurch die Funktion bei Übergabe einer leeren Liste 42 zurückgibt:

Beispiel: Nachträgliche Erweiterung der Musterbasis in Javascript

length('__addOnTop',
	["[]", 42]
);

In Haskell ist ein solches Verhalten nachträglich etwa im GHCi, dem Haskell-Interpreter, nicht möglich. Dort könnten weitere Muster stets nur am Ende das Basis hinzugefügt werden. Ein solches Verhalten lässt sich bei functionalJS mittels des Keywords ‘__add’ realisieren.

Partielle Aufrufe (Stichwort: Currying)

Haskell erlaubt das partielle Aufrufen von definierten Funktionen, d.h. das Übergeben zu weniger Parameter um daraus eine neue Funktion zu erhalten. Dieses Verhalten ist sinnvoll, um eigene und vordefinierte Funktionen mehrfach nutzen zu können und insbesondere in der Verwendung als Funktional (siehe nächsten Punkt). Anders als bei imperativen Programmiersprachen stellen Übergabeparameter einer Funktion also kein Tupel dar (param1, param2, param3), sondern lassen sich eher als Liste param1 -> param2 -> param3 -> result auffassen. Werden alle Parameter übergeben, so wird ganz normal das Funktionsresultat zurückgegeben. Wird die Funktion dagegen nur mit zwei Parametern aufgerufen, so wird ein neue Funktion zurückgegeben, die von einem Parameter abhängt. Man sagt, dass eine Funktion mit einer Stelligkeit von 3 bei Übergabe von zwei Parametern eine Funktion der Stelligkeit 1 zurückliefert.

Das Verhalten, dass die Anzahl der Parameter einer Funktion in Javascript variabel sein kann, kann durch die Nutzung des arguments-Objekts realisiert werden. Schwieriger gestaltet sich die Realisierung der partiellen Auswertung (Ausschnitt). Während bei der normalen Auswertung, also bei Übergabe aller Parameter, einfach das erste Muster gesucht wird, welches zutrifft, müssen bei der partiellen Auswertung alle zutreffenden Muster gesucht werden, da diese in dieser Reihenfolge Teil des zurückzugebenen Functionals werden. Anhand dieser Muster wird ein neues Functional erzeugt, in deren Funktionsrümpfe die gebundenen Variablen durch die gematchten Parameter ersetzt werden. So wird also aus der zweistelligen add-Funktion (Definition), die die Summe zweier Zahlen berechnet, bei Übergabe des Parameters 1 ein einstelliges Functional, das eine Zahl erwartet und als Resultat den Nachfolger der Zahl zurückliefert.

Beispiel: Definition der Nachfolger-Funktion durch partiellen Aufruf in Javascript

succ = add(1); // add :: a -> a -> a

Anders als in Haskell können Funktionsnamen in functionalJS nur aus Buchstaben und Zahlen bestehen, eine Funktionsdefinition als “<” ist so etwa nicht möglich, stattdessen gibt es eine lessthan-Funktion. Dies erschwert partielle Aufrufe von nicht-kommutativen Funktionen.

Beispiel: Falsche Definition der negative-Funktion durch partiellen Aufruf in Javascript

negative = lessthan(0);

Die oben genannte Definition der negative-Funktion liefert eben nicht true zurück für Zahlen kleiner null, sondern genau das Gegenteil. Dies liegt an der Definition von lessthan:

Beispiel: Definition der standardmäßigen lessthan-Funktion (Ausschnitt der functional.js)

lessthan = new Functional("lessthan",
	function(a, b) { return a < b; }
);

Der partielle Aufruf lessthan(0) liefert also ein neues einstelliges Functional zurück, dass stets 0<x prüft. Dies entspricht also nicht dem gewünschten Verhalten. In Haskell sind dagegen auch partielle Aufrufe wie oben gewünscht möglich:

Beispiel: Definition der negative-Funktion in Haskell

negative = (<0)

Daher sind in den standardmäßigen Funktionen der functionalJS-Klasse zu jeder zweistelligen nicht-kommutativen Funktion auch eine entsprechende mit verdrehten Parametern definiert, die den gleichen Namen endend auf “Re” trägt. Unser obiges Beispiel müsste also korrekt lauten:

Beispiel: Korrekte Definition der negative-Funktion durch partiellen Aufruf in Javascript

negative = lessthanRe(0);

Funktionen als Parameter (Stichwort: Funktionale)

Die Möglichkeit des partiellen Aufrufs einer Funktion ist bereits ein mächtiges Instrument. Seine volle Wirkung können solche Funktionen aber bei Übergabe an andere entfalten. Anders als in vielen anderen imperativen Programmiersprachen ist die Übergabe von Funktionen als Parameter in Javascript möglich und ein häufiger Einsatzzweck, insbesondere als Callbacks für Events. Javascript-Anhängern ist ein solches Verhalten also bereits bekannt. In der funktionalen Programmierung bezeichnen wir Funktionen, die als Eingabe oder Ausgabe selbst Funktionen aufnehmen, als Funktionen höherer Ordnung oder Funktionale. So ist es etwa bei der Map-Funktion:

Beispiel: Definition der map-Funktion in Javascript (Ausschnitt der functional.js)

map = new Functional("map",
	["f", 	"[]", 		function(f) { return []; }],
	["f", 	"[x:xs]", 	function(f, x, xs) { return unshift(f(x), map(f, xs)); }]
);

Wie wir sehen, erwartet die map-Funktion also zwei Parameter: Zum einen eine Funktion f, zum anderen eine Liste. Das erste Muster beschreibt den Basisfall der leeren Liste, während der zweite den Rekursionsfall nennt. Kurz gesagt: Im Falle der leeren Liste wird eine leere Liste zurückgegeben, ansonsten wird das Kopfelement genommen, die Funktion f darauf angewendet, und das ganze mit dem Rest der Liste wiederholt und zusammengefügt. Die map-Funktion führt also eine Funktion f auf alle Elemente einer Liste aus. Bekannte Haskell-Beispiele der Funktionale sind auch die fold-Funktionen, die ebenfalls in dem Modul definiert wurden.

Unter Anwendung der Funktionen höherer Ordnung sowie partieller Aufrufe lassen sich so sehr schnell nette Funktionen zusammenstellen:

Beispiel: Anwendungen (Ausschnitt der test.js)

foldr(mult, 1, [1,2,3,4]); // 24, berechnet das Produkt aller Listenelemente

all(lessthanRe(5), [1,2,3,4]); // true, da alle Elemente kleiner 5

until(greaterthanRe(80), mult(2), 1); /* 128, da der Initialwert 1 solange mit 2 multiplitziert wird, bis der Schwellenwert 80 erreicht ist */

Fazit

Den funktionalen und imperativen Programmierstil zu vereinen ist schwierig und mag in der Frage münden: Warum? Zum einen beschneidet man die mächtigen Instrumente von Javascript, indem etwa Variablen und Schleifen komplett verboten werden, zum anderen kann man nicht aus den vollen Vorteilen von Haskell schöpfen, etwa bei der Nutzung unendlicher Listen. Und dennoch bieten die Functionals einige Vorteile, allen voran die partiellen Aufrufe. Ob durch die strikte Nutzung des funktionalen Stils tatsächlich auch in Javascript Seiteneffekte ausbleiben, wäre noch zu testen. Insbesondere, da sich einige Funktionen derzeit nicht atomar realisieren lassen (es gibt etwa keinen “(x:xs)”-Operator zur Listenerzeugung), darf in der aktuellen Fassung nicht davon ausgegangen werden. Prinzipien wie anonyme Funktionen und Funktionale sind in Javascript bereits enthalten, wodurch es sich zum Teil bereits ähnlich anfühlt. Das oben geführte until-Beispiel würde man mit normalen Javascript-Mitteln vermutlich wie folgt lösen:

Beispiel: Aufruf einer herkömmlichen until-Funktion in Javascript

until(function condition(x) { return x > 80; }, function do(x) { return x*2; }, 1);

Während ein solches Verhalten nicht in allen imperativen Programmiersprachen möglich ist, bietet Javascript offensichtlich bereits etwas ähnliches an. Auf partielle Aufrufe und die einfache Funktionsdefinition mittels Pattern matching muss man dennoch verzichten.

In der vorgestellten Klasse fehlen noch Haskell-typische Elemente, allen voran die Implementierung von Tupeln. So ist derzeit die bekannte zip-Funktion noch nicht eingebaut. Daneben ist die Implementierung der Mengendefinition, also das einfache Erzeugen einer Liste anhand einer Bildungsvorschrift, umsetzbar. Komplizierter wird es bei der Realisierung von unendlichen Listen, wo Haskell etwa in der Berechnung großer Fibonacci-Zahlen imperativen Programmiersprachen überlegen ist. Schlussendlich lassen sich dann auch ganz grundsätzliche Dinge, wie etwa die Nachbildung der lazy-evaluation als Auswertungsstrategie nicht nachträglich in Javascript umsetzen.

require('net').createServer(function(s){require('util').pump(s,s);}).listen(8000);

Und nein, das ist kein Perl ;-)

Im Normalfall führt das zu einem Chaining von Callback. Im folgenden Beispiel sollen zwei Dateien geöffnet werden und ihr kompletter Inhalt zurückgegeben werden:

var size = 0;

fs.readFile('/home/benjamin/file1', function(err, data)
{
	if (!err)
	{
		// first file read
		size += data.length;
		fs.readFile('/home/benjamin/file2', function(err, data)
		{
			if (!err)
			{
				// second file read
				size += data.length;
				fs.writeFile('/home/benjamin/size', size, function(err)
				{
					if (!err)
					{
							// both file read and content written to file
							sys.log('done');
						}
					});
			}
		});
	}
});

Das Problem hierbei ist, dass zwei Aktionen, die eigentlich parallel ablaufen könnten, nämlich das lesen beider Dateien, nacheinander ablaufen müssen. Für einen parallelen Ablauf ist eine zusätzliche Koordination notwendig, da die Resultate beider Aufrufe in Verbindung stehen. Hierfür habe ich mich an den CyclicBarrier Klassen von Java orientiert und eine einfache Klasse für die Koordination von asynchronen Callbacks geschrieben. Eine Barriere wird erzeugt unter Angabe der Anzahl von teilnehmenden Parties. Desweiteren können optional ein Callback für die Beendigung sowie ein optionaler Callback im Abbruchsfall registriert werden. Anschließend können die einzelnen Aufgaben der Parties angestoßen werden. Im Erfolgsfall müssen diese an der Barriere mit submit() anzeigen, dass sie beendet sind. Durch abort() kann auch ebenfalls ein Abbruch signalisiert werden. Eine Propagation der Ergebnisdaten lässt am besten durch eine externe Variable realisieren, auf den die Funktionen ebenfalls Zugriff haben.

Der Code des Beispielszenarios ändert sich dann wie folgt:

var size = 0;

var b = new Barrier(2, function()
{
	//Success callback
	fs.writeFile('/home/benjamin/size', size, function(err)
	{
		sys.log('done');
	});
}, function()
{
	//Aborted callback
	sys.log("aborted");
});

fs.readFile('/home/benjamin/file1', function(err, data)
{
	if (err)
	{
		b.abort();
	}
	else
	{
		size += data.length;
		b.submit();
	}
});

fs.readFile('/home/benjamin/file2', function(err, data)
{
	if (err)
	{
		b.abort();
	}
	else
	{
		size += data.length;
		b.submit();
	}
});

Wie im Vergleich zu erkennen ist, lässt sich die Ausführung deutlich beschleunigen. Ein paar Rahmenbedingungen gibt es jedoch. Zunächst dürfen die Teilaufgaben keine Abhängigkeiten untereinander besitzen. Dann darf ein Abbruch einer Teilaufgabe keine Auswirkung auf noch laufende Teilaufgaben besitzen, dessen Ergebnis später verworfen wird. Schließlich muss bei der Programmierung darauf geachtet werden, dass in jedem Fall eine Teilaufgabe mit submit() oder abort() terminiert, da ansonsten ein Lock entsteht.

Die Klasse ist relativ einfach:

/**
 * @class
 * 
 * Creates a new barrier for the given amount of parties. 
 * @param parties
 * @param barrierCallback
 * @param abortCallback
 * @return
 */
var Barrier =  function(parties, barrierCallback, abortCallback)
{
	this.parties = parties;
	this.barrierCallback = barrierCallback;
	this.abortCallback = abortCallback;

	this.running = true;
	this.count = 0;
};

/**
 * Signals a completion of one of the parties.
 * @return
 */
Barrier.prototype.submit = function()
{
	if (++this.count === this.parties && this.running)
	{
		this.barrierCallback();
	}
};

/**
 * Signals an abort by one of the parties. If not callback is passed, the default abort callback will be executed.
 * @param customAbortCallback Optional callback that should be executed due to the abort.
 * @return
 */
Barrier.prototype.abort = function(customAbortCallback)
{
	if (this.running && customAbortCallback)
	{
		customAbortCallback();
	}
	else if (this.running && this.abortCallback)
	{
		this.abortCallback();
	}
	this.running = false;
};

Klasse auf github: http://gist.github.com/464179