在前端开发中，我们经常需要对一组数据进行排序和筛选，npm 包 ranky 可以帮助我们轻松地实现这一功能。本文将详细介绍 ranky 的使用方法。
安装
使用 npm 包管理工具安装 ranky：
npm install ranky --save
使用
基本使用
首先，我们需要引入 ranky：
const ranky = require('ranky');ranky 提供了多种排序与筛选函数，我们可以根据需要进行选择。以下是 ranky 中常用的函数：
ranky.sortBy(property)：按照指定属性排序。ranky.filterBy(property, value)：按照指定属性筛选指定值的元素。ranky.filter(fn)：按照函数筛选元素。ranky.groupBy(property)：按照指定属性分组。
例如，我们有一个学生成绩数组：
const students = [
{ id: 1, name: '张三', grade: 80 },
{ id: 2, name: '李四', grade: 90 },
{ id: 3, name: '王五', grade: 85 }
];我们可以使用 ranky.sortBy 按照成绩进行排序：
const sortedStudents = ranky.sortBy('grade')(students);这里我们传入 'grade'，表示按照 grade 属性进行排序。
我们也可以使用 ranky.filter 筛选成绩及格的学生：
const passedStudents = ranky.filter(student => student.grade >= 60)(students);
这里我们传入一个函数，判断学生是否及格。
高级使用
ranky 提供了许多高级功能，可以更灵活地进行排序和筛选。
多个属性排序
ranky.sortBy 接受一个函数，可以按照多个属性进行排序。例如，我们有一个商品数组：
const products = [
{ id: 1, name: '商品1', price: 10, sales: 100 },
{ id: 2, name: '商品2', price: 15, sales: 50 },
{ id: 3, name: '商品3', price: 20, sales: 200 }
];我们想要按照价格和销量进行排序，可以这样写：
const sortedProducts = ranky.sortBy(
ranky.compose(
ranky.by('price', 'desc'),
ranky.by('sales', 'desc')
)
)(products);这里我们使用了 ranky.compose 函数将多个 ranky.by 函数组合成一个函数，然后传入 ranky.sortBy。
多个属性筛选
ranky.filterBy 和 ranky.filter 也可以实现多个属性的筛选。例如，我们有一个城市数组：
const cities = [
{ id: 1, name: '北京', province: '北京市', population: 1000 },
{ id: 2, name: '上海', province: '上海市', population: 1500 },
{ id: 3, name: '广州', province: '广东省', population: 2000 }
];我们想要筛选出人口超过 1000 万的一线城市：
const bigCities = ranky.filter(
ranky.all(
ranky.by('province', 'in', ['北京市', '上海市', '天津市', '重庆市']),
ranky.by('population', '>=', 1000)
)
)(cities);这里我们使用了 ranky.all 函数将多个 ranky.by 函数组合成一个函数，然后传入 ranky.filter。
分组
ranky.groupBy 可以按照指定属性进行分组。例如，我们有一个学生数组：
const students = [
{ id: 1, name: '张三', grade: 80, city: '北京' },
{ id: 2, name: '李四', grade: 90, city: '上海' },
{ id: 3, name: '王五', grade: 85, city: '北京' }
];我们想要按照城市进行分组：
const groupedStudents = ranky.groupBy('city')(students);这里我们传入 'city'，表示按照 city 属性进行分组。
总结
ranky 是一个方便实用的 npm 包，可以帮助我们轻松地进行排序和筛选。通过本文的介绍，希望读者能够了解 ranky 的基本用法，并掌握其高级功能。
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