Clonage de tableaux JavaScript : empêcher les modifications intentionnelles du tableau source

Comprendre le clonage et la mutation de tableaux JavaScript

Le clonage de tableaux est une activité populaire en JavaScript qui vous permet d'apporter des modifications à une copie du tableau d'origine sans affecter les données d'origine. Cependant, les techniques de clonage simples peuvent ne pas fonctionner comme prévu en raison du fonctionnement des objets JavaScript. Les développeurs rencontrent fréquemment des scénarios dans lesquels les modifications apportées au tableau copié affectent également le tableau d'origine.

Ce problème se produit principalement lorsque les éléments sont contenus dans un tableau, ce qui est fréquemment le cas dans des structures de données plus complexes. La syntaxe de propagation simple réplique simplement les pointeurs vers les objets, et non la copie complète réelle du tableau, ce qui entraîne des modifications indésirables du tableau d'origine et du tableau cloné.

Pour illustrer cette problématique, nous allons passer par un exemple très simple dans cet article. Nous utiliserons l'opérateur spread pour cloner un tableau contenant les noms des équipes. Ensuite, nous essaierons d'apporter des modifications au tableau copié et de voir si le tableau d'origine est également modifié.

En comprenant le mécanisme sous-jacent et en étudiant les solutions possibles, nous améliorerons nos connaissances sur les méthodes de clonage de tableaux JavaScript. Dans les applications plus volumineuses, cela est essentiel pour éviter les erreurs lorsque vous travaillez avec des données mutables.

Comprendre les problèmes de clonage et de mutation de tableaux JavaScript

Cet exemple JavaScript montre comment le clonage d'un tableau peut entraîner des modifications inattendues du tableau d'origine. Des copies superficielles sont créées lors du clonage d'un tableau avec l'opérateur spread. Cela indique que même lorsque le tableau est copié, tous les objets qu'il contient continuent de faire référence aux mêmes emplacements mémoire. Concernant les noms d'équipe, les deux tableaux pointent vers les éléments identiques même si le tableau b est un clone du tableau un. Par conséquent, toute modification apportée au nom de l’équipe dans un tableau affectera également l’autre.

Étant donné que JavaScript gère les choses par référence plutôt que par valeur, ce comportement se produit. Les objets du tableau ne sont pas dupliqués lorsqu'une nouvelle structure de tableau est créée avec la commande [...un]. Ainsi, le même objet est modifié dans les deux tableaux lorsque la fonction changement_équipe est invoqué pour changer le nom de l'équipe. Cela explique pourquoi, même si un seul tableau devait être modifié, les deux tableaux affichent le changement. Lors de l'utilisation de tableaux d'objets JavaScript, il s'agit d'un problème fréquent.

Nous avons illustré deux solutions de contournement pour ce problème : le clonage profond et l'utilisation de la bibliothèque. Le JSON.parse(JSON.stringify(a)) La fonction transforme le tableau en chaîne et inversement pour fournir une copie complète. Cette méthode est facile à utiliser et efficace pour produire un nouvel ensemble d’éléments totalement indépendants du tableau d’origine. Le tableau d'origine restera inchangé après toute modification apportée au tableau copié. Cependant, cette méthode présente des inconvénients, en particulier lorsqu'il s'agit de structures de données plus complexes telles que des fonctions ou des valeurs non définies.

Une méthode plus fiable tire parti de Lodash _.cloneDeep technique. L'une des nombreuses techniques fournies par la célèbre bibliothèque d'utilitaires JavaScript Lodash est le clonage profond d'objets et de tableaux. Cette technique garantit que les objets imbriqués sont clonés correctement et est à la fois efficace et fiable. Il gère facilement des structures de données plus complexes, évitant ainsi les problèmes associés à la sérialisation JSON. Ces deux techniques de clonage profond sont très utiles dans les projets plus importants où la cohérence des données est importante, car elles évitent les effets secondaires imprévus dans les applications qui dépendent de la manipulation de tableaux ou d'objets.

a = [];
a[0] = {};
a[0].team = "Arsenal";
a[1] = {};
a[1].team = "Chelsea";
a[2] = {};
a[2].team = "West Ham";

function change_team(d, club) {
    d[1].team = club;
    return d;
}

b = [...a]; // Shallow copy of the array
change_team(b, "Spurs");

for(n = 0; n < a.length; n++) {
    console.log(n + "] " + a[n].team); // Arsenal, Chelsea, West Ham
}

for(n = 0; n < b.length; n++) {
    console.log(n + "] " + b[n].team); // Arsenal, Spurs, West Ham
}

a = [];
a[0] = {};
a[0].team = "Arsenal";
a[1] = {};
a[1].team = "Chelsea";
a[2] = {};
a[2].team = "West Ham";

function deepCloneArray(arr) {
    return JSON.parse(JSON.stringify(arr)); // Deep copy
}

function change_team(d, club) {
    d[1].team = club;
    return d;
}

b = deepCloneArray(a);
change_team(b, "Spurs");

for(n = 0; n < a.length; n++) {
    console.log(n + "] " + a[n].team); // Arsenal, Chelsea, West Ham
}

for(n = 0; n < b.length; n++) {
    console.log(n + "] " + b[n].team); // Arsenal, Spurs, West Ham
}

const _ = require('lodash');

a = [];
a[0] = {};
a[0].team = "Arsenal";
a[1] = {};
a[1].team = "Chelsea";
a[2] = {};
a[2].team = "West Ham";

function change_team(d, club) {
    d[1].team = club;
    return d;
}

b = _.cloneDeep(a);
change_team(b, "Spurs");

for(n = 0; n < a.length; n++) {
    console.log(n + "] " + a[n].team); // Arsenal, Chelsea, West Ham
}

for(n = 0; n < b.length; n++) {
    console.log(n + "] " + b[n].team); // Arsenal, Spurs, West Ham
}

Optimisation du clonage de tableaux en JavaScript pour les performances et la sécurité

La capacité à gérer efficacement la mémoire et les performances est un élément crucial du clonage de tableaux JavaScript, en particulier dans les applications à grande échelle. Les techniques de clonage que vous utilisez lorsque vous travaillez avec de grandes baies peuvent avoir un impact significatif sur l'utilisation et la vitesse de la mémoire. Lorsque vous travaillez avec des structures complexes et imbriquées, la méthode de copie superficielle, qui utilise l'opérateur spread [...tableau], n'est pas aussi efficace et est plus lent pour les baies plus petites. Techniques de copie profonde comme JSON.parse(JSON.stringify(array)) ou en utilisant des bibliothèques comme celle de Lodash _.cloneDeep peut entraîner un retard d'exécution pour des ensembles de données volumineux en raison de leur consommation de mémoire plus élevée.

Afin de gérer les performances plus efficacement, vous devez évaluer quelles situations nécessitent des copies profondes ou superficielles. Par exemple, une copie superficielle suffira si les seules données primitives mises à jour par votre application sont des tableaux de base de nombres ou de chaînes. Cependant, afin d'éviter les effets secondaires basés sur les références, un clonage profond est nécessaire pour les tableaux contenant des objets ou des tableaux de tableaux. Les techniques de clonage profond garantissent l'intégrité des données même si elles peuvent réduire les performances, en particulier lorsque vous travaillez avec d'énormes ensembles de données dans une logique côté serveur ou des modèles de données hiérarchiques dans des applications en temps réel telles que les états React.

De plus, la clé de l’optimisation de la sécurité est d’éviter les mutations involontaires. Lorsque les copies superficielles sont utilisées de manière inappropriée, elles peuvent permettre des modifications involontaires via des références d'objet, ce qui peut exposer des données sensibles. La copie approfondie garantit que les modifications apportées aux tableaux ou aux objets clonés ne se répercutent pas sur les ensembles de données d'origine, protégeant ainsi l'intégrité des données et évitant des erreurs cruciales dans les systèmes sensibles tels que les logiciels financiers ou médicaux. La prise en compte des facteurs de performances et la gestion correcte des références d'objets font du clonage de tableaux un sujet essentiel pour le développement Web contemporain.