Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование оператора Observable map для сглаживания массива

Допустим, у меня есть функция, которая возвращает Observable объекта ObjectReturned ниже:

interface ObjectReturned {
  id: string,
    information: info[],
    anotherObj: AnotherObj[]
}

interface AnotherObj {
  information: info[]
}

interface info {
  name: string
}

Учитывая, что ObjectReturned.info[] и AnotherObj.info[] оба всегда содержат только один элемент, как я могу использовать оператор map для Observable, чтобы "сгладить" массив info выше, чтобы я мог получить доступ к возвращаемому результату (Observable<ObjectReturned>) с помощью objectReturned.name и objectReturned.anotherObj.name напрямую?

observable rxjs rxjs5
24.06.2017

  • наблюдаемое не имеет к этому никакого отношения. Просто используйте карту, а затем сгладьте ее самостоятельно. const [firstAndOnlyValue] = yourArray; а затем используйте firstAndOnlyValue, как вы хотите 24.06.2017
  • Может быть, я не ясно выразился, извините, я все еще хочу вернуть наблюдаемую ObjectReturned 24.06.2017

Ответы:


1 
objectReturned.map( obj => Object.assign(obj, {name: information[0].name});

это дает

{
  id: string,
  name: string,
    anotherObj: AnotherObj[]
}

Вы можете применить то же самое и к anotherObj. дайте мне знать, если это то, что вы ищете.

24.06.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..