lodash vs underscore vs ramda vs deepdash
Comparación de paquetes npm de "Librerías de Utilidades para JavaScript"
1 Año
lodashunderscoreramdadeepdashPaquetes similares:
¿Qué es Librerías de Utilidades para JavaScript?

Las librerías de utilidades para JavaScript proporcionan funciones y métodos que facilitan la manipulación de datos, la programación funcional y la mejora de la productividad del desarrollador. Estas librerías son esenciales para realizar tareas comunes de manera más eficiente y con menos código, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la lógica de negocio en lugar de en la implementación de funciones básicas.

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lodash78,139,66060,647-109hace 4 añosMIT
underscore15,404,73227,394906 kB52hace un añoMIT
ramda12,107,34224,0141.18 MB151hace un añoMIT
deepdash90,567279-27hace 4 añosMIT
Comparación de características: lodash vs underscore vs ramda vs deepdash

Programación Funcional

  • lodash:

    Lodash ofrece un conjunto robusto de funciones que permiten un estilo de programación funcional, pero no está diseñado exclusivamente para ello. Permite la composición de funciones y el uso de métodos como map y reduce, pero con un enfoque más general.

  • underscore:

    Underscore proporciona funciones básicas para la programación funcional, pero no está tan optimizado para ello como Lodash o Ramda. Su enfoque es más directo y menos extensible en comparación con las otras librerías.

  • ramda:

    Ramda está diseñado específicamente para la programación funcional, proporcionando una API que favorece la inmutabilidad y la composición de funciones. Todas las funciones son curried y se pueden componer fácilmente, lo que permite un estilo de programación más declarativo.

  • deepdash:

    Deepdash extiende Lodash para permitir un enfoque de programación funcional en estructuras de datos anidadas, facilitando la manipulación de datos complejos con funciones como map, filter y reduce aplicadas a niveles profundos.

Mutabilidad

  • lodash:

    Lodash permite tanto la mutabilidad como la inmutabilidad, pero muchas de sus funciones modifican los objetos originales. Es importante tener cuidado al usar Lodash si se necesita mantener la inmutabilidad.

  • underscore:

    Underscore permite la mutabilidad, similar a Lodash, y muchas de sus funciones modifican los objetos originales. Esto puede ser un inconveniente si se requiere un enfoque inmutable.

  • ramda:

    Ramda promueve la inmutabilidad en todas sus funciones, lo que significa que nunca se modifican los datos originales. Esto es ideal para aplicaciones donde la inmutabilidad es un requisito clave.

  • deepdash:

    Deepdash trabaja principalmente con estructuras de datos inmutables, permitiendo la manipulación de datos sin alterar el objeto original, lo que es esencial para mantener la integridad de los datos en aplicaciones complejas.

Tamaño y Rendimiento

  • lodash:

    Lodash es conocido por su rendimiento optimizado y su tamaño relativamente pequeño en comparación con otras librerías. Ofrece una buena relación entre funcionalidad y tamaño, lo que lo hace adecuado para la mayoría de los proyectos.

  • underscore:

    Underscore es más ligero que Lodash y Ramda, pero su rendimiento puede no ser tan optimizado. Es adecuado para proyectos más pequeños donde el tamaño del paquete es una preocupación.

  • ramda:

    Ramda tiende a ser más pesado debido a su enfoque en la programación funcional y la inmutabilidad, lo que puede afectar el rendimiento en algunos casos. Sin embargo, su diseño permite una mejor composición de funciones.

  • deepdash:

    Deepdash, al ser una extensión de Lodash, puede ser más pesado debido a su funcionalidad adicional. Sin embargo, está optimizado para operaciones profundas, lo que puede mejorar el rendimiento en manipulaciones complejas.

Composición de Funciones

  • lodash:

    Lodash proporciona métodos para componer funciones, aunque no está diseñado exclusivamente para ello. Su uso de funciones como flow y flowRight permite una composición efectiva.

  • underscore:

    Underscore ofrece algunas capacidades de composición, pero no es tan robusto como Lodash o Ramda en este aspecto. Su enfoque es más básico y directo.

  • ramda:

    Ramda está diseñado para facilitar la composición de funciones, permitiendo a los desarrolladores crear funciones más complejas a partir de funciones más simples de manera fluida y natural.

  • deepdash:

    Deepdash permite la composición de funciones a través de su integración con Lodash, facilitando la creación de cadenas de operaciones en estructuras de datos anidadas.

Ecosistema y Comunidad

  • lodash:

    Lodash tiene una gran comunidad y un ecosistema rico, con muchas extensiones y complementos disponibles. Es ampliamente utilizado y bien documentado, lo que facilita su aprendizaje y uso.

  • underscore:

    Underscore tiene una comunidad más pequeña en comparación con Lodash, pero sigue siendo relevante. Su simplicidad y enfoque directo lo hacen accesible para nuevos desarrolladores.

  • ramda:

    Ramda tiene una comunidad activa que promueve la programación funcional, aunque es menos popular que Lodash. Su enfoque en la inmutabilidad y la composición atrae a un nicho específico de desarrolladores.

  • deepdash:

    Deepdash, al ser una extensión de Lodash, se beneficia de la comunidad y el ecosistema de Lodash, aunque su adopción es más limitada debido a su enfoque especializado.

Cómo elegir: lodash vs underscore vs ramda vs deepdash
  • lodash:

    Elige Lodash si buscas una solución completa y versátil para la manipulación de datos, con una amplia gama de funciones utilitarias que son altamente optimizadas y fáciles de usar. Es ideal para proyectos donde se requiere un rendimiento sólido y una gran cantidad de funciones.

  • underscore:

    Elige Underscore si buscas una librería más ligera y sencilla que proporciona funciones básicas de utilidades, especialmente si trabajas en un entorno donde el tamaño del paquete es crítico.

  • ramda:

    Elige Ramda si prefieres un enfoque de programación funcional y necesitas una librería que sea inmutable por defecto. Ramda es excelente para construir aplicaciones complejas donde la composición de funciones y la inmutabilidad son clave.

  • deepdash:

    Elige Deepdash si necesitas realizar operaciones profundas en estructuras de datos anidadas, como objetos y arrays, y deseas aprovechar su capacidad para trabajar con la profundidad de los datos de manera eficiente.