13 декабря 2022 3229
Долгое время для создания глубоких копий значений в JavaScript разработчикам приходилось использовать обходные решения и библиотеки. Сейчас в JavaScript появилась встроенная функция structuredClone() для глубокого копирования, которая в разы облегчила жизнь джавистов. Этот API был реализован во всех браузерах, например, в Firefox версии Firefox 94. Еще одно преимущество API — он работает в Node 17 и Deno 1.14. Сегодня мы расскажем, как прямо сейчас начать использовать эту функцию, не испытывая никаких неудобств.
Глубокое копирование в JavaScript с использованием структурных клонов

Поверхностное копирование

Копирование значения в JavaScript почти всегда поверхностное, а не глубокое. Другими словами, изменения глубоко вложенных значений будут видимы как в копии, так и в оригинале.

Одним из способов создания поверхностной копии в JavaScript является использование оператора расширения объекта...:

const myOriginal = {
someProp: "with a string value",
anotherProp: {
    withAnotherProp: 1,
    andAnotherProp: true
}
};
const myShallowCopy = {...myOriginal};

Добавление или изменение свойства непосредственно в поверхностной копии повлияет только на копию, но не на оригинал:


myShallowCopy.aNewProp = "a new value";
console.log(myOriginal.aNewProp)
// ^ logs `undefined`

Однако добавление или изменение глубоко встроенных свойств влияет как на копию, так и на оригинал:


myShallowCopy.anotherProp.aNewProp = "a new value";
console.log(myOriginal.anotherProp.aNewProp)
// ^ logs `a new value`

Выражение {...myOriginal} проводит итерацию по (перечислимым) свойствам myOriginal с помощью оператора Spread. При этом используется имя и значение свойства, которое присваивается одно за другим заново создаваемому, пустому объекту. В результате мы получаем объект, который будет идентичен по форме, но со своей собственной копией списка свойств и значений. Значения также копируются, но так называемые примитивные значения обрабатываются JavaScript не так, как непримитивные значения. Процитируем MDN:

В JavaScript примитив (примитивное значение, примитивный тип данных) — это данные, которые не являются объектом и не имеют методов. Существует семь примитивных типов данных: string, number, bigint, boolean, undefined, symbol и null.

MDN — Примитив

Непримитивные значения обрабатываются как ссылки, т.е. копирование значения на самом деле это просто копирование ссылки на один и тот же базовый объект, что и приводит к поверхностному копированию.

11235921_11104.jpg

Глубокое копирование

Противоположность поверхностного копирования — глубокое копирование. Алгоритм его работы предполагает копирование свойств объекта одного за другим, но действует он рекурсивно, когда обнаруживает ссылку на другой объект, создавая также и копию этого объекта. Это чрезвычайно важно для того, чтобы два куска кода случайно не обращались к одному и тому же объекту и не управляли состоянием друг друга.

Раньше в JavaScript не было простого и удобного способа создания глубоких копий значения. Многие программисты полагались на сторонние библиотеки, например использовали функцию cloneDeep() библиотеки Lodash. Пожалуй, самым популярным решением этой проблемы было использование хака на основе JSON:

const myDeepCopy = JSON.parse(JSON.stringify(myOriginal));

Это обходное решение было настолько популярным, что в
движке JavaScript V8 был оптимизирован метод JSON.parse() и в особенности указанный выше паттерн,
чтобы сделать его работу максимально быстрой. Он действительно работает быстро,
но имеет ряд недостатков и подводных камней:
  • Рекурсивные структуры данных. Метод JSON.stringify() работает, когда ему задана рекурсивная структура данных. Это часто происходит при работе со связанными списками или деревьями.
  • Встроенные типы. Метод JSON.stringify() работает, если значение содержит другие встроенные объекты JS, такие как MapSetDateRegExp или ArrayBuffer.
Функции. Метод JSON.stringify() отклоняет функции.

Структурное клонирование

Платформа уже давно нуждалась в возможности создавать глубокие копии значений JavaScript в ряде случаев: для хранения значения JS в IndexedDB требуется определенная сериализация, чтобы значение могло храниться на диске, потом десериализовано для восстановления значения JS. Точно так же для отправки сообщений в WebWorker с помощью postMessage() требуется перенести значение JS из одной области JS в другую. Используемый для этого алгоритм называется «структурный клон», и до недавнего времени он был практически недоступен для разработчиков.

Сейчас ситуация изменилась. Спецификация HTML была изменена так, чтобы выдавать функцию structuredClone(), которая выполняет именно этот алгоритм, нужный разработчикам для простого создания глубоких копий значений JavaScript.

Только и всего! Это весь API. Если вы хотите узнать подробности, посмотрите статью MDN.

Возможности и ограничения

Структурное клонирование устраняет многие (хотя и не все) недостатки метода JSON.stringify(). Структурное клонирование может обрабатывать циклические структуры данных, поддерживает многие встроенные типы данных и в целом работает более надежно и, как правило, быстрее.

Однако у него есть некоторые ограничения, которые могут стать для вас неожиданностью:

  • Прототипы. Если вы используете structuredClone() с экземпляром класса, то в качестве возвращаемого объекта вы получает основной объект, так как структурное клонирование отменяет цепочку прототипов объекта.

  • Функции. Если ваш объект содержит функции, они будут тихо удалены.

  • Неклонируемые значения. Для некоторых значений невозможно применить структурное клонирование, прежде всего для Error и узлам DOM. Попытка приведет к тому, что structuredClone() выдаст ошибку.

Если какие-либо из этих ограничений вам мешают, библиотеки, вроде Lodash, по-прежнему обеспечивают кастомную реализацию других алгоритмов глубокого копирования, которые могут подойти для вашего случая.

Производительность

Я не проводил нового сравнения показателей, но сравнивал разные методы в начале 2018 еще до появления structuredClone(). Тогда метод JSON.parse() был самым быстрым вариантом для очень маленьких объектов. Полагаю, что и сейчас это так. Методы, основанные на структурном клонировании, были (существенно) быстрее для более крупных объектов. Учитывая, что новый метод structuredClone() не нарушает работу других APIs и надежнее, чем JSON.parse(), я бы рекомендовал сделать его стандартным методом для глубокого копирования.

Заключение

Если вам нужно создать глубокую копию значения JS (например, потому что вы используете неизменяемые структуры данных или хотите, чтобы функция работала с объектом, не затрагивая оригинал), то вам больше не нужно искать обходные решения или библиотеки. Теперь в экосистеме JS есть structuredClone(). Ура!

Погрузитесь в изучение Java и освойте новые технологии на продвинутом уровне со скидкой 10%: https://ibs-training.ru/training/katalog_kursov/razrabotka_po_java/

Источник: https://web.dev/structured-clone/



Последние статьи в блоге

Обновление карт ИИ-эффективности: учтены 243-ФЗ и актуальные модели LLM

Учебный центр IBS выпустил обновлённые карты по работе с искусственным интеллектом. В новой версии учтены изменения на рынке моделей и федеральный закон, который вступил в силу с 1 сентября 2026 г.

09 сентября 2026

«Метанавыки»: новое направление для тех, кто смотрит в будущее

В сентябре 2026 года Учебный центр IBS открывает набор на новое направление обучения — «Метанавыки». Это три специализированные программы, разработанные для тех, кто хочет прокачать мышление, чтобы управлять искусственным интеллектом, а не конкурировать с ним.

01 сентября 2026

Саммари вебинара «Почему Java-разработчику следует брать на вооружение Quarkus»

Константин Чвилёв, практикующий Java-разработчик, на реальном кейсе внедрения в крупном проекте импортозамещения показал, почему Quarkus может стать оптимальным выбором для современных облачных приложений: от сравнения производительности со Spring Boot до асинхронной интеграции с платёжной системой и подводных камней, с которыми пришлось столкнуться команде.

28 августа 2026

Как защитить информацию в приложениях, использующих ИИ

Представим, что системы контроля и анализа транзакций в банке начинают игнорировать 30% мошеннических операций. Система управления энергосетью выводит из строя ключевой узел подачи электроэнергии в город. Чат-бот службы поддержки начинает массово раскрывать персональные данные клиентов. К сожалению, это новая реальность, с которой может столкнуться любая компания, интегрирующая ИИ-системы в бизнеспроцессы.

Новости
26 августа 2026

Разработка видеокурса «Angular. Продвинутый уровень» для ИТ-команды оператора связи

Когда крупная компания решает перевести обучение разработчиков во внутренний формат, встает вопрос не просто контента, а масштабируемости, унификации и экономической эффективности. Именно с такой задачей к нам пришел один из ведущих операторов связи.

Новости
20 августа 2026

Спецпредложение на курсы по Astra Linux

Учебный центр IBS, авторизованный учебный центр «Группы Астра», объявляет о специальной цене на официальные курсы по операционной системе Astra Linux Special Edition 1.8.

Новости
17 августа 2026

ИИ-агенты в ERP-системах: каковы глобальные тренды и каким путем идет Россия

Ведущие ERP-вендоры переводят ИИ в режим автономных операций. В России этот сценарий пока не реализуется: западные вендоры ушли, облачные ИИ-релизы недоступны, регуляторы требуют переходить на суверенный контур и локальные LLM. О развитии рынка и стратегиях для бизнеса — в материале IT-World.

Новости
11 августа 2026

Саммари вебинара «ИИ-инструменты в работе архитектора ПО»

Дмитрий Овчаренко, технический директор с 15-летним опытом в архитектуре ПО, на сквозном примере стартапа — платформы для кондитеров — показал, как ИИ помогает архитектору ускорить работу на всех этапах: от чистого листа до готовых артефактов для команды.

Новости
07 августа 2026

Контроль качества ИИ-систем: от теории к практике

На результаты внедрения искусственного интеллекта в компаниях влияет сложный комплекс факторов. Для получения эффективного решения необходим контроль его качества и устранение узких мест на протяжении всей работы над проектом. О том, как этого добиться, рассказали заместитель директора центра перспективных разработок IBS Денис Воденеев и старший аналитик группы Data Science IBS Илья Гайдуков.

Новости
05 августа 2026

Саммари вебинара «Искусственный интеллект для бизнес-аналитика. Автоматизация для усиления экспертизы»

Максим Охманюк, эксперт с 25-летним опытом в IT, бизнес-анализе и управлении проектами, разобрал, как ИИ становится инструментом усиления аналитика, а не его заменой.

Новости
31 июля 2026

Как мы проектировали систему оценки ИТ-персонала для федерального ритейлера

В Учебном центре IBS мы разрабатываем методологию оценки персонала под задачи конкретного клиента. В крупной федеральной розничной сети с десятками ИТ-ролей и разрозненными критериями уровней специалистов это потребовало создания единой системы с нуля. Рассказываем, как это было.

28 июля 2026

Будущее разработки ПО: от кода к оркестрации агентов

Мультимодальные интерфейсы, внедрение ИИ-инструментов, новые подходы к анализу данных и принятию решений в компаниях уже активно меняют процесс разработки программного обеспечения. О том, как может эволюционировать создание ПО в недалеком будущем, рассказал Максим Ковтун, управляющий партнер «Разработка и тестирование» IBS.

Новости
23 июля 2026

IBS запускает независимую сертификацию для тестировщиков ПО

Центр сертификации IBS инициировал новую программу независимой оценки квалификации для тестировщиков программного обеспечения. Сертификация IBS позволяет ИТ-специалистам систематизировать знания, подтвердить соответствие единому стандарту качества и повысить конкурентоспособность на рынке труда.

21 июля 2026

Внедрение BI-систем: почему проект может не дать результатов

Реализация системы бизнес-аналитики (BI) может пройти технически гладко, но не принести ожидаемого эффекта компании. Причина обычно не в самой платформе, а в организации работы над проектом. Начальник отдела витрин данных и аналитики IBS Анна Филиппова поделилась взглядом на то, почему возникают такие ситуации и как их избежать.

17 июля 2026

Саммари вебинара «Проектирование высоконагруженной системы на примере агрегатора авиабилетов»

Алексей Додонов, эксперт с 20-летним опытом в ИТ, на сквозном кейсе разобрал эволюцию архитектуры стартапа по продаже авиабилетов — от монолита до распределённой системы, и как команда решала проблемы производительности на каждом этапе.

16 июля 2026

Бесплатный вебинар «Результативный ИИ в бизнесе: как внедрять безопасно, измеримо и с реальной пользой»

Искусственный интеллект — это уже не просто тренд, а рабочий инструмент. Но как перейти от пилотов и экспериментов к системному процессу с понятными метриками и управляемыми рисками?

Новости
03 июля 2026

ИИ в бизнесе: почему экономия на зарплате не всегда равна прибыли

Внедрение ИИ в корпоративную среду стало рутинной задачей для многих ИТ-директоров и руководителей проектов. Однако первые волны оптимизма уже столкнулись с суровой реальностью.

Жизнь компании
18 июня 2026

Саммари вебинара «Техсобес на Java: как системный подход и работа с ИИ превращают стресс в оффер»

Владимир Низов, технический директор с 10-летним стажем и эксперт Учебного центра IBS, рассказал, почему кандидаты проваливают технические интервью и как этого избежать. Отдельно разобрал работу с ИИ. Главное: заучивать тысячи страниц не нужно. Достаточно освоить индексный подход и единый паттерн системного дизайна. А ИИ воспринимать как инструмент с чёткими ограничениями.

Новости
09 июня 2026

Опыт развертывания корпоративной/ведомственной ИИ-инфраструктуры

Разговор о проблемах развертывания ИИ-инфраструктуры часто ведется на макроуровне: дефицит вычислительных мощностей, стоимость ускорителей, зависимость от внешних поставщиков, регуляторные ограничения. Все это важно, но если посмотреть на ситуацию глазами специалиста, которому предстоит решить эту задачу, вопрос становится более прикладным: как развернуть корпоративную ИИ-инфраструктуру, чтобы она не превратилась в дорогой, трудноуправляемый и слабо загруженный набор серверов?

Новости
02 июня 2026

«Аниматор с провалами памяти»: 6 ограничений ИИ, которые не дают вам писать качественный код

Вы когда-нибудь просили ИИ написать метод на Spring Boot, получали красивый, идеально отформатированный код, а он не работал? Потом вы копали глубже и находили, что нейросеть использовала RestTemplate вместо WebClient, забыла про @Transactional, а в методе с @PreUpdate пыталась изменить данные, которые уже ушли в SQL. И вы думали: «Ну, нейросеть же глупая». Нет. Не глупая. Она просто пишет код не как человек.

Новости
28 мая 2026

Нужна помощь? Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Согласен получать на e-mail информационные рассылки о новостях Учебного центра IBS
Корпоративное обучение Бесплатные вебинары Оценка персонала Сертификация О нас Стать тренером Блог Личный кабинет
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.