ชุมชนการสร้างภาพแสดงข้อมูลกำลังหารือกันอย่างกระตือรือร้นเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนระหว่างไวยากรณ์ที่ยืดยาวของ D3.js กับความยืดหยุ่นที่ไม่มีใครเทียบได้ ในขณะที่เครื่องมือสมัยใหม่อย่าง Datawrapper และ Flourish เสนอโซลูชันที่รวดเร็ว นักพัฒนายังคงต้องต่อสู้กับเส้นทางการเรียนรู้ที่สูงชันของ D3 และความต้องการโค้ดที่มากมายแม้แต่สำหรับการสร้างภาพแสดงข้อมูลที่เรียบง่าย
การเปรียบเทียบโค้ด D3.js
- การสร้าง Box plot: 194 บรรทัดของโค้ด
- องค์ประกอบเส้นเดียวต้องการ: การกำหนด attribute 4 ตัว (x1, x2, y1, y2)
- เครื่องมือทางเลือก: Datawrapper, Flourish (โซลูชันแบบคลิกและใช้งานได้ทันที)
- แหล่งเรียนรู้ที่กล่าวถึง: "Interactive Visualisation for the Web", "D3.js in Action", "D3 for the Impatient"
 |
|---|
| การแสดงผลข้อมูลเปรียบเทียบเงินเดือนรายปีระหว่างผู้หญิงและผู้ชาย เน้นความซับซ้อนและความสามารถของ D3js ในการนำเสนอข้อมูล |
ความเข้าใจผิดหลักเกี่ยวกับ Data Binding
การอภิปรายทางเทคนิคที่สำคัญได้เกิดขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ถือว่าเป็น data binding ที่แท้จริงใน D3.js สมาชิกชุมชนชี้ให้เห็นว่าบทช่วยสอนและคำอธิบายหลายแห่งสับสนระหว่างการตั้งค่า attribute พื้นฐานกับกลไก data binding ที่แท้จริงของ D3 การ data binding ที่แท้จริงเกี่ยวข้องกับการใช้เมธอด .data() ร่วมกับ callback functions ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถแมปคุณสมบัติของชุดข้อมูลกับองค์ประกอบภาพได้แบบไดนามิก ความแตกต่างนี้มีความสำคัญเพราะมันแสดงถึงความแตกต่างพื้นฐานระหว่างการสร้าง SVG แบบคงที่กับการสร้างภาพแสดงข้อมูลแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
 |
|---|
| ความซับซ้อนของโค้ด D3js ที่อธิบายผ่านกราฟรายละเอียดและบทความ โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทำความเข้าใจการผูกข้อมูล |
แนวทางการพัฒนาสมัยใหม่เปลี่ยนแปลงการใช้งาน D3
นักพัฒนา frontend กำลังนำแนวทางแบบผสมผสานมาใช้มากขึ้น ซึ่งใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของ D3 ในขณะเดียวกันก็แก้ไขปัญหาความยืดยาว ทีมงานบางทีมตอนนี้ใช้ D3 เป็นหลักในฐานะชั้นประมวลผลข้อมูล จัดการเรื่องสเกล รูปทรง และการคำนวณทางภูมิศาสตร์ ในขณะที่ให้ framework สมัยใหม่อย่าง Solid.js หรือ React จัดการการ render DOM จริงๆ แนวทางนี้รักษาความสามารถในการจัดการข้อมูลอันทรงพลังของ D3 ไว้ ขณะเดียวกันก็ลดความซับซ้อนของการจัดการ DOM แบบแมนนวลที่ทำให้โค้ด D3 ยืดยาวมาโดยตลอด
ผมใช้ d3 เป็นชั้นประมวลผลข้อมูล และ solid สำหรับการ render svg จากข้อมูลจริงๆ การผสมผสานนี้น่ารัก คุณได้พลังทั้งหมดของ d3 ในขณะที่ส่วนที่มักจะยืดยาวถูกเขียนอย่างกระชับใน jsx
แนวทางการพัฒนาสมัยใหม่
- วิธีการแบบไฮบริด: D3 สำหรับการประมวลผลข้อมูล + React / Solid.js สำหรับการแสดงผล
- โมดูลหลักของ D3 ที่ใช้แยกต่างหาก: d3-scale, d3-geo, d3-shape
- วิธีการแบบเดิม: .selectAll().data().join() หรือ .enter() สำหรับการผูกข้อมูล
- การรวมเฟรมเวิร์กช่วยลดความซับซ้อนของการจัดการ DOM
คำถามเรื่องความยืดยาวในบริบท
การถกเถียงในชุมชนเผยให้เห็นว่าความยืดยาวของ D3 ไม่จำเป็นต้องมากเกินไปเมื่อเปรียบเทียบกับทางเลือก vanilla JavaScript การสร้างองค์ประกอบ SVG ด้วยตนเองต้องใช้โค้ดในปริมาณที่คล้ายกันสำหรับการตั้งค่า attributes และการจัดการองค์ประกอบ DOM ปัญหาที่แท้จริงอยู่ที่การวางตำแหน่งของ D3 - มันมักถูกมองว่าเป็นไลบรารีสำหรับสร้างชาร์ต ทั้งที่จริงๆ แล้วมันเป็นเครื่องมือกราฟิกและจัดการ DOM ระดับต่ำ ความเข้าใจผิดนี้นำไปสู่ความผิดหวังเมื่อนักพัฒนาคาดหวังฟังก์ชันการสร้างชาร์ตระดับสูง แต่กลับพบกับกลไกควบคุมแบบละเอียดแทน
การพิจารณาในอนาคตและการพัฒนาเครื่องมือ
เมื่อภูมิทัศน์การพัฒนาพัฒนาไป สมาชิกชุมชนบางคนเสนอว่า D3 ควรทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับไลบรารีที่เป็นมิตรกับมนุษย์มากกว่า แทนที่จะเป็นเครื่องมือพัฒนาโดยตรง อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ โต้แย้งว่าแนวทางนี้สร้าง dependencies ใหม่และสถานการณ์ lock-in ที่อาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะในยุคที่เครื่องมือ AI อาจจัดการการสร้างโค้ดได้ แต่ยังดิ้นรนกับการบำรุงรักษาระยะยาว ความทนทานของ D3 ตลอดมากกว่าทศวรรษในระบบนิเวศ frontend ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของแนวทางพื้นฐานในการสร้างภาพแสดงข้อมูล แม้ว่าเครื่องมือโดยรอบจะยังคงพัฒนาต่อไป
อ้างอิง: Why is D3 Code So Long and Complicated (or Why is it So Verbose)?