eval，一个我曾经避之不及的函数，最近我对它产生了一点新的感触：eval有时候也可以用，有奇效。
一般在使用js进行开发时，是不建议使用eval这类函数的。在JavaScript中，eval可以计算传入的字符串，将其当作js代码来执行。因为它可执行js代码的特性，有可能被第三方利用，传入恶意js代码执行，因此这个函数存在安全风险。再加上eval执行的速度低于普通的js程序，因此在日常开发中，它的使用准则是“能不用就不用”、“代码中使用eval是很丑陋的一件事”。
但是这次在做拉线功能时，我“不得不”使用了它。
拉线由于数据量小，可以通过矢量渲染的方式渲染到地图上，但是通过geoserver获取的坐标数据和样式数据是分离的，且没有样式名能将二者关联起来。
样式数据里面规定每组筛选条件对应一组颜色值（线段的颜色、宽度，面的颜色、透明度），以以下这段样式数据为例：
{
"Description": {
"Title": "hidetitle"
},
"Filter": {
"And": {
"PropertyIsGreaterThanOrEqualTo": {
"PropertyName": "rsrp_rate",
"Literal": "0"
},
"Not": {
"PropertyIsNull": {
"PropertyName": "eci"
}
},
"PropertyIsEqualTo": {
"PropertyName": "geo_type",
"Literal": "cell"
},
"PropertyIsLessThanOrEqualTo": {
"PropertyName": "rk",
"Literal": "3"
},
"PropertyIsLessThan": {
"PropertyName": "rsrp_rate",
"Literal": "0"
}
}
},
"PolygonSymbolizer": {
"Fill": {
"SvgParameter": [
"#f56e3f",
"0.15"
]
},
"Stroke": {
"SvgParameter": [
"#f56e3f",
"4"
]
}
},
"Name": "cell1-3 and rate 0-20"
},
它的涵义是：
当满足(rsrp_rate >= 0 && ect !== null && geo_type === 'cell' && rk < 3 && rsrp_rate < 0) 的条件时，面填充颜色使用#f56e3f、透明度为0.15，线段颜色使用#f56e3f、宽度为4。
如果使用常规方式去进行拉线数据值和样式数据的计算匹配，无疑会很繁琐，执行筛选所需要的时间也会很长，这种结果无疑是“丑陋”的。但是如果使用eval，就会有奇效。
我可以先将样式数据进行处理成类似
{ operator: '>=', name: 'rsrp_rate', value: 0 }
这样的结构，并存入数组，这个数组里存放的都是and关系的筛选条件。
然后从拉线数据里获取每个指标的值indexValue，进行如下拼装：
let dataItem = { operator: '>=', name: 'rsrp_rate', value: 0 };
let filterValue = dataItem.value;
eval('filterValue' + dataItem.operator + 'indexValue') // indexValue是从拉线数据中获取的某个指标的值
// 上方这行代码在编译后执行的是: filterValue >= indexValue
利用eval可以将传入的字符串当作js语句执行的特性，我就可以得到一个条件判断结果，代码相对而言也简洁很多，使用eval，反尔让代码变得优雅，大大提高了数据匹配的效率和代码的可维护性。
总之，这段开发经历，让我对eval有了新的认识。