在过去的几年里，JavaScript 生态系统经历了翻天覆地的变化。从早期的回调函数到 Promise，再到 Async/Await，直到今天 AI 辅助编程的普及，我们的工具箱一直在扩充。然而，在这个快速迭代的技术浪潮中，一些基础而强大的工具依然屹立不倒，Lodash 的 _.times() 方法就是其中的佼佼者。虽然现在我们有了原生 JavaScript 的替代方案，但在 2026 年的今天，我们在处理特定场景时，依然会毫不犹豫地选择它。
在本文中，我们将不仅回顾 _.times() 的基础用法，还会深入探讨在现代前端工程化、AI 辅助开发以及高可维护性代码架构中，它如何继续发挥重要作用。我们将结合真实的生产环境经验，分享如何利用这个简单的工具来写出更优雅、更具声明式风格的代码。
基础回顾与核心价值
让我们快速回顾一下基础知识。Lodash 的 _.times() 方法允许我们将迭代函数调用 n 次，并返回包含每次调用结果的数组。值得注意的是，该迭代函数在调用时会传入一个参数（通常是当前的索引）。
语法与参数
_.times(n, [iteratee=_.identity]);
- n: 调用迭代函数的次数。
- iteratee: 每次迭代中被调用的函数。如果未提供，默认返回索引值。
示例 1: 让我们来看一个最基础的例子。在这个场景中，我们将利用 lodash 的 _times() 方法来生成 5 次字符串形式的数据。
JavaScript
// 引入 lodash 库
const _ = require("lodash");
// 使用 _.times() 方法
// 设定 n=5 并使用 String 构造函数
// 这会自动将索引 0-4 转换为字符串
let gfg = _.times(5, String);
// 打印输出结果
console.log(gfg);
INLINECODE786e5140forINLINECODEfb1c9602.times()INLINECODE7086f36a
输出:
[5, 5, 5]
2026 年视角：AI 时代的代码可读性
现在，让我们进入最有趣的部分。随着 Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot 等 AI IDE 的普及，我们的编码方式已经发生了根本性的转变。这种现象被称为 “氛围编程”。在这个新范式下，代码不仅是给机器执行的指令，更是与 AI 结对编程时的沟通语言。
为什么我们要特别提到这一点？因为 _.times() 这种高阶函数，对于 AI 来说具有极高的“语义密度”。当你使用 AI 辅助编程时，简洁的意图表达往往能带来更精准的代码补全。
场景分析：
假设你正在使用 AI 生成一个包含虚拟数据的列表。
- 命令式写法： AI 可能会困惑你是想在这个循环里做什么业务逻辑，它需要读取整个循环体才能理解。
- 函数式写法 (INLINECODEf338af88)： 意图非常明确——“生成 N 个项”。AI 甚至可能在你敲击键盘之前，就已经为你生成了正确的 INLINECODEe29cb2af 函数。
在我们最近的一个企业级 Dashboard 项目中，我们需要生成用于 E2E 测试的模拟数据。使用 _.times() 让我们的代码对于新的开发人员（以及 AI 助手）来说变得一目了然。
生产级实战：Mock 数据与边界情况处理
在实际的工程开发中，我们经常遇到需要生成特定长度数组的情况。例如，在前端分页组件开发中，我们需要测试当数据量刚好填满一页或超过一页时的表现。
示例 3：生产级 Mock 数据生成
让我们看一个更复杂的例子，模拟生成用户列表。
JavaScript
const _ = require("lodash");
/**
* 生成模拟用户数据
* @param {number} count - 需要生成的用户数量
* @returns {Array} 用户对象数组
*/
const generateMockUsers = (count) => {
return _.times(count, (index) => ({
id: `user_${index + 1000}`, // 生成带偏移量的 ID
name: `User ${index}`,
isActive: index % 2 === 0, // 模拟交替状态
lastLogin: new Date(Date.now() - index * 10000000).toISOString()
}));
};
// 生成 5 个模拟用户
const mockUsers = generateMockUsers(5);
console.log(mockUsers);
INLINECODEb42e106enINLINECODE34057115.timesINLINECODE0289fc65[]INLINECODEa99b5ea1RangeErrorINLINECODE2660fb8eMath.floor）。
在我们的代码库中，为了防止脏数据，我们通常会包裹一层校验逻辑（防御性编程）：
JavaScript
CODEBLOCK_4f0a5676
性能优化与替代方案深度对比
作为经验丰富的技术专家，我们需要讨论性能。在 2026 年，虽然 V8 引擎已经极致优化，但在高频调用或大数据量场景下，每一个微小的优化都至关重要。
Lodash vs. Native JavaScript (Array.from)
现代原生 JavaScript 提供了 INLINECODE84c19ce6，其功能与 INLINECODEcc76f8ec 高度相似。
- Lodash
_.times: 通常是高度优化的，代码极其简洁。如果项目中已经引入了 Lodash，复用它是零成本的。 - Native
Array.from: 避免了额外的库依赖，有利于减小打包体积。
我们的选型决策：
如果我们的项目是一个对 Tree Shaking 极其敏感的 Serverless Edge 函数，我们可能会倾向于使用原生方法以减少几 KB 的体积。但在大多数中大型企业级后台项目中，Lodash 提供的一致性和 API 的稳定性（比如它对 INLINECODEb2f4ce4e/INLINECODE60c7998a 的容错处理）往往让我们选择继续使用它。
此外，Lodash 的迭代函数接收索引是从 0 开始的，这与 INLINECODE20559ba6 的回调参数一致，但在某些复杂的链式调用中，INLINECODE4f165ab1 能更好地融入 Lodash 的流式处理风格。
常见陷阱：闭包与异步陷阱
在我们与团队中的初级开发者结对编程时，我们发现了一个常见的错误。
陷阱： 在 _.times 中使用异步函数而不处理 Promise。
示例 4：错误与正确的异步处理
JavaScript
const _ = require("lodash");
// 错误示范：直接使用 async 函数，结果将是 Promise 对象数组，而不是结果
const wrongAsyncGen = async () => {
const promises = _.times(3, async (i) => {
// 模拟异步操作，比如从数据库读取
return await new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(`Data ${i}`), 100));
});
console.log(promises); // [Promise, Promise, Promise]
};
// 正确示范：明确处理并发
const correctAsyncGen = async () => {
// 我们利用 _.times 生成任务数组，然后交给 Promise.all
const tasks = _.times(3, (i) => {
return new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(`Data ${i}`), 100));
});
const results = await Promise.all(tasks);
console.log(results); // ["Data 0", "Data 1", "Data 2"]
};
INLINECODEbfc4f701.times()` 是否能让我的代码更具表达力？