Node.js es una plataforma basada en JavaScript diseñada para crear aplicaciones rápidas y escalables en la web. Una característica importante es el uso de streams, que son objetos que permiten leer o escribir datos en secuencia, especialmente útiles cuando se manejan grandes cantidades de información.
La función correcta para leer datos de un stream legible en Node.js es stream.read()
. Esta función se usa principalmente para extraer datos de un stream, funcionalidad esencial cuando se trabaja con transmisión de archivos u operaciones de red, por ejemplo.
A continuación, ofrecemos un código de ejemplo muy sencillo para demostrar la función stream.read()
en acción:
const fs = require('fs');
const readStream = fs.createReadStream('ruta/del/archivo.txt');
let data = '';
readStream.on('readable', function(){
let chunk;
while (null !== (chunk = readStream.read())) {
data += chunk;
}
});
readStream.on('end', function(){
console.log('Datos Leidos:', data);
});
En este ejemplo, el código crea un stream legible a partir de un archivo 'archivo.txt' en la ruta especificada. La función de devolución de llamada readable
se ejecuta una vez que hay ciertos datos disponibles para leer. Luego, dentro de este evento, utiliza stream.read()
en un bucle para extraer y acumular todos los datos del archivo hasta que no haya más datos disponibles para leer.
Hay que tener en cuenta que stream.read()
no especifica el tamaño del chunk que solicitas, por defecto devolverá todos los datos disponibles en el buffer interno.
A diferencia de stream.read()
, las funciones stream.getData()
y stream.fetch()
, mencionadas en las opciones de respuesta, no son métodos estándar en el módulo stream de Node.js, por lo que no podrían ser utilizadas para leer datos de un stream legible.
En resumen, la gestión de streams es un aspecto esencial de Node.js, especialmente cuando se trata de manejar volúmenes de datos más grandes. Es crucial entender cómo leer y escribir en los streams usando las funciones adecuadas, como la stream.read()
, que permite la lectura eficiente y escalable de estos.