如果它在一行ES5/ES6中为空或未定义

//will return array of src 
images.filter(p=>!p.src).map(p=>p.src);//p = property


//in your condition
images.filter(p=>p.src.split('.').pop() !== "json").map(p=>p.src);

我使用foreach():

var sources = [];

images.forEach(function (img) {
    if(img.src.split('.').pop() !== "json"){ // if extension is .json
        sources.push(img);
    }
});

注:我否定了你的逻辑。

下面是一个实用工具方法(ES5兼容)，它只映射非空值(隐藏reduce调用):

函数mapNonNull(arr, cb) { 加勒比海盗。Reduce(函数(累加器，值，索引，arr) { Var结果= cb。调用(null, value, index, arr); If (result != null) { accumulator.push(结果); ｝ 返回蓄电池; },[]); ｝ var result = mapNonNull(["a"， "b"， "c"]，函数(值){ 返回值=== "b" ?Null:值;//排除"b" })； console.log(结果);// ["a"， "c"]

从2019年开始，Array.prototype.flatMap是一个很好的选择。

images.flatMap(({src}) => src.endsWith('.json') ? [] : src);

中数:

flatMap可以作为一种添加和删除项目的方法(修改 项目数目)在一个地图。换句话说，它允许您进行映射 多项对多项(通过分别处理每个输入项)， 而不是总是一对一。在这个意义上，它就像 filter的反义词。只需返回一个1元素的数组来保存该项， 用于添加项的多元素数组，或用于删除项的0元素数组 的项目。

下面是@theprtk提供的代码的更新版本。这是一个小清理，以显示广义版本，同时有一个例子。

注:我想把这句话作为评论加到他的帖子里，但我还没有足够的声誉

/**
 * @see http://clojure.com/blog/2012/05/15/anatomy-of-reducer.html
 * @description functions that transform reducing functions
 */
const transduce = {
  /** a generic map() that can take a reducing() & return another reducing() */
  map: changeInput => reducing => (acc, input) =>
    reducing(acc, changeInput(input)),
  /** a generic filter() that can take a reducing() & return */
  filter: predicate => reducing => (acc, input) =>
    predicate(input) ? reducing(acc, input) : acc,
  /**
   * a composing() that can take an infinite # transducers to operate on
   *  reducing functions to compose a computed accumulator without ever creating
   *  that intermediate array
   */
  compose: (...args) => x => {
    const fns = args;
    var i = fns.length;
    while (i--) x = fns[i].call(this, x);
    return x;
  },
};

const example = {
  data: [{ src: 'file.html' }, { src: 'file.txt' }, { src: 'file.json' }],
  /** note: `[1,2,3].reduce(concat, [])` -> `[1,2,3]` */
  concat: (acc, input) => acc.concat([input]),
  getSrc: x => x.src,
  filterJson: x => x.src.split('.').pop() !== 'json',
};

/** step 1: create a reducing() that can be passed into `reduce` */
const reduceFn = example.concat;
/** step 2: transforming your reducing function by mapping */
const mapFn = transduce.map(example.getSrc);
/** step 3: create your filter() that operates on an input */
const filterFn = transduce.filter(example.filterJson);
/** step 4: aggregate your transformations */
const composeFn = transduce.compose(
  filterFn,
  mapFn,
  transduce.map(x => x.toUpperCase() + '!'), // new mapping()
);

/**
 * Expected example output
 *  Note: each is wrapped in `example.data.reduce(x, [])`
 *  1: ['file.html', 'file.txt', 'file.json']
 *  2:  ['file.html', 'file.txt']
 *  3: ['FILE.HTML!', 'FILE.TXT!']
 */
const exampleFns = {
  transducers: [
    mapFn(reduceFn),
    filterFn(mapFn(reduceFn)),
    composeFn(reduceFn),
  ],
  raw: [
    (acc, x) => acc.concat([x.src]),
    (acc, x) => acc.concat(x.src.split('.').pop() !== 'json' ? [x.src] : []),
    (acc, x) => acc.concat(x.src.split('.').pop() !== 'json' ? [x.src.toUpperCase() + '!'] : []),
  ],
};
const execExample = (currentValue, index) =>
  console.log('Example ' + index, example.data.reduce(currentValue, []));

exampleFns.raw.forEach(execExample);
exampleFns.transducers.forEach(execExample);

var sources = images.map(function (img) {
    if(img.src.split('.').pop() === "json"){ // if extension is .json
        return null; // skip
    }
    else{
        return img.src;
    }
}).filter(Boolean);

.filter(布尔值)将过滤掉给定数组中的任何错误值，在您的例子中是null。