zl程序教程

您现在的位置是:首页 >  后端

当前栏目

Scala入门到精通——第二十节 类型参数(二)

scala入门 类型 参数 精通
2023-09-14 09:00:25 时间

在介绍上下文界定之前,我们对scala中的Ordering与Ordered之间的关联与区别进行讲解,先看Ordering、Ordered的类继承层次体系:
Ordering类继承层次体系

这里写图片描述
通过上面两个图可以看到,Ordering混入了java中的Comparator接口,而Ordered混入了java的Comparable接口,我们知道java中的Comparator是一个外部比较器,而Comparable则是一个内部比较器,例如:


//Comparator接口,注意它是在java.util包中的 public class PersonCompartor implements Comparator Person { @Override public int compare(Person o1, Person o2) { if (o1.getName().equalsIgnoreCase(o2.getName())) { return 1; }else{ return -1; public static void main(String[] args){ PersonCompartor pc=new PersonCompartor(); Person p1=new Person("摇摆少年梦"); Person p2=new Person("摇摆少年梦2"); //下面是它的对象比较使用方式 //可以看它,这是通过外部对象进行方法调用的 if(pc.compare(p1, p2) 0) { System.out.println(p1); }else{ System.out.println(p2);

而Comparable接口是用于内部比较,Person类自己实现Comparable接口,代码如下


从上述代码中可以看到Comparable与Comparator接口两者的本质不同,因此Ordering混入了Comparator,Ordered混入了Comparator,它们之间的区别和Comparable与Comparator间的区别是相同的。这里先给出一个Ordered在scala中的用法,Ordering的用法,将在上下文界定的时候具体讲解


case class Student(val name:String) extends Ordered[Student]{

 override def compare(that:Student):Int={

 if(this.name==that.name)

 else

//将类型参数定义为T :Ordered[T]

class Pair1[T :Ordered[T]](val first:T,val second:T){

 //比较的时候直接使用 符号进行对象间的比较

 def smaller()={

 if(first second) 

 first

 else

 second

object OrderedViewBound extends App{

 val p=new Pair1(Student("摇摆少年梦"),Student("摇摆少年梦2"))

 println(p.smaller)

}

在第十七节中的类型参数(一)中,我们提到视图界定可以跨越类继承层次结构,其后面的原理是隐式转换。本节要介绍的上下文界定采用隐式值来实现,上下文界定的类型参数形式为T:M的形式,其中M是一个泛型,这种形式要求存在一个M[T]类型的隐式值:


//PersonOrdering混入了Ordering,它与实现了Comparator接口的类的功能一致

class PersonOrdering extends Ordering[Person]{

 override def compare(x:Person, y:Person):Int={

 if(x.name y.name) 

 else 

case class Person(val name:String){

 println("正在构造对象:"+name)

//下面的代码定义了一个上下文界定

//它的意思是在对应作用域中,必须存在一个类型为Ordering[T]的隐式值,该隐式值可以作用于内部的方法

class Pair[T:Ordering](val first:T,val second:T){

 //smaller方法中有一个隐式参数,该隐式参数类型为Ordering[T]

 def smaller(implicit ord:Ordering[T])={

 if(ord.compare(first, second) 0) 

 first

 else

 second

object ConextBound extends App{

 //定义一个隐式值,它的类型为Ordering[Person]

 implicit val p1=new PersonOrdering

 val p=new Pair(Person("123"),Person("456"))

 //不给函数指定参数,此时会查找一个隐式值,该隐式值类型为Ordering[Person],根据上下文界定的要求,该类型正好满足要求

 //因此它会作为smaller的隐式参数传入,从而调用ord.compare(first, second)方法进行比较

 println(p.smaller)

}

有时候也希望ord.compare(first, second) 0的比较形式可以写为first second这种直观比较形式,此时可以省去smaller函数的隐式参数,并引入Ordering到Ordered的隐式转换,代码如下:


class PersonOrdering extends Ordering[Person]{

 override def compare(x:Person, y:Person):Int={

 if(x.name y.name) 

 else 

case class Person(val name:String){

 println("正在构造对象:"+name)

class Pair[T:Ordering](val first:T,val second:T){

 //引入odering到Ordered的隐式转换

 //在查找作用域范围内的Ordering[T]的隐式值

 //本例的话是implicit val p1=new PersonOrdering

 //编译器看到比较方式是 的方式进行的时候,会自动进行

 //隐式转换,转换成Ordered,然后调用其中的 方法进行比较

 import Ordered.orderingToOrdered;

 def smaller={

 if(first second) 

 first

 else

 second

object ConextBound extends App{

 implicit val p1=new PersonOrdering

 val p=new Pair(Person("123"),Person("456"))

 println(p.smaller)

}

多重界定具有多种形式,例如:
T:M:K //这意味着在作用域中必须存在M[T]、K[T]类型的隐式值
T %M %K //这意味着在作用域中必须存在T到M、T到K的隐式转换
K :T :M //这意味着M是T类型的超类,K也是T类型的超类
…..


implicit val b=new B[String] //多重上下文界定,必须存在两个隐式值,类型为A[T],B[T]类型 //前面定义的两个隐式值a,b便是 def test[T:A:B](x:T)=println(x) test("摇摆少年梦") implicit def t2A[T](x:T)=new A[T] implicit def t2B[T](x:T)=new B[T] //多重视图界定,必须存在T到A,T到B的隐式转换 //前面我们定义的两个隐式转换函数就是 def test2[T % A[T] % B[T]](x:T)=println(x) test2("摇摆少年梦2") }

本节部分实验来自:http://hongjiang.info/scala-type-contraints-and-specialized-methods/,感谢原作者的无私奉献
前面讲的类型变量界定、视图界定都是将泛型限定在一定范围内,而上下文界定则是将类型限定为某一类型。类型约束与下下文界定类型,只不过它是用于判断类型测试,类型约束有以下两种:


像上面的=:=符号很像一个操作符,但其实它是scala语言中的类,它们被定义在Predef当中


@implicitNotFound(msg = "Cannot prove that ${From} : ${To}.")

 sealed abstract class : [-From, +To] extends (From = To) with Serializable

private[this] final val singleton_ : = new : [Any,Any] { def apply(x: Any): Any = x }

 // not in the : companion object because it is also

 // intended to subsume identity (which is no longer implicit)

 implicit def conforms[A]: A : A = singleton_ : .asInstanceOf[A : A] 

 @implicitNotFound(msg = "Cannot prove that ${From} =:= ${To}.")

 sealed abstract class =:=[From, To] extends (From = To) with Serializable

 private[this] final val singleton_=:= = new =:=[Any,Any] { def apply(x: Any): Any = x }

 object =:= {

 implicit def tpEquals[A]: A =:= A = singleton_=:=.asInstanceOf[A =:= A]

 }

用法简介:


object TypeConstraint extends App{

 def test[T](name:T)(implicit ev: T : java.io.Serializable)= { name } 

 //正确,因为String类型属于Serializable的子类 

 println(test("摇摆少年梦"))

 //错误,因为Int类型不属于Seriablizable的子类

 println(test(134))

}

那么问题来了,test方法定义了一个隐式参数,它的类型是T : java.io.Serializable,即只有T为java.io.Serializable的子类才满足要求,但是我们在程序中并没有指定隐式值,为什么这样也是合法的呢?这是因为Predef中的conforms方法会为我们产生一个隐式值。
那类型约束 : 与类型变量界定 :有什么区别呢?下面给出的代码似乎告诉我们它们之间好像也没有什么区别:


 def test1[T :java.io.Serializable](name:T)= { name } 

 //编译通过,符合类型变量界定的条件

 println(test1("摇摆少年梦"))

 //编译通不过,不符号类型变量界定的条件

 println(test1(134))

但下面的代码给我们演示的是类型约束 : 与类型变量界定 :之间的区别:
下面的代码演示的是其在一般函数使用时的区别


scala def bar[A,B](a: A, b: B)(implicit ev: B : A) = (a,b) bar: [A, B](a: A, b: B)(implicit ev: : [B,A])(A, B) scala bar(1,List(1,2,3)) console :9: error: Cannot prove that List[Int] : Int. bar(1,List(1,2,3)) ^

下面的代码给出的是其在隐式转换时的区别

scala def foo[B, A :B] (a:A,b:B) = print("OK")

foo: [B, A : B](a: A, b: B)Unit

scala class A; class B;

defined class A

defined class B

scala implicit def a2b(a:A) = new B

warning: there were 1 feature warning(s); re-run with -feature for details

a2b: (a: A)B

//经过隐式转换后,满足要求

scala foo(new A, new B)

scala def bar[A,B](a:A,b:B)(implicit ev: A : B) = print("OK")

bar: [A, B](a: A, b: B)(implicit ev: : [A,B])Unit

//可以看到,隐式转换在 : 类型约束中不管用

scala bar(new A, new B)

 console :12: error: Cannot prove that A : B.

 bar(new A, new B)

 ^

添加公众微信号,可以了解更多最新Spark、Scala相关技术资讯
这里写图片描述


十分钟带汝入门大数据开发语言Scala Scala是一门多范式的编程语言,一种类似Java的编程语言 ,设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。目前最主流的大数据开发框架Spark的实现就是通过Scala去实现的。Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件(即在JVM上运行的字节码),也可以从Scala中调用所有的Java类库,也同样可以从Java应用程序中调用Scala的代码。
Scala入门系列终章:类与对象 截至本篇,Scala入门系列即将告一段落,先后用7篇文章将Scala语言的四梁八柱进行了简要介绍,虽然阅读量相较于其他文章更为惨淡,但相信对于有一定编程语言基础又想快速入门Scala的读者来说还是会有一定收获和借鉴的。 本文作为该系列的最后一篇,将重点介绍Scala中类和对象的概念,毕竟Scala也是一门面向对象的编程语言。 坦白讲,个人在学习Scala中这一部分内容时其实也是有些凌乱的,一直觉得未能理解到Scala中类和对象的精髓,所以当下完成此文也仅仅是出于系列内容的完整性,后续也将适时推出其他分享。
Flink 项目Scala模板入门 Flink大数据项目可以通过Scala语言进行构建,本文主要介绍一下如何通过Maven命令来快速生成Scala语言的Flink初始项目,并给出一个启动示例项目。