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挑逗Java程序员的那些Scala绝技

[日期:2018-10-25] 来源:51cto  作者:沐风 [字体: ]

有个问题一直困扰着 Scala 社区,为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上,认为它是来自上帝之吻的完美语言;而另外一些 Java 开发者却对它望而却步,认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者,为何会出现两种截然不同的态度,我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子,但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实,以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时,Java 也在不断地摸索前进,但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱,所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员,希望从解决 Java 中实际存在的问题出发,梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。

挑逗Java程序员的那些Scala绝技

类型推断

  • 挑逗指数: 四星

我们知道,Scala 一向以强大的类型推断闻名于世。很多时候,我们无须关心 Scala 类型推断系统的存在,因为很多时候它推断的结果跟直觉是一致的。 Java 在 2016 年也新增了一份提议JEP 286,计划为 Java 10 引入局部变量类型推断(Local-Variable Type Inference)。利用这个特性,我们可以使用 var 定义变量而无需显式声明其类型。很多人认为这是一项激动人心的特性,但是高兴之前我们要先看看它会为我们带来哪些问题。

与 Java 7 的钻石操作符冲突

Java 7 引进了钻石操作符,使得我们可以降低表达式右侧的冗余类型信息,例如:

  1. List numbers = new ArrayList<>(); 

如果引入了 var,则会导致左侧的类型丢失,从而导致整个表达式的类型丢失:

  1. var numbers = new ArrayList<>(); 

所以 var 和 钻石操作符必须二选一,鱼与熊掌不可兼得。

容易导致错误的代码

下面是一段检查用户是否存在的 Java 代码:

  1. public boolean userExistsIn(Set<Long> userIds) { 
  2.     var userId = getCurrentUserId(); 
  3.     return userIds.contains(userId); 

请仔细观察上述代码,你能一眼看出问题所在吗? userId 的类型被 var 隐去了,如果 getCurrentUserId() 返回的是 String 类型,上述代码仍然可以正常通过编译,却无形中埋下了隐患,这个方法将会永远返回 false, 因为 Set.contains 方法接受的参数类型是 Object。可能有人会说,就算显式声明了类型,不也是于事无补吗?

  1. public boolean userExistsIn(Set<Long> userIds) { 
  2.     String userId = getCurrentUserId(); 
  3.     return userIds.contains(userId); 

Java 的优势在于它的类型可读性,如果显式声明了 userId 的类型,虽然还是可以正常通过编译,但是在代码审查时,这个错误将会更容易被发现。这种类型的错误在 Java 中非常容易发生,因为 getCurrentUserId() 方法很可能因为重构而改变了返回类型,而 Java 编译器却在关键时刻背叛了你,没有报告任何的编译错误。虽然这是由于 Java 的历史原因导致的,但是由于 var 的引入,会导致这个错误不断的蔓延。

很显然,在 Scala 中,这种低级错误是无法逃过编译器法眼的:

  1. def userExistsIn(userIds: Set[Long]): Boolean = { 
  2.     val userId = getCurrentUserId() 
  3.     userIds.contains(userId) 

如果 userId 不是 Long 类型,则上面的程序无法通过编译。

字符串增强

  • 挑逗指数: 四星

常用操作

Scala 针对字符作进行了增强,提供了更多的使用操作:

  1. //字符串去重 
  2. "aabbcc".distinct // "abc" 
  3.  
  4. //取前n个字符,如果n大于字符串长度返回原字符串 
  5. "abcd".take(10) // "abcd" 
  6.  
  7. //字符串排序 
  8. "bcad".sorted // "abcd" 
  9.  
  10. //过滤特定字符 
  11. "bcad".filter(_ != 'a') // "bcd" 
  12.  
  13. //类型转换 
  14. "true".toBoolean 
  15. "123".toInt 
  16. "123.0".toDouble 

其实你完全可以把 String 当做 Seq[Char] 使用,利用 Scala 强大的集合操作,你可以随心所欲地操作字符串。

原生字符串

在 Scala 中,我们可以直接书写原生字符串而不用进行转义,将字符串内容放入一对三引号内即可:

  1. //包含换行的字符串 
  2. val s1= """Welcome here. 
  3.    Type "HELP" for help!""
  4.    
  5. //包含正则表达式的字符串   
  6. val regex = """\d+""" 

字符串插值

通过 s 表达式,我们可以很方便地在字符串内插值:

  1. val name = "world"  
  2. val msg = s"hello, ${name}" // hello, world 

集合操作

  • 挑逗指数: 五星

Scala 的集合设计是最容易让人着迷的地方,就像毒品一样,一沾上便让人深陷其中难以自拔。通过 Scala 提供的集合操作,我们基本上可以实现 SQL 的全部功能,这也是为什么 Scala 能够在大数据领域独领风骚的重要原因之一。

简洁的初始化方式

在 Scala 中,我们可以这样初始化一个列表:

  1. val list1 = List(1, 2, 3) 

可以这样初始化一个 Map:

  1. val map = Map("a" -> 1, "b" -> 2) 

所有的集合类型均可以用类似的方式完成初始化,简洁而富有表达力。

便捷的 Tuple 类型

有时方法的返回值可能不止一个,Scala 提供了 Tuple (元组)类型用于临时存放多个不同类型的值,同时能够保证类型安全性。千万不要认为使用 Java 的 Array 类型也可以同样实现 Tuple 类型的功能,它们之间有着本质的区别。Tuple 会显式声明所有元素的各自类型,而不是像 Java Array 那样,元素类型会被向上转型为所有元素的父类型。

我们可以这样初始化一个 Tuple:

  1. val t = ("abc", 123, true
  2. val s: String  = t._1 // 取第1个元素 
  3. val i: Int     = t._2 // 取第2个元素 
  4. val b: Boolean = t._3 // 取第3个元素 

需要注意的是 Tuple 的元素索引从1开始。

下面的示例代码是在一个长整型列表中寻找最大值,并返回这个最大值以及它所在的位置:

  1. def max(list: List[Long]): (Long, Int) = list.zipWithIndex.sorted.reverse.head 

我们通过 zipWithIndex 方法获取每个元素的索引号,从而将 List[Long] 转换成了 List[(Long, Int)],然后对其依次进行排序、倒序和取首元素,最终返回最大值及其所在位置。

链式调用

通过链式调用,我们可以将关注点放在数据的处理和转换上,而无需考虑如何存储和传递数据,同时也避免了创建大量无意义的中间变量,大大增强程序的可读性。其实上面的 max 函数已经演示了链式调用。下面这段代码演示了如果在一个整型列表中寻找大于3的最小奇数:

  1. val list = List(3, 6, 4, 1, 7, 8)  
  2. list.filter(i => i % 2 == 1).filter(i => i > 3).sorted.head 

非典型集合操作

Scala 的集合操作非常丰富,如果要详细说明足够写一本书了。这里仅列出一些不那么常用但却非常好用的操作。

去重:

  1. List(1, 2, 2, 3).distinct // List(1, 2, 3) 

交集:

  1. Set(1, 2) & Set(2, 3) // Set(2) 

并集:

  1. Set(1, 2) | Set(2, 3) // Set(1, 2, 3) 

差集:

  1. Set(1, 2) &~ Set(2, 3) // Set(1) 

排列:

  1. List(1, 2, 3).permutations.toList 
  2. //List(List(1, 2, 3), List(1, 3, 2), List(2, 1, 3), List(2, 3, 1), List(3, 1, 2), List(3, 2, 1)) 

组合:

  1. List(1, 2, 3).combinations(2).toList 
  2. // List(List(1, 2), List(1, 3), List(2, 3)) 

并行集合

Scala 的并行集合可以利用多核优势加速计算过程,通过集合上的 par 方法,我们可以将原集合转换成并行集合。并行集合利用分治算法将计算任务分解成很多子任务,然后交给不同的线程执行,最后将计算结果进行汇总。下面是一个简单的示例:

  1. (1 to 10000).par.filter(i => i % 2 == 1).sum 

优雅的值对象

  • 挑逗指数: 五星

Case Class

Scala 标准库包含了一个特殊的 Class 叫做 Case Class,专门用于领域层值对象的建模。它的好处是所有的默认行为都经过了合理的设计,开箱即用。下面我们使用 Case Class 定义了一个 User 值对象:

  1. case class User(name: String, role: String = "user", addTime: Instant = Instant.now()) 

仅仅一行代码便完成了 User 类的定义,请脑补一下 Java 的实现。

简洁的实例化方式

我们为 role 和 addTime 两个属性定义了默认值,所以我们可以只使用 name 创建一个 User 实例:

  1. val u = User("jack"

在创建实例时,我们也可以命名参数(named parameter)语法改变默认值:

  1. val u = User("jack", role = "admin"

在实际开发中,一个模型类或值对象可能拥有很多属性,其实很多属性都可以设置一个合理的默认值。利用默认值和命名参数,我们可以非常方便地创建模型类和值对象的实例。所以在 Scala 中基本上不需要使用工厂模式或构造器模式创建对象,如果对象的创建过程确实非常复杂,则可以放在伴生对象中创建,例如:

  1. object User { 
  2.   def apply(name: String): User = User(name"user", Instant.now()) 

在使用伴生对象方法创建实例时可以省略方法名 apply,例如:

  1. User("jack") // 等价于 User.apply("jack"

在这个例子里,使用伴生对象方法实例化对象的代码,与上面使用类构造器的代码完全一样,编译器会优先选择伴生对象的 apply 方法。

不可变性

Case Class 在默认情况下实例是不可变的,意味着它可以被任意共享,并发访问时也无需同步,大大地节省了宝贵的内存空间。而在 Java 中,对象被共享时需要进行深拷贝,否则一个地方的修改会影响到其它地方。例如在 Java 中定义了一个 Role 对象:

  1. public class Role { 
  2.     public String id = ""
  3.     public String name = "user"
  4.      
  5.     public Role(String id, String name) { 
  6.         this.id = id; 
  7.         this.name = name
  8.     } 

如果在两个 User 之间共享 Role 实例就会出现问题,就像下面这样:

  1. u1.role = new Role("user""user"); 
  2. u2.role = u1.role; 

当我们修改 u1.role 时,u2 就会受到影响,Java 的解决方式是要么基于 u1.role 深度克隆一个新对象出来,要么新创建一个 Role 对象赋值给 u2。

对象拷贝

在 Scala 中,既然 Case Class 是不可变的,那么如果想改变它的值该怎么办呢?其实很简单,利用命名参数可以很容易拷贝一个新的不可变对象出来:

  1. val u1 = User("jack"
  2. val u2 = u1.copy(name = "role", role = "admin"

清晰的调试信息

我们不需要编写额外的代码便可以得到清晰的调试信息,例如:

  1. val users = List(User("jack"), User("rose")) 
  2. println(users) 

输出内容如下:

  1. List(User(jack,user,2018-10-20T13:03:16.170Z), User(rose,user,2018-10-20T13:03:16.170Z)) 

默认使用值比较相等性

在 Scala 中,默认采用值比较而非引用比较,使用起来更加符合直觉:

  1. User("jack") == User("jack") // true 

上面的值比较是开箱即用的,无需重写 hashCode 和 equals 方法。

模式匹配

  • 挑逗指数: 五星

更强的可读性

当你的代码中存在多个 if 分支并且 if 之间还会有嵌套,那么代码的可读性将会大大降低。而在 Scala 中使用模式匹配可以很容易地解决这个问题,下面的代码演示货币类型的匹配:

  1. sealed trait Currency 
  2. case class Dollar(value: Double) extends Currency 
  3. case class Euro(value: Double) extends Currency 
  4. val Currency = ... 
  5. currency match { 
  6.     case Dollar(v) => "$" + v 
  7.     case Euro(v) => "€" + v 
  8.     case _ => "unknown" 

我们也可以进行一些复杂的匹配,并且在匹配时可以增加 if 判断:

  1. use match { 
  2.     case User("jack", _, _) => ... 
  3.     case User(_, _, addTime) if addTime.isAfter(time) => ... 
  4.     case _ => ... 

变量赋值

利用模式匹配,我们可以快速提取特定部分的值并完成变量定义。我们可以将 Tuple 中的值直接赋值给变量:

  1. val tuple = ("jack""user", Instant.now()) 
  2. val (name, role, addTime) = tuple 
  3. // 变量 name, role, addTime 在当前作用域内可以直接使用 

对于 Case Class 也是一样:

  1. val User(name, role, addTime) = User("jack"
  2. // 变量 name, role, addTime 在当前作用域内可以直接使用 

并发编程

  • 挑逗指数: 五星

在 Scala 中,我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可,而不需要关注任务如何执行。我们可以通过显式或隐式方式传入一个线程池,具体的执行过程由线程池完成。Future 用于启动一个异步任务并且保存执行结果,我们可以用 for 表达式收集多个 Future 的执行结果,从而避免回调地狱:

  1. val f1 = Future{ 1 + 2 } 
  2. val f2 = Future{ 3 + 4 } 
  3. for { 
  4.     v1 <- f1 
  5.     v2 <- f2 
  6. }{ 
  7.     println(v1 + v2) // 10 

使用 Future 开发爬虫程序将会让你事半功倍,假如你想同时抓取 100 个页面数据,一行代码就可以了:

  1. Future.sequence(urls.map(url => http.get(url))).foreach{ contents => ...} 

Future.sequence 方法用于收集所有 Future 的执行结果,通过 foreach 方法我们可以取出收集结果并进行后续处理。

当我们要实现完全异步的请求限流时,就需要精细地控制每个 Future 的执行时机。也就是说我们需要一个控制Future的开关,没错,这个开关就是Promise。每个Promise实例都会有一个唯一的Future与之相关联:

  1. val p = Promise[Int]() 
  2. val f = p.future 
  3. for (v <- f) { println(v) } // 3秒后才会执行打印操作 
  4.  
  5. //3秒钟之后返回3 
  6. Thread.sleep(3000) 
  7. p.success(3) 

跨线程错误处理

Java 通过异常机制处理错误,但是问题在于 Java 代码只能捕获当前线程的异常,而无法跨线程捕获异常。而在 Scala 中,我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。

异步任务可能成功也可能失败,所以我们需要一种既可以表示成功,也可以表示失败的数据类型,在 Scala 中它就是 Try[T]。Try[T] 有两个子类型,Success[T]表示成功,Failure[T]表示失败。就像量子物理学中薛定谔的猫,在异步任务执行之前,你根本无法预知返回的结果是 Success[T] 还是 Failure[T],只有当异步任务完成执行以后结果才能确定下来。

  1. val f = Future{ /*异步任务*/ } 
  2.  
  3. // 当异步任务执行完成时 
  4. f.value.get match { 
  5.   case Success(v) => // 处理成功情况 
  6.   case Failure(t) => // 处理失败情况 

我们也可以让一个 Future 从错误中恢复:

  1. val f = Future{ /*异步任务*/ } 
  2. for
  3.   result <- f.recover{ case t => /*处理错误*/ } 
  4. } yield { 
  5.   // 处理结果 

声明式编程

  • 挑逗指数: 四星

Scala 鼓励声明式编程,采用声明式编写的代码可读性更强。与传统的过程式编程相比,声明式编程更关注我想做什么而不是怎么去做。例如我们经常要实现分页操作,每页返回 10 条数据:

  1. val allUsers = List(User("jack"), User("rose")) 
  2. val pageList = 
  3.   allUsers 
  4.     .sortBy(u => (u.role, u.name, u.addTime)) // 依次按 role, name, addTime 进行排序 
  5.     .drop(page * 10) // 跳过之前页数据 
  6.     .take(10) // 取当前页数据,如不足10个则全部返回 

你只需要告诉 Scala 要做什么,比如说先按 role 排序,如果 role 相同则按 name 排序,如果 role 和 name 都相同,再按 addTime 排序。底层具体的排序实现已经封装好了,开发者无需实现。

面向表达式编程

  • 挑逗指数: 四星

在 Scala 中,一切都是表达式,包括 if, for, while 等常见的控制结构均是表达式。表达式和语句的不同之处在于每个表达式都有明确的返回值。

  1. val i = if(true){ 1 } else { 0 } // i = 1 
  2. val list1 = List(1, 2, 3) 
  3. val list2 = for(i <- list1) yield { i + 1 } 

不同的表达式可以组合在一起形成一个更大的表达式,再结合上模式匹配将会发挥巨大的威力。下面我们以一个计算加法的解释器来做说明。

一个整数加法解释器

我们首先定义基本的表达式类型:

  1. abstract class Expr 
  2. case class Number(num: Int) extends Expr 
  3. case class PlusExpr(left: Expr, right: Expr) extends Expr 

上面定义了两个表达式类型,Number 表示一个整数表达式, PlusExpr 表示一个加法表达式。

下面我们基于模式匹配实现表达式的求值运算:

  1. def evalExpr(expr: Expr): Int = { 
  2.   expr match { 
  3.     case Number(n) => n 
  4.     case PlusExpr(leftright) => evalExpr(left) + evalExpr(right
  5.   } 

我们来尝试针对一个较大的表达式进行求值:

  1. evalExpr(PlusExpr(PlusExpr(Number(1), Number(2)), PlusExpr(Number(3), Number(4)))) // 10 

隐式参数和隐式转换

  • 挑逗指数: 五星

隐式参数

如果每当要执行异步任务时,都需要显式传入线程池参数,你会不会觉得很烦?Scala 通过隐式参数为你解除这个烦恼。例如 Future 在创建异步任务时就声明了一个 ExecutionContext 类型的隐式参数,编译器会自动在当前作用域内寻找合适的 ExecutionContext,如果找不到则会报编译错误:

  1. implicit val ec: ExecutionContext = ??? 
  2. val f = Future { /*异步任务*/ } 

当然我们也可以显式传递 ExecutionContext 参数,明确指定使用的线程池:

  1. implicit val ec: ExecutionContext = ??? 
  2. val f = Future { /*异步任务*/ }(ec) 

隐式转换

隐式转换相比较于隐式参数,使用起来更来灵活。如果 Scala 在编译时发现了错误,在报错之前,会先对错误代码应用隐式转换规则,如果在应用规则之后可以使得其通过编译,则表示成功地完成了一次隐式转换。

在不同的库间实现无缝对接

当传入的参数类型和目标类型不匹配时,编译器会尝试隐式转换。利用这个功能,我们将已有的数据类型无缝对接到三方库上。例如我们想在 Scala 项目中使用 MongoDB 的官方 Java 驱动执行数据库查询操作,但是查询接口接受的参数类型是 BsonDocument,由于使用 BsonDocument 构建查询比较笨拙,我们希望能够使用 Scala 的 JSON 库构建一个查询对象,然后直接传递给官方驱动的查询接口,而无需改变官方驱动的任何代码,利用隐式转换可以非��轻松地实现这个功能:

  1. implicit def toBson(json: JsObject): BsonDocument =  ... 
  2.  
  3. val json: JsObject = Json.obj("_id" -> "0"
  4. jCollection.find(json) // 编译器会自动调用 toBson(json) 

利用隐式转换,我们可以在不改动三方库代码的情况下,将我们的数据类型与其进行无缝对接。例如我们通过实现一个隐式转换,将 Scala 的 JsObject 类型无缝地对接到了 MongoDB 的官方 Java 驱动的查询接口中,看起就像是 MongoDB 官方驱动真的提供了这个接口一样。

同时我们也可以将来自三方库的数据类型无缝集成到现有的接口中,也只需要实现一个隐式转换方法即可。

扩展已有类的功能

例如我们定义了一个美元货币类型 Dollar:

  1. class Dollar(value: Double) {  
  2. def + (that: Dollar): Dollar = ...  
  3. def + (that: Int): Dollar = ...  

于是我们可以执行如下操作:

  1. val halfDollar = new Dollar(0.5)  
  2. halfDollar + halfDollar // 1 dollar  
  3. halfDollar + 0.5 // 1 dollar 

但是我们却无法执行像 0.5 + halfDollar 这样的运算,因为在 Double 类型上无法找到一个合适的 + 方法。

在 Scala 中,为了实现上面的运算,我们只需要实现一个简单的隐式转换就可以了:

  1. implicit def doubleToDollar(d: Double) = new Dollar(d)  
  2. 0.5 + halfDollar // 等价于 doubleToDollar(0.5) + halfDollar 

更好的运行时性能

在日常开发中,我们通常需要将值对象转换成 Json 格式以方便数据传输。Java 的通常做法是使用反射,但是我们知道使用反射是要付出代价的,要承受运行时的性能开销。而 Scala 则可以在编译时为值对象生成隐式的 Json 编解码器,这些编解码器只不过是普通的函数调用而已,不涉及任何反射操作,在很大程度上提升了系统的运行时性能。

小结

如果你坚持读到了这里,我会觉得非常欣慰,很大可能上 Scala 的某些特性已经吸引了你。但是 Scala 的魅力远不止如此,以上列举的仅仅是一些最容易抓住你眼球的一些特性。如果你愿意推开 Scala 这扇大门,你将会看到一个完全不一样的编程世界。

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