Scala归档 - 我自然

5月1日是劳动的日子，笔者做了一个学习Scala精彩特性的网站Scala-Tour。在学习Scala是时候，遇到很多令人激动的特性，主要函数式编程和并发。相比下Java已经老态龙钟，步履躇跚。或许Scala不会成为替代Java语言，但的确给后来者设立了标杆。所以做了这个网站，顺着一个一个例子，由浅入深，由表及里。逐渐学会Scala,尽管不会因此成为一个熟练Scala的开发者，但是对函数式编程的也会相当了然。这篇文章精选了Scala-Tour上了一些章节，想快速了解的朋友可以看看这篇文章，当然想详细看就上上Scala-Tour吧。

不再需要Close

在Java里面，使用完资源(文件句柄，数据库连接)等之后，必须手动Close。否则发生泄漏后，程序只有被迫重启。Scala可以通过函数式实现自动close。

import scala.reflect.io.File
import java.util.Scanner

def withScanner(f: File, op: Scanner => Unit) = {
    val scanner = new Scanner(f.bufferedReader)
    try {
        op(scanner)
    } finally {
        scanner.close()
    }
}

withScanner(File("/proc/self/stat"),
    scanner => println("pid is " + scanner.next()))

这个例子是从/proc/self/stat文件中读取当前进程的pid。withScanner封装了try-finally块，所以调用者不用再close。

按名称传递参数

我们熟悉的参数传递方式是按值传递。按名称传递的方式，可以理解为直接传递参数名字，等到实际调用的时候，再去取值。在Java代码中，往往充斥着if(log.isDebug()){log.debug(…)}这样语句。之前的if调用是很有必要的，因为在之后的debug语句中往往有字符串拼接的操作。在不需要打Log的时候，字符串拼接也有可能发生异常抛出。而Scala可以通过按名称传递解决这个问题，这样就不再需要if(log.isDebug())这样的语句了。

val logEnable = false

def log(msg: => String) =
    if (logEnable) println(msg)

val MSG = "programing is running"

log(MSG + 1 / 0)

鸭子类型

“走起来像鸭子，叫起来像鸭子，就是鸭子。”这个例子中使用{ def close(): Unit }作为参数类型。因此任何含有close()的函数的类都可以作为参数。这样的做法比使用接口要好很多，因为可以不引入任何依赖。这个withClose方法单独编译，随处使用。

def withClose(closeAble: { def close(): Unit }, op: { def close(): Unit } => Unit) {
    try {
        op(closeAble)
    } finally {
        closeAble.close()
    }
}

class Connection {
    def close() = println("close Connection")
}

val conn: Connection = new Connection()
withClose(conn, conn =>
    println("do something with Connection"))

Trait

Traits就像是有函数体的Interface，使用with关键字来混入。单个Traits就像是一块乐高积木，一个插件。就像下面的JsonAble，当使用一个对象的时候，可以随时随地把它插在他上面。这个对接就具备了toJson的能力。不用创建一个类，或者写组合的代码，非常干脆。这样也可以使代码有很高的正交性。不再会为了一个很小的需求，去修改一个被广泛使用的类。

trait ForEachAble[A] {
  def iterator: java.util.Iterator[A]
  def foreach(f: A => Unit) = {
    val iter = iterator
    while (iter.hasNext)
      f(iter.next)
  }
}

trait JsonAble {
  def toJson() =
    scala.util.parsing.json.JSONFormat.defaultFormatter(this)
}

val list = new java.util.ArrayList[Int]() with ForEachAble[Int] 
list.add(1); list.add(2)

println("For each: "); list.foreach(x => println(x))
//println("Json: " + list.toJson())

函数式真正的威力

通过将函数作为参数，可以使程序极为简洁。函数式除了能简化代码外，更重要的是他关注的是Input和Output，函数本身没有副作用。就是Unix pipeline一样，简单的命令可以组合在一起。 List的filter方法接受一个过滤函数，返回一个新的List 如果你喜欢Unix pipeline的方式，你一定也会喜欢函数式编程。这个例子是用函数式的代码模拟“cat file | grep ‘warn’ | grep ‘2013’ | wc”的行为。相比于Ruby等动态语言,这威力来自于科学而不是魔法

val file = List("warn 2013 msg", "warn 2012 msg", "error 2013 msg", "warn 2013 msg")

println("cat file | grep 'warn' | grep '2013' | wc : " 
    + file.filter(_.contains("warn")).filter(_.contains("2013")).size)

再见 NullException

每个Java程序员都被NullException折磨过。因为Java中每个对象都可能为Null,所以要么到处检查null的问题，要么到处try/cache。
Scala提供了Option机制来解决，代码中不断检查null的问题。这个例子包装了getProperty方法，使其返回一个Option。这样就可以不再漫无目的地null检查。只要Option类型的值即可。使用pattern match来检查是常见做法。也可以使用getOrElse来提供当为None时的默认值。给力的是Option还可以看作是最大长度为1的List，List的强大功能都可以使用。
不是每个对象都可以为Null了，只有Option可以为None。这样的做法显示区分了可能为Null的情况，可以和NullException说再见了。

def getProperty(name: String): Option[String] = {
  val value = System.getProperty(name)
  if (value != null) Some(value) else None
}

val osName = getProperty("os.name")

osName match {
  case Some(value) => println(value)
  case _ => println("none")
}

println(osName.getOrElse("none"))

osName.foreach(print _)

并行集合

这个例子是访问若干URL。但确可以并行访问，比非并行的做法可以快一倍。要想让访问并行，只要调用List.par就可以了。

val urls = List("http://scala-lang.org",
  "https://github.com/yankay/scala-tour")

def fromURL(url: String) = scala.io.Source.fromURL(url)
  .getLines().mkString("\n")

val t = System.currentTimeMillis()
urls.par.map(fromURL(_))
println("time: " + (System.currentTimeMillis - t) + "ms")

是不是非常的简单？并行集合支持大部分集合的功能。不增加程序复杂性，却能大幅提高并发的能力。

远程Actor

Actor是并发模型，也使用于分布式。这个例子创建一个时间服务器，通过alive来监听TCP端口，register来注册自己。调用时通过select创建client。其余使用方式和普通Actor一样。
将单机并发和分布式抽象成一种模型。简化了程序复杂性。虽然多核编程并不广泛，但调用外部接口的情况越来越多。Actor模型非常适用于这样的异步环境。

import scala.actors.remote.RemoteActor._
import scala.actors.Actor._
import scala.actors.remote.Node

val port = 31241

val echoServer = actor {
  alive(port)
  register('echoServer, self)
  loop {
    react {
      case msg => {
        reply("replay " + msg)
      }
    }
  }
}

val timeServerClient = select(Node("127.0.0.1", port), 'echoServer)

timeServerClient !? "hi" match {
  case replay: String => println(replay)
}

抽取器

抽取器可以进行解构。这个例子是构建一个Email抽取器，只要实现unapply函数就可以了。
Scala的正则表达式会自带抽取器，可以抽取出一个List。List里的元素是匹配()里的表达式。
抽取器很有用，短短的例子里就有两处使用抽取器：

通过 case user :: do main :: Nil 来解构List
通过 case Email(user, domain) 来解构Email。

import scala.util.matching.Regex

object Email {
  def unapply(str: String) = new Regex("""(.*)@(.*)""")
    .unapplySeq(str).get match {
    case user :: domain :: Nil => Some(user, domain)
    case _ => None
  }
}

"user@domain.com" match {
  case Email(user, domain) => println(user + "@" + domain)
}

DSL

DSL是Scala最强大武器，可以使一些描述性代码变得极为简单。这个例子是使用DSL生成JSON。Scala很多看似是语言级的特性也是用DSL做到的。
自己编写DSL有点复杂，但使用起来非常方便。这样可以使Scala可以嵌入XML，嵌入Json，嵌入SQL。而其他语言中这些都只是字符串而已。

import org.json4s._
import org.json4s.JsonDSL._
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
import java.util.Date

case class Twitter(id: Long, text: String, publishedAt: Option[java.util.Date])

var twitters = Twitter(1, "hello scala", Some(new Date())) ::
  Twitter(2, "I like scala tour", None) :: Nil

var json = ("twitters"
  -> twitters.map(
    t => ("id" -> t.id)
      ~ ("text" -> t.text)
      ~ ("published_at" -> t.publishedAt.toString())))

println(pretty(render(json)))

Simple Build Tool

SBT是Scala的最佳编译工具，在他的帮助下，你甚至不需要安装除JRE外的任何东西，来开发Scala。
例如你想在自己的机器上执行Scala-Tour,可以执行下面的命令

#Linux/Mac(compile & run):
git clone https://github.com/yankay/scala-tour-zh.git
cd scala-tour-zh
./sbt/sbt stage
./target/start

#Windows(can only compile):
git clone https://github.com/yankay/scala-tour-zh.git
cd scala-tour-zh
sbt\sbt stage

结语

这几个例子精选自Scala-Tour，这个网站中还有介绍了很多其他好的特性，比如模式匹配和隐式转换，就不逐一介绍了。这个项目Host在GitHub上，如果你也有精彩的用法的话，大家交流交流吧。

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Scala Tour – 精选