Java和Scala语法比较

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:

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:

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:

public boolean userExistsIn(Set userIds) {
 var userId = getCurrentUserId();
 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?

public boolean userExistsIn(Set userIds) {
 String userId = getCurrentUserId();
 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,只会报警告。 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:

def userExistsIn(userIds: Set[Long]): Boolean = {
 val userId = getCurrentUserId()
 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:

//字符串去重
"aabbcc".distinct // "abc"
//取前n个字符,如果n大于字符串长度返回原字符串
"abcd".take(10) // "abcd"
//字符串排序
"bcad".sorted // "abcd"
//过滤特定字符
"bcad".filter(_ != 'a') // "bcd"
//类型转换
"true".toBoolean
"123".toInt
"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:

//包含换行的字符串
val s1= """Welcome here.
 Type "HELP" for help!"""
 
//包含正则表达式的字符串 
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:

val name = "world"
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:

val list1 = List(1, 2, 3)

可以这样初始化一个 Map:

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:

val t = ("abc", 123, true)
val s: String = t._1 // 取第1个元素
val i: Int = t._2 // 取第2个元素
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:

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:

val list = List(3, 6, 4, 1, 7, 8)
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:

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

交集:

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

并集:

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

差集:

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

排列:

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

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

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:

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:

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:

object User {
 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:

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:

public class Role {
 public String id = "";
 public String name = "user";
 
 public Role(String id, String name) {
 this.id = id;
 this.name = name;
 }
}

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:

u1.role = new Role("user", "user");
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:

val u1 = User("jack")
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:

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

输出内容如下:

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:

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:

sealed trait Currency
case class Dollar(value: Double) extends Currency
case class Euro(value: Double) extends Currency
val Currency = ...
currency match {
 case Dollar(v) => "$" + v
 case Euro(v) => "€" + v
 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:

use match {
 case User("jack", _, _) => ...
 case User(_, _, addTime) if addTime.isAfter(time) => ...
 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:

val tuple = ("jack", "user", Instant.now())
val (name, role, addTime) = tuple
// 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:

val User(name, role, addTime) = User("jack")
// 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:

val f1 = Future{ 1 + 2 }
val f2 = Future{ 3 + 4 }
for {
 v1 <- f1
 v2 <- f2
}{
 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:

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:

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

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

我们也可以让一个Future从错误中恢复:

val f = Future{ /*异步任务*/ }
for{
 result <- f.recover{ case t => /*处理错误*/ }
} yield {
 // 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:

val allUsers = List(User("jack"), User("rose"))
val pageList = 
 allUsers
 .sortBy(u => (u.role, u.name, u.addTime)) // 依次按 role, name, addTime 进行排序
 .drop(page * 10) // 跳过之前页数据
 .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。

val i = if(true){ 1 } else { 0 } // i = 1
val list1 = List(1, 2, 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:

abstract class Expr
case class Number(num: Int) extends Expr
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:

def evalExpr(expr: Expr): Int = {
 expr match {
 case Number(n) => n
 case PlusExpr(left, right) => evalExpr(left) + evalExpr(right)
 }
}

我们来尝试针对一个较大的表达式进行求值:

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:

implicit val ec: ExecutionContext = ???
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:

implicit val ec: ExecutionContext = ???
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常轻松地实现这个功能:

implicit def toBson(json: JsObject): BsonDocument = ...
val json: JsObject = Json.obj("_id" -> "0")
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:

class Dollar(value: Double) {
 def + (that: Dollar): Dollar = ...
 def + (that: Int): Dollar = ...
}

于是我们可以执行如下操作:

val halfDollar = new Dollar(0.5)
halfDollar + halfDollar // 1 dollar
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:

implicit def doubleToDollar(d: Double) = new Dollar(d)
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。

 

本文转自:https://www.toutiao.com/a6615517427591545357/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share×tamp=1540305875&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=47022314370&utm_medium=toutiao_android&group_id=6615517427591545357

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