scala 基础语法

文章内容全部来自：http://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/index.html

 

表达式

scala> 1 + 1
res0: Int = 2

 

值

你可以给一个表达式的结果起个名字赋成一个不变量（val）。

scala> val two = 1 + 1
two: Int = 2

 

变量

如果你需要修改这个名称和结果的绑定，可以选择使用var。

scala> var name = "steve"
name: java.lang.String = steve

scala> name = "marius"
name: java.lang.String = marius

 

函数

你可以使用def创建函数.

scala> def addOne(m: Int): Int = m + 1
addOne: (m: Int)Int

 

在Scala中，你需要为函数参数指定类型签名。

scala> val three = addOne(2)
three: Int = 3

 

如果函数不带参数，你可以不写括号。

scala> def three() = 1 + 2
three: ()Int

scala> three()
res2: Int = 3

scala> three
res3: Int = 3

 

匿名函数

你可以创建匿名函数。

scala> (x: Int) => x + 1
res2: (Int) => Int = <function1>

 

这个函数为名为x的Int变量加1。

scala> res2(1)
res3: Int = 2

 

你可以传递匿名函数，或将其保存成不变量。

scala> val addOne = (x: Int) => x + 1
addOne: (Int) => Int = <function1>

scala> addOne(1)
res4: Int = 2

 

如果你的函数有很多表达式，可以使用{}来格式化代码，使之易读。

def timesTwo(i: Int): Int = {
  println("hello world")
  i * 2
}

 

对匿名函数也是这样的。

scala> { i: Int =>
  println("hello world")
  i * 2
}
res0: (Int) => Int = <function1>

 

在将一个匿名函数作为参数进行传递时，这个语法会经常被用到。

部分应用（Partial application）

你可以使用下划线“_”部分应用一个函数，结果将得到另一个函数。Scala使用下划线表示不同上下文中的不同事物，你通常可以把它看作是一个没有命名的神奇通配符。在{ _ + 2 }的上下文中，它代表一个匿名参数。你可以这样使用它：

scala> def adder(m: Int, n: Int) = m + n
adder: (m: Int,n: Int)Int

scala> val add2 = adder(2, _:Int)
add2: (Int) => Int = <function1>

scala> add2(3)
res50: Int = 5

 

你可以部分应用参数列表中的任意参数，而不仅仅是最后一个。

柯里化函数

有时会有这样的需求：允许别人一会在你的函数上应用一些参数，然后又应用另外的一些参数。

例如一个乘法函数，在一个场景需要选择乘数，而另一个场景需要选择被乘数。

scala> def multiply(m: Int)(n: Int): Int = m * n
multiply: (m: Int)(n: Int)Int

 

你可以直接传入两个参数。

scala> multiply(2)(3)
res0: Int = 6

 

你可以填上第一个参数并且部分应用第二个参数。

scala> val timesTwo = multiply(2) _
timesTwo: (Int) => Int = <function1>

scala> timesTwo(3)
res1: Int = 6

 

你可以对任何多参数函数执行柯里化。例如之前的adder函数

第一次传参是一个加数，返回一个函数，调用第二个函数传参，另一个数，得出结果是和

scala> (adder _).curried
res1: (Int) => (Int) => Int = <function1>

scala> res1(2)
res2: (Int) => Int = <function1>

scala> res2(3)
res3: Int = 5

 

可变长度参数

这是一个特殊的语法，可以向方法传入任意多个同类型的参数。例如要在多个字符串上执行String的capitalize函数，可以这样写：

def capitalizeAll(args: String*) = {
  args.map { arg =>
    arg.capitalize
  }
}

scala> capitalizeAll("rarity", "applejack")
res2: Seq[String] = ArrayBuffer(Rarity, Applejack)

 

类

scala> class Calculator {
     |   val brand: String = "HP"
     |   def add(m: Int, n: Int): Int = m + n
     | }
defined class Calculator

scala> val calc = new Calculator
calc: Calculator = Calculator@e75a11

scala> calc.add(1, 2)
res1: Int = 3

scala> calc.brand
res2: String = "HP"

 

上面的例子展示了如何在类中用def定义方法和用val定义字段值。方法就是可以访问类的状态的函数。

构造函数

构造函数不是特殊的方法，他们是除了类的方法定义之外的代码。让我们扩展计算器的例子，增加一个构造函数参数，并用它来初始化内部状态。

class Calculator(brand: String) {
  /**
   * A constructor.
   */
  val color: String = if (brand == "TI") {
    "blue"
  } else if (brand == "HP") {
    "black"
  } else {
    "white"
  }

  // An instance method.
  def add(m: Int, n: Int): Int = m + n
}

 

注意两种不同风格的评论。

你可以使用构造函数来构造一个实例：

scala> val calc = new Calculator("HP")
calc: Calculator = Calculator@1e64cc4d

scala> calc.color
res0: String = black

 

表达式

上文的Calculator例子说明了Scala是如何面向表达式的。颜色的值就是绑定在一个if/else表达式上的。Scala是高度面向表达式的：大多数东西都是表达式而非指令。

旁白: 函数 vs 方法

函数和方法在很大程度上是可以互换的。由于函数和方法是如此的相似，你可能都不知道你调用的东西是一个函数还是一个方法。而当真正碰到的方法和函数之间的差异的时候，你可能会感到困惑。

scala> class C {
     |   var acc = 0
     |   def minc = { acc += 1 }
     |   val finc = { () => acc += 1 }
     | }
defined class C

scala> val c = new C
c: C = C@1af1bd6

scala> c.minc // calls c.minc()

scala> c.finc // returns the function as a value:
res2: () => Unit = <function0>

 

当你可以调用一个不带括号的“函数”，但是对另一个却必须加上括号的时候，你可能会想哎呀，我还以为自己知道Scala是怎么工作的呢。也许他们有时需要括号？你可能以为自己用的是函数，但实际使用的是方法。

在实践中，即使不理解方法和函数上的区别，你也可以用Scala做伟大的事情。如果你是Scala新手，而且在读两者的差异解释，你可能会跟不上。不过这并不意味着你在使用Scala上有麻烦。它只是意味着函数和方法之间的差异是很微妙的，只有深入语言内部才能清楚理解它。

继承

class ScientificCalculator(brand: String) extends Calculator(brand) {
  def log(m: Double, base: Double) = math.log(m) / math.log(base)
}

 

参考 Effective Scala 指出如果子类与父类实际上没有区别，类型别名是优于继承的。A Tour of Scala 详细介绍了子类化。

重载方法

class EvenMoreScientificCalculator(brand: String) extends ScientificCalculator(brand) {
  def log(m: Int): Double = log(m, math.exp(1))
}

 

抽象类

你可以定义一个抽象类，它定义了一些方法但没有实现它们。取而代之是由扩展抽象类的子类定义这些方法。你不能创建抽象类的实例。

scala> abstract class Shape {
     |   def getArea():Int    // subclass should define this
     | }
defined class Shape

scala> class Circle(r: Int) extends Shape {
     |   def getArea():Int = { r * r * 3 }
     | }
defined class Circle

scala> val s = new Shape
<console>:8: error: class Shape is abstract; cannot be instantiated
       val s = new Shape
               ^

scala> val c = new Circle(2)
c: Circle = Circle@65c0035b

 

特质（Traits）

特质是一些字段和行为的集合，可以扩展或混入（mixin）你的类中。

trait Car {
  val brand: String
}

trait Shiny {
  val shineRefraction: Int
}

class BMW extends Car {
  val brand = "BMW"
}

 

通过with关键字，一个类可以扩展多个特质：

class BMW extends Car with Shiny {
  val brand = "BMW"
  val shineRefraction = 12
}

 

参考 Effective Scala 对特质的观点。

什么时候应该使用特质而不是抽象类？ 如果你想定义一个类似接口的类型，你可能会在特质和抽象类之间难以取舍。这两种形式都可以让你定义一个类型的一些行为，并要求继承者定义一些其他行为。一些经验法则：

• 优先使用特质。一个类扩展多个特质是很方便的，但却只能扩展一个抽象类。
  
• 如果你需要构造函数参数，使用抽象类。因为抽象类可以定义带参数的构造函数，而特质不行。例如，你不能说trait t(i: Int) {}，参数i是非法的。

你不是问这个问题的第一人。可以查看更全面的答案： stackoverflow: Scala特质 vs 抽象类 , 抽象类和特质的区别, and Scala编程: 用特质，还是不用特质？

类型

此前，我们定义了一个函数的参数为Int，表示输入是一个数字类型。其实函数也可以是泛型的，来适用于所有类型。当这种情况发生时，你会看到用方括号语法引入的类型参数。下面的例子展示了一个使用泛型键和值的缓存。

trait Cache[K, V] {
  def get(key: K): V
  def put(key: K, value: V)
  def delete(key: K)
}

 

方法也可以引入类型参数。

def remove[K](key: K)

 

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apply 方法

当类或对象有一个主要用途的时候，apply方法为你提供了一个很好的语法糖。

scala> class Foo {}
defined class Foo

scala> object FooMaker {
     |   def apply() = new Foo
     | }
defined module FooMaker

scala> val newFoo = FooMaker()
newFoo: Foo = Foo@5b83f762

 

或

scala> class Bar {
     |   def apply() = 0
     | }
defined class Bar

scala> val bar = new Bar
bar: Bar = Bar@47711479

scala> bar()
res8: Int = 0

 

在这里，我们实例化对象看起来像是在调用一个方法。以后会有更多介绍！

单例对象

单例对象用于持有一个类的唯一实例。通常用于工厂模式。

object Timer {
  var count = 0

  def currentCount(): Long = {
    count += 1
    count
  }
}

 

可以这样使用：

scala> Timer.currentCount()
res0: Long = 1

 

单例对象可以和类具有相同的名称，此时该对象也被称为“伴生对象”。我们通常将伴生对象作为工厂使用。

下面是一个简单的例子，可以不需要使用’new’来创建一个实例了。Apply

class Bar(foo: String)

object Bar {
  def apply(foo: String) = new Bar(foo)
}

 

函数即对象

在Scala中，我们经常谈论对象的函数式编程。这是什么意思？到底什么是函数呢？

函数是一些特质的集合。具体来说，具有一个参数的函数是Function1特质的一个实例。这个特征定义了apply()语法糖，让你调用一个对象时就像你在调用一个函数。

scala> object addOne extends Function1[Int, Int] {
     |   def apply(m: Int): Int = m + 1
     | }
defined module addOne

scala> addOne(1)
res2: Int = 2

 

这个Function特质集合下标从0开始一直到22。为什么是22？这是一个主观的魔幻数字(magic number)。我从来没有使用过多于22个参数的函数，所以这个数字似乎是合理的。

apply语法糖有助于统一对象和函数式编程的二重性。你可以传递类，并把它们当做函数使用，而函数本质上是类的实例。

这是否意味着，当你在类中定义一个方法时，得到的实际上是一个Function*的实例？不是的，在类中定义的方法是方法而不是函数。在repl中独立定义的方法是Function*的实例。

类也可以扩展Function，这些类的实例可以使用()调用。

scala> class AddOne extends Function1[Int, Int] {
     |   def apply(m: Int): Int = m + 1
     | }
defined class AddOne

scala> val plusOne = new AddOne()
plusOne: AddOne = <function1>

scala> plusOne(1)
res0: Int = 2

 

可以使用更直观快捷的extends (Int => Int)代替extends Function1[Int, Int]

class AddOne extends (Int => Int) {
  def apply(m: Int): Int = m + 1
}

 

包

你可以将代码组织在包里。

package com.twitter.example

 

在文件头部定义包，会将文件中所有的代码声明在那个包中。

值和函数不能在类或单例对象之外定义。单例对象是组织静态函数(static function)的有效工具。

package com.twitter.example

object colorHolder {
  val BLUE = "Blue"
  val RED = "Red"
}

 

现在你可以直接访问这些成员

println("the color is: " + com.twitter.example.colorHolder.BLUE)

 

注意在你定义这个对象时Scala解释器的返回：

scala> object colorHolder {
     |   val Blue = "Blue"
     |   val Red = "Red"
     | }
defined module colorHolder

 

这暗示了Scala的设计者是把对象作为Scala的模块系统的一部分进行设计的。

模式匹配

这是Scala中最有用的部分之一。

匹配值

val times = 1

times match {
  case 1 => "one"
  case 2 => "two"
  case _ => "some other number"
}

 

使用守卫进行匹配

times match {
  case i if i == 1 => "one"
  case i if i == 2 => "two"
  case _ => "some other number"
}

 

注意我们是怎样将值赋给变量’i’的。

在最后一行指令中的_是一个通配符；它保证了我们可以处理所有的情况。
否则当传进一个不能被匹配的数字的时候，你将获得一个运行时错误。我们以后会继续讨论这个话题的。

参考 Effective Scala 对什么时候使用模式匹配 和 模式匹配格式化的建议. A Tour of Scala 也描述了 模式匹配

匹配类型

你可以使用 match来分别处理不同类型的值。

def bigger(o: Any): Any = {
  o match {
    case i: Int if i < 0 => i - 1
    case i: Int => i + 1
    case d: Double if d < 0.0 => d - 0.1
    case d: Double => d + 0.1
    case text: String => text + "s"
  }
}

 

匹配类成员

还记得我们之前的计算器吗。

让我们通过类型对它们进行分类。

一开始会很痛苦。

def calcType(calc: Calculator) = calc match {
  case _ if calc.brand == "hp" && calc.model == "20B" => "financial"
  case _ if calc.brand == "hp" && calc.model == "48G" => "scientific"
  case _ if calc.brand == "hp" && calc.model == "30B" => "business"
  case _ => "unknown"
}

 

(⊙o⊙)哦，太痛苦了。幸好Scala提供了一些应对这种情况的有效工具。

样本类 Case Classes

使用样本类可以方便得存储和匹配类的内容。你不用new关键字就可以创建它们。

scala> case class Calculator(brand: String, model: String)
defined class Calculator

scala> val hp20b = Calculator("hp", "20b")
hp20b: Calculator = Calculator(hp,20b)

 

样本类基于构造函数的参数，自动地实现了相等性和易读的toString方法。

scala> val hp20b = Calculator("hp", "20b")
hp20b: Calculator = Calculator(hp,20b)

scala> val hp20B = Calculator("hp", "20b")
hp20B: Calculator = Calculator(hp,20b)

scala> hp20b == hp20B
res6: Boolean = true

 

样本类也可以像普通类那样拥有方法。

使用样本类进行模式匹配

case classes are designed to be used with pattern matching. Let’s simplify our calculator classifier example from earlier.
样本类就是被设计用在模式匹配中的。让我们简化之前的计算器分类器的例子。

val hp20b = Calculator("hp", "20B")
val hp30b = Calculator("hp", "30B")

def calcType(calc: Calculator) = calc match {
  case Calculator("hp", "20B") => "financial"
  case Calculator("hp", "48G") => "scientific"
  case Calculator("hp", "30B") => "business"
  case Calculator(ourBrand, ourModel) => "Calculator: %s %s is of unknown type".format(ourBrand, ourModel)
}

 

最后一句也可以这样写

  case Calculator(_, _) => "Calculator of unknown type"

 

或者我们完全可以不将匹配对象指定为Calculator类型

 case _ => "Calculator of unknown type"

 

或者我们也可以将匹配的值重新命名。

case c@Calculator(_, _) => "Calculator: %s of unknown type".format(c)

 

异常

Scala中的异常可以在try-catch-finally语法中通过模式匹配使用。

try {
  remoteCalculatorService.add(1, 2)
} catch {
  case e: ServerIsDownException => log.error(e, "the remote calculator service is unavailable. should have kept your trusty HP.")
} finally {
  remoteCalculatorService.close()
}

 

try也是面向表达式的

val result: Int = try {
  remoteCalculatorService.add(1, 2)
} catch {
  case e: ServerIsDownException => {
    log.error(e, "the remote calculator service is unavailable. should have kept your trusty HP.")
    0
  }
} finally {
  remoteCalculatorService.close()
}

 

这并不是一个完美编程风格的展示，而只是一个例子，用来说明try-catch-finally和Scala中其他大部分事物一样是表达式。

当一个异常被捕获处理了，finally块将被调用；它不是表达式的一部分

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列表 List

scala> val numbers = List(1, 2, 3, 4)
numbers: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)

 

集 Set

集没有重复

scala> Set(1, 1, 2)
res0: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2)

 

元组 Tuple

元组是在不使用类的前提下，将元素组合起来形成简单的逻辑集合。

scala> val hostPort = ("localhost", 80)
hostPort: (String, Int) = (localhost, 80)

 

与样本类不同，元组不能通过名称获取字段，而是使用位置下标来读取对象；而且这个下标基于1，而不是基于0。

scala> hostPort._1
res0: String = localhost

scala> hostPort._2
res1: Int = 80

 

元组可以很好得与模式匹配相结合。

hostPort match {
  case ("localhost", port) => ...
  case (host, port) => ...
}

 

在创建两个元素的元组时，可以使用特殊语法：->

scala> 1 -> 2
res0: (Int, Int) = (1,2)

 

参考 Effective Scala 对 解构绑定 （“拆解”一个元组）的观点。

映射 Map

它可以持有基本数据类型。

Map(1 -> 2)
Map("foo" -> "bar")

 

这看起来像是特殊的语法，不过不要忘了上文讨论的->可以用来创建二元组。

Map()方法也使用了从第一节课学到的变参列表：Map(1 -> "one", 2 -> "two")将变为 Map((1, "one"), (2, "two"))，其中第一个参数是映射的键，第二个参数是映射的值。

映射的值可以是映射甚或是函数。

Map(1 -> Map("foo" -> "bar"))

Map("timesTwo" -> { timesTwo(_) })

 

选项 Option

Option 是一个表示有可能包含值的容器。

Option基本的接口是这样的：

trait Option[T] {
  def isDefined: Boolean
  def get: T
  def getOrElse(t: T): T
}

 

Option本身是泛型的，并且有两个子类： Some[T] 或 None

我们看一个使用Option的例子：

Map.get 使用 Option 作为其返回值，表示这个方法也许不会返回你请求的值。

scala> val numbers = Map("one" -> 1, "two" -> 2)
numbers: scala.collection.immutable.Map[java.lang.String,Int] = Map(one -> 1, two -> 2)

scala> numbers.get("two")
res0: Option[Int] = Some(2)

scala> numbers.get("three")
res1: Option[Int] = None

 

现在我们的数据似乎陷在Option中了，我们怎样获取这个数据呢？

直觉上想到的可能是在isDefined方法上使用条件判断来处理。

// We want to multiply the number by two, otherwise return 0.
val result = if (res1.isDefined) {
  res1.get * 2
} else {
  0
}

 

我们建议使用getOrElse或模式匹配处理这个结果。

getOrElse 让你轻松地定义一个默认值。

 val result = res1.getOrElse(0) * 2 

 

模式匹配能自然地配合Option使用。

val result = res1 match {
  case Some(n) => n * 2
  case None => 0
}

 

参考 Effective Scala 对使用Options的意见。

函数组合子（Functional Combinators）

List(1, 2, 3) map squared对列表中的每一个元素都应用了squared平方函数，并返回一个新的列表List(1, 4, 9)。我们称这个操作map 组合子。 （如果想要更好的定义，你可能会喜欢Stackoverflow上对组合子的说明。）他们常被用在标准的数据结构上。

map

map对列表中的每个元素应用一个函数，返回应用后的元素所组成的列表。

 

scala> val numbers = List(1, 2, 3, 4)
scala> numbers.map((i: Int) => i * 2)
res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

 

或传入一个部分应用函数

scala> def timesTwo(i: Int): Int = i * 2
timesTwo: (i: Int)Int

scala> numbers.map(timesTwo _)
res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

 

foreach

foreach很像map，但没有返回值。foreach仅用于有副作用[side-effects]的函数。

scala> numbers.foreach((i: Int) => i * 2)

 

什么也没有返回。

你可以尝试存储返回值，但它会是Unit类型（即void）

scala> val doubled = numbers.foreach((i: Int) => i * 2)
doubled: Unit = ()

 

filter

filter移除任何对传入函数计算结果为false的元素。返回一个布尔值的函数通常被称为谓词函数[或判定函数]。

scala> numbers.filter((i: Int) => i % 2 == 0)
res0: List[Int] = List(2, 4)

scala> def isEven(i: Int): Boolean = i % 2 == 0
isEven: (i: Int)Boolean

scala> numbers.filter(isEven _)
res2: List[Int] = List(2, 4)

 

zip

zip将两个列表的内容聚合到一个对偶列表中。

scala> List(1, 2, 3).zip(List("a", "b", "c"))
res0: List[(Int, String)] = List((1,a), (2,b), (3,c))

 

partition

partition将使用给定的谓词函数分割列表。

scala> val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
scala> numbers.partition(_ % 2 == 0)
res0: (List[Int], List[Int]) = (List(2, 4, 6, 8, 10),List(1, 3, 5, 7, 9))

 

find

find返回集合中第一个匹配谓词函数的元素。

scala> numbers.find((i: Int) => i > 5)
res0: Option[Int] = Some(6)

 

drop & dropWhile

drop 将删除前i个元素

scala> numbers.drop(5)
res0: List[Int] = List(6, 7, 8, 9, 10)

 

dropWhile 将删除元素直到找到第一个匹配谓词函数的元素。例如，如果我们在numbers列表上使用dropWhile奇数的函数, 1将被丢弃（但3不会被丢弃，因为他被2“保护”了）。

scala> numbers.dropWhile(_ % 2 != 0)
res0: List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

 

foldLeft

scala> numbers.foldLeft(0)((m: Int, n: Int) => m + n)
res0: Int = 55

 

0为初始值（记住numbers是List[Int]类型），m作为一个累加器。

直接观察运行过程：

scala> numbers.foldLeft(0) { (m: Int, n: Int) => println("m: " + m + " n: " + n); m + n }
m: 0 n: 1
m: 1 n: 2
m: 3 n: 3
m: 6 n: 4
m: 10 n: 5
m: 15 n: 6
m: 21 n: 7
m: 28 n: 8
m: 36 n: 9
m: 45 n: 10
res0: Int = 55

 

foldRight

和foldLeft一样，只是运行过程相反。

scala> numbers.foldRight(0) { (m: Int, n: Int) => println("m: " + m + " n: " + n); m + n }
m: 10 n: 0
m: 9 n: 10
m: 8 n: 19
m: 7 n: 27
m: 6 n: 34
m: 5 n: 40
m: 4 n: 45
m: 3 n: 49
m: 2 n: 52
m: 1 n: 54
res0: Int = 55

 

flatten

flatten将嵌套结构扁平化为一个层次的集合。

scala> List(List(1, 2), List(3, 4)).flatten
res0: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)

 

flatMap

flatMap是一种常用的组合子，结合映射[mapping]和扁平化[flattening]。 flatMap需要一个处理嵌套列表的函数，然后将结果串连起来。

scala> val nestedNumbers = List(List(1, 2), List(3, 4))
nestedNumbers: List[List[Int]] = List(List(1, 2), List(3, 4))

scala> nestedNumbers.flatMap(x => x.map(_ * 2))
res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

 

可以把它看做是“先映射后扁平化”的快捷操作：

scala> nestedNumbers.map((x: List[Int]) => x.map(_ * 2)).flatten
res1: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

 

这个例子先调用map，然后可以马上调用flatten，这就是“组合子”的特征，也是这些函数的本质。

参考 Effective Scala 对flatMap的意见。

扩展函数组合子

现在我们已经学过集合上的一些函数。

我们将尝试写自己的函数组合子。

有趣的是，上面所展示的每一个函数组合子都可以用fold方法实现。让我们看一些例子。

def ourMap(numbers: List[Int], fn: Int => Int): List[Int] = {
  numbers.foldRight(List[Int]()) { (x: Int, xs: List[Int]) =>
    fn(x) :: xs
  }
}

scala> ourMap(numbers, timesTwo(_))
res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

 

为什么是List[Int]()？Scala没有聪明到理解你的目的是将结果积聚在一个空的Int类型的列表中。

Map?

所有展示的函数组合子都可以在Map上使用。Map可以被看作是一个二元组的列表，所以你写的函数要处理一个键和值的二元组。

scala> val extensions = Map("steve" -> 100, "bob" -> 101, "joe" -> 201)
extensions: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map((steve,100), (bob,101), (joe,201))

 

现在筛选出电话分机号码低于200的条目。

scala> extensions.filter((namePhone: (String, Int)) => namePhone._2 < 200)
res0: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map((steve,100), (bob,101))

 

因为参数是元组，所以你必须使用位置获取器来读取它们的键和值。呃！

幸运的是，我们其实可以使用模式匹配更优雅地提取键和值。

scala> extensions.filter({case (name, extension) => extension < 200})
res0: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map((steve,100), (bob,101))

 

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函数组合

让我们创建两个函数：

scala> def f(s: String) = "f(" + s + ")"
f: (String)java.lang.String

scala> def g(s: String) = "g(" + s + ")"
g: (String)java.lang.String

 

compose

compose 组合其他函数形成一个新的函数 f(g(x))

scala> val fComposeG = f _ compose g _
fComposeG: (String) => java.lang.String = <function>

scala> fComposeG("yay")
res0: java.lang.String = f(g(yay))

 

andThen

andThen 和 compose很像，但是调用顺序是先调用第一个函数，然后调用第二个，即g(f(x))

scala> val fAndThenG = f _ andThen g _
fAndThenG: (String) => java.lang.String = <function>

scala> fAndThenG("yay")
res1: java.lang.String = g(f(yay))

 

柯里化 vs 偏应用

case 语句

那么究竟什么是case语句？

这是一个名为PartialFunction的函数的子类。

多个case语句的集合是什么？

他们是共同组合在一起的多个PartialFunction。

理解PartialFunction(偏函数)

对给定的输入参数类型，函数可接受该类型的任何值。换句话说，一个(Int) => String 的函数可以接收任意Int值，并返回一个字符串。

对给定的输入参数类型，偏函数只能接受该类型的某些特定的值。一个定义为(Int) => String 的偏函数可能不能接受所有Int值为输入。

isDefinedAt 是PartialFunction的一个方法，用来确定PartialFunction是否能接受一个给定的参数。

注意 偏函数PartialFunction 和我们前面提到的部分应用函数是无关的。

参考 Effective Scala 对PartialFunction的意见。

scala> val one: PartialFunction[Int, String] = { case 1 => "one" }
one: PartialFunction[Int,String] = <function1>

scala> one.isDefinedAt(1)
res0: Boolean = true

scala> one.isDefinedAt(2)
res1: Boolean = false

 

您可以调用一个偏函数。

scala> one(1)
res2: String = one

 

PartialFunctions可以使用orElse组成新的函数，得到的PartialFunction反映了是否对给定参数进行了定义。

scala> val two: PartialFunction[Int, String] = { case 2 => "two" }
two: PartialFunction[Int,String] = <function1>

scala> val three: PartialFunction[Int, String] = { case 3 => "three" }
three: PartialFunction[Int,String] = <function1>

scala> val wildcard: PartialFunction[Int, String] = { case _ => "something else" }
wildcard: PartialFunction[Int,String] = <function1>

scala> val partial = one orElse two orElse three orElse wildcard
partial: PartialFunction[Int,String] = <function1>

scala> partial(5)
res24: String = something else

scala> partial(3)
res25: String = three

scala> partial(2)
res26: String = two

scala> partial(1)
res27: String = one

scala> partial(0)
res28: String = something else

 

case 之谜

上周我们看到一些新奇的东西。我们在通常应该使用函数的地方看到了一个case语句。

scala> case class PhoneExt(name: String, ext: Int)
defined class PhoneExt

scala> val extensions = List(PhoneExt("steve", 100), PhoneExt("robey", 200))
extensions: List[PhoneExt] = List(PhoneExt(steve,100), PhoneExt(robey,200))

scala> extensions.filter { case PhoneExt(name, extension) => extension < 200 }
res0: List[PhoneExt] = List(PhoneExt(steve,100))

 

为什么这段代码可以工作？

filter使用一个函数。在这个例子中是一个谓词函数(PhoneExt) => Boolean。

PartialFunction是Function的子类型，所以filter也可以使用PartialFunction！

===========================================================================================================

什么是静态类型？它们为什么有用？

按Pierce的话讲：“类型系统是一个语法方法，它们根据程序计算的值的种类对程序短语进行分类，通过分类结果错误行为进行自动检查。”

类型允许你表示函数的定义域和值域。例如，从数学角度看这个定义：

f: R -> N

它告诉我们函数“f”是从实数集到自然数集的映射。

抽象地说，这就是 具体 类型的准确定义。类型系统给我们提供了一些更强大的方式来表达这些集合。

鉴于这些注释，编译器可以 静态地 （在编译时）验证程序是 合理 的。也就是说，如果值（在运行时）不符合程序规定的约束，编译将失败。

一般说来，类型检查只能保证 不合理 的程序不能编译通过。它不能保证每一个合理的程序都 可以 编译通过。

随着类型系统表达能力的提高，我们可以生产更可靠的代码，因为它能够在我们运行程序之前验证程序的不变性（当然是发现类型本身的模型bug！）。学术界一直很努力地提高类型系统的表现力，包括值依赖（value-dependent）类型！

需要注意的是，所有的类型信息会在编译时被删去，因为它已不再需要。这就是所谓的擦除。

Scala中的类型

Scala强大的类型系统拥有非常丰富的表现力。其主要特性有：

• 参数化多态性 粗略地说，就是泛型编程
• （局部）类型推断 粗略地说，就是为什么你不需要这样写代码val i: Int = 12: Int
• 存在量化 粗略地说，为一些没有名称的类型进行定义
• 视窗 我们将下周学习这些；粗略地说，就是将一种类型的值“强制转换”为另一种类型

参数化多态性

多态性是在不影响静态类型丰富性的前提下，用来（给不同类型的值）编写通用代码的。

例如，如果没有参数化多态性，一个通用的列表数据结构总是看起来像这样（事实上，它看起来很像使用泛型前的Java）：

scala> 2 :: 1 :: "bar" :: "foo" :: Nil
res5: List[Any] = List(2, 1, bar, foo)

 

现在我们无法恢复其中成员的任何类型信息。

scala> res5.head
res6: Any = 2

 

所以我们的应用程序将会退化为一系列类型转换（“asInstanceOf[]”），并且会缺乏类型安全的保障（因为这些都是动态的）。

多态性是通过指定 类型变量 实现的。

scala> def drop1[A](l: List[A]) = l.tail
drop1: [A](l: List[A])List[A]

scala> drop1(List(1,2,3))
res1: List[Int] = List(2, 3)

 

Scala有秩1多态性

粗略地说，这意味着在Scala中，有一些你想表达的类型概念“过于泛化”以至于编译器无法理解。假设你有一个函数

def toList[A](a: A) = List(a)

 

你希望继续泛型地使用它：

def foo[A, B](f: A => List[A], b: B) = f(b)

 

这段代码不能编译，因为所有的类型变量只有在调用上下文中才被固定。即使你“钉住”了类型B：

def foo[A](f: A => List[A], i: Int) = f(i)

 

…你也会得到一个类型不匹配的错误。

类型推断

静态类型的一个传统反对意见是，它有大量的语法开销。Scala通过 类型推断 来缓解这个问题。

在函数式编程语言中，类型推断的经典方法是 Hindley Milner算法，它最早是实现在ML中的。

Scala类型推断系统的实现稍有不同，但本质类似：推断约束，并试图统一类型。

例如，在Scala中你无法这样做：

scala> { x => x }
<console>:7: error: missing parameter type
       { x => x }

 

而在OCaml中你可以：

# fun x -> x;;
- : 'a -> 'a = <fun>

 

在Scala中所有类型推断是 局部的 。Scala一次分析一个表达式。例如：

scala> def id[T](x: T) = x
id: [T](x: T)T

scala> val x = id(322)
x: Int = 322

scala> val x = id("hey")
x: java.lang.String = hey

scala> val x = id(Array(1,2,3,4))
x: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

 

类型信息都保存完好，Scala编译器为我们进行了类型推断。请注意我们并不需要明确指定返回类型。

变性 Variance

Scala的类型系统必须同时解释类层次和多态性。类层次结构可以表达子类关系。在混合OO和多态性时，一个核心问题是：如果T’是T一个子类，Container[T’]应该被看做是Container[T]的子类吗？变性（Variance）注解允许你表达类层次结构和多态类型之间的关系：

	含义	Scala 标记
协变covariant	C[T’]是 C[T] 的子类	[+T]
逆变contravariant	C[T] 是 C[T’]的子类	[-T]
不变invariant	C[T] 和 C[T’]无关	[T]

子类型关系的真正含义：对一个给定的类型T，如果T’是其子类型，你能替换它吗？

scala> class Covariant[+A]
defined class Covariant

scala> val cv: Covariant[AnyRef] = new Covariant[String]
cv: Covariant[AnyRef] = Covariant@4035acf6

scala> val cv: Covariant[String] = new Covariant[AnyRef]
<console>:6: error: type mismatch;
 found   : Covariant[AnyRef]
 required: Covariant[String]
       val cv: Covariant[String] = new Covariant[AnyRef]
                                   ^

scala> class Contravariant[-A]
defined class Contravariant

scala> val cv: Contravariant[String] = new Contravariant[AnyRef]
cv: Contravariant[AnyRef] = Contravariant@49fa7ba

scala> val fail: Contravariant[AnyRef] = new Contravariant[String]
<console>:6: error: type mismatch;
 found   : Contravariant[String]
 required: Contravariant[AnyRef]
       val fail: Contravariant[AnyRef] = new Contravariant[String]
                                     ^

逆变似乎很奇怪。什么时候才会用到它呢？令人惊讶的是，函数特质的定义就使用了它！

trait Function1 [-T1, +R] extends AnyRef

 

如果你仔细从替换的角度思考一下，会发现它是非常合理的。让我们先定义一个简单的类层次结构：

scala> class Animal { val sound = "rustle" }
defined class Animal

scala> class Bird extends Animal { override val sound = "call" }
defined class Bird

scala> class Chicken extends Bird { override val sound = "cluck" }
defined class Chicken

 

假设你需要一个以Bird为参数的函数：

scala> val getTweet: (Bird => String) = // TODO

 

标准动物库有一个函数满足了你的需求，但它的参数是Animal。在大多数情况下，如果你说“我需要一个___，我有一个___的子类”是可以的。但是，在函数参数这里是逆变的。如果你需要一个接受参数类型Bird的函数变量，但却将这个变量指向了接受参数类型为Chicken的函数，那么给它传入一个Duck时就会出错。然而，如果将该变量指向一个接受参数类型为Animal的函数就不会有这种问题：

scala> val getTweet: (Bird => String) = ((a: Animal) => a.sound )
getTweet: Bird => String = <function1>

 

函数的返回值类型是协变的。如果你需要一个返回Bird的函数，但指向的函数返回类型是Chicken，这当然是可以的。

scala> val hatch: (() => Bird) = (() => new Chicken ) hatch: () => Bird = <function0>

 

边界

Scala允许你通过 边界 来限制多态变量。这些边界表达了子类型关系。

scala> def cacophony[T](things: Seq[T]) = things map (_.sound)
<console>:7: error: value sound is not a member of type parameter T
       def cacophony[T](things: Seq[T]) = things map (_.sound)
                                                        ^

scala> def biophony[T <: Animal](things: Seq[T]) = things map (_.sound)
biophony: [T <: Animal](things: Seq[T])Seq[java.lang.String]

scala> biophony(Seq(new Chicken, new Bird))
res5: Seq[java.lang.String] = List(cluck, call)

 

类型下界也是支持的，这让逆变和巧妙协变的引入得心应手。List[+T]是协变的；一个Bird的列表也是Animal的列表。List定义一个操作::(elem T)返回一个加入了elem的新的List。新的List和原来的列表具有相同的类型：

scala> val flock = List(new Bird, new Bird)
flock: List[Bird] = List(Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2)

scala> new Chicken :: flock
res53: List[Bird] = List(Chicken@56fbda05, Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2)

 

List 同样 定义了::[B >: T](x: B) 来返回一个List[B]。请注意B >: T，这指明了类型B为类型T的超类。这个方法让我们能够做正确地处理在一个List[Bird]前面加一个Animal的操作：

scala> new Animal :: flock
res59: List[Animal] = List(Animal@11f8d3a8, Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2)

 

注意返回类型是Animal。

量化

有时候，你并不关心是否能够命名一个类型变量，例如：

scala> def count[A](l: List[A]) = l.size
count: [A](List[A])Int

 

这时你可以使用“通配符”取而代之：

scala> def count(l: List[_]) = l.size
count: (List[_])Int

 

这相当于是下面代码的简写：

scala> def count(l: List[T forSome { type T }]) = l.size
count: (List[T forSome { type T }])Int

 

注意量化会的结果会变得非常难以理解：

scala> def drop1(l: List[_]) = l.tail
drop1: (List[_])List[Any]

 

突然，我们失去了类型信息！让我们细化代码看看发生了什么：

scala> def drop1(l: List[T forSome { type T }]) = l.tail
drop1: (List[T forSome { type T }])List[T forSome { type T }]

 

我们不能使用T因为类型不允许这样做。

你也可以为通配符类型变量应用边界：

scala> def hashcodes(l: Seq[_ <: AnyRef]) = l map (_.hashCode)
hashcodes: (Seq[_ <: AnyRef])Seq[Int]

scala> hashcodes(Seq(1,2,3))
<console>:7: error: type mismatch;
 found   : Int(1)
 required: AnyRef
Note: primitive types are not implicitly converted to AnyRef.
You can safely force boxing by casting x.asInstanceOf[AnyRef].
       hashcodes(Seq(1,2,3))
                     ^

scala> hashcodes(Seq("one", "two", "three"))
res1: Seq[Int] = List(110182, 115276, 110339486)

 ========================================================================================================================

视界（“类型类”）

有时候，你并不需要指定一个类型是等/子/超于另一个类，你可以通过转换这个类来伪装这种关联关系。一个视界指定一个类型可以被“看作是”另一个类型。这对对象的只读操作是很有用的。

隐 函数允许类型自动转换。更确切地说，在隐式函数可以帮助满足类型推断时，它们允许按需的函数应用。例如：

scala> implicit def strToInt(x: String) = x.toInt
strToInt: (x: String)Int

scala> "123"
res0: java.lang.String = 123

scala> val y: Int = "123"
y: Int = 123

scala> math.max("123", 111)
res1: Int = 123

 

视界，就像类型边界，要求对给定的类型存在这样一个函数。您可以使用<%指定类型限制，例如：

scala> class Container[A <% Int] { def addIt(x: A) = 123 + x }
defined class Container

 

这是说 A 必须“可被视”为 Int 。让我们试试。

scala> (new Container[String]).addIt("123")
res11: Int = 246

scala> (new Container[Int]).addIt(123) 
res12: Int = 246

scala> (new Container[Float]).addIt(123.2F)
<console>:8: error: could not find implicit value for evidence parameter of type (Float) => Int
       (new Container[Float]).addIt(123.2)
        ^

 

其他类型限制

方法可以通过隐含参数执行更复杂的类型限制。例如，List支持对数字内容执行sum，但对其他内容却不行。可是Scala的数字类型并不都共享一个超类，所以我们不能使用T <: Number。相反，要使之能工作，Scala的math库对适当的类型T 定义了一个隐含的Numeric[T]。 然后在List定义中使用它：

sum[B >: A](implicit num: Numeric[B]): B

 

如果你调用List(1,2).sum()，你并不需要传入一个 num 参数；它是隐式设置的。但如果你调用List("whoop").sum()，它会抱怨无法设置num。

在没有设定陌生的对象为Numeric的时候，方法可能会要求某种特定类型的“证据”。这时可以使用以下类型-关系运算符：

A =:= B	A 必须和 B相等
A <:< B	A 必须是 B的子类
A <%< B	A 必须可以被看做是 B

scala> class Container[A](value: A) { def addIt(implicit evidence: A =:= Int) = 123 + value }
defined class Container

scala> (new Container(123)).addIt
res11: Int = 246

scala> (new Container("123")).addIt
<console>:10: error: could not find implicit value for parameter evidence: =:=[java.lang.String,Int]

 

类似地，根据之前的隐式转换，我们可以放松约束为可视性：

验证报错:

scala> class Container[A](value: A) { def addIt(implicit evidence: A <%< Int) = 123 + value }
defined class Container

scala> (new Container("123")).addIt
res15: Int = 246

 

使用视图进行泛型编程

在Scala标准库中，视图主要用于实现集合的通用函数。例如“min”函数（在 Seq[] 上）就使用了这种技术：

def min[B >: A](implicit cmp: Ordering[B]): A = {
  if (isEmpty)
    throw new UnsupportedOperationException("empty.min")

  reduceLeft((x, y) => if (cmp.lteq(x, y)) x else y)
}

 

其主要优点是：

• 集合中的元素并不是必须实现 Ordered 特质，但 Ordered 的使用仍然可以执行静态类型检查。
• 无需任何额外的库支持，你也可以定义自己的排序：

scala> List(1,2,3,4).min
res0: Int = 1

scala> List(1,2,3,4).min(new Ordering[Int] { def compare(a: Int, b: Int) = b compare a })
res3: Int = 4

 

作为旁注，标准库中有视图来将 Ordered 转换为 Ordering （反之亦然）。

trait LowPriorityOrderingImplicits {
  implicit def ordered[A <: Ordered[A]]: Ordering[A] = new Ordering[A] {
    def compare(x: A, y: A) = x.compare(y)
  }
}

 

上下文边界和implicitly[]

Scala2.8引入了一种串联和访问隐式参数的快捷方式。

scala> def foo[A](implicit x: Ordered[A]) {}
foo: [A](implicit x: Ordered[A])Unit

scala> def foo[A : Ordered] {}                        
foo: [A](implicit evidence$1: Ordered[A])Unit

 

隐式值可能会通过 implicitly 被访问

scala> implicitly[Ordering[Int]]
res37: Ordering[Int] = scala.math.Ordering$Int$@3a9291cf

 

相结合后往往会使用更少的代码，尤其是串联视图的时候。

更高级多态性类型 和 特设多态性

Scala可以对“更高阶”的类型进行抽象。例如，假设您需要用几种类型的容器处理几种类型的数据。你可能定义了一个Container的接口，它可以被实现为几种类型的容器：Option、List等。你要定义可以使用这些容器里的值的接口，但不想确定值的类型。

这类似与函数柯里化。例如，尽管“一元类型”有类似List[A]的构造函数，这意味着我们必须满足一个“级别”的类型变量来产生一个具体的类型（就像一个没有柯里化的函数需要只提供一个参数列表来被调用），更高阶的类型需要更多。

scala> trait Container[M[_]] { def put[A](x: A): M[A]; def get[A](m: M[A]): A }

scala> val container = new Container[List] { def put[A](x: A) = List(x); def get[A](m: List[A]) = m.head }
container: java.lang.Object with Container[List] = $anon$1@7c8e3f75

scala> container.put("hey")
res24: List[java.lang.String] = List(hey)

scala> container.put(123)
res25: List[Int] = List(123)

 

注意：*Container*是参数化类型的多态（“容器类型”）。

如果我们结合隐式转换implicits使用容器，我们会得到“特设的”多态性：即对容器写泛型函数的能力。

scala> trait Container[M[_]] { def put[A](x: A): M[A]; def get[A](m: M[A]): A }

scala> implicit val listContainer = new Container[List] { def put[A](x: A) = List(x); def get[A](m: List[A]) = m.head }

scala> implicit val optionContainer = new Container[Some] { def put[A](x: A) = Some(x); def get[A](m: Some[A]) = m.get }

scala> def tupleize[M[_]: Container, A, B](fst: M[A], snd: M[B]) = {
     | val c = implicitly[Container[M]]                             
     | c.put(c.get(fst), c.get(snd))
     | }
tupleize: [M[_],A,B](fst: M[A],snd: M[B])(implicit evidence$1: Container[M])M[(A, B)]

scala> tupleize(Some(1), Some(2))
res33: Some[(Int, Int)] = Some((1,2))

scala> tupleize(List(1), List(2))
res34: List[(Int, Int)] = List((1,2))

 

F-界多态性

通常有必要来访问一个（泛型）特质的具体子类。例如，想象你有一些泛型特质，但需要可以与它的某一子类进行比较。

trait Container extends Ordered[Container]

 

然而，现在比较方法是必须的了(在class中定义)

def compare(that: Container): Int

 

因此，我们不能访问具体子类型，例如：

class MyContainer extends Container {
  def compare(that: MyContainer): Int
}

 

编译失败，因为我们对 Container 指定了Ordered特质，而不是对特定子类型指定的。

为了调和这一点，我们改用F-界的多态性。

trait Container[A <: Container[A]] extends Ordered[A]

 

奇怪的类型！但可以看到怎样对 A 实现了Ordered参数化，它本身就是 Container[A]

所以，现在

class MyContainer extends Container[MyContainer] { 
  def compare(that: MyContainer) = 0 
}

 

他们是有序的了：

scala> List(new MyContainer, new MyContainer, new MyContainer)
res3: List[MyContainer] = List(MyContainer@30f02a6d, MyContainer@67717334, MyContainer@49428ffa)

scala> List(new MyContainer, new MyContainer, new MyContainer).min
res4: MyContainer = MyContainer@33dfeb30

 

鉴于他们都是 Container[_] 的子类型，我们可以定义另一个子类并创建 Container[_] 的一个混合列表：

scala> class YourContainer extends Container[YourContainer] { def compare(that: YourContainer) = 0 }
defined class YourContainer

scala> List(new MyContainer, new MyContainer, new MyContainer, new YourContainer)                   
res2: List[Container[_ >: YourContainer with MyContainer <: Container[_ >: YourContainer with MyContainer <: ScalaObject]]] 
  = List(MyContainer@3be5d207, MyContainer@6d3fe849, MyContainer@7eab48a7, YourContainer@1f2f0ce9)

 

注意结果类型是怎样成为 YourContainer 和 MyContainer 类型确定的下界。这是类型推断的工作。有趣的是，这种类型甚至不需要是有意义的，它只是提供了一个合乎逻辑的最大下界为列表的统一类型。如果现在我们尝试使用 Ordered 会发生什么？

List(new MyContainer, new MyContainer, new MyContainer, new YourContainer).min
<console>:9: error: could not find implicit value for parameter cmp:
  Ordering[Container[_ >: YourContainer with MyContainer <: Container[_ >: YourContainer with MyContainer <: ScalaObject]]]

 

对统一的类型 Ordered[]不存在了。太糟糕了。

结构类型

Scala 支持 结构类型 structural types — 类型需求由接口 构造 表示，而不是由具体的类型表示。

scala> def foo(x: { def get: Int }) = 123 + x.get
foo: (x: AnyRef{def get: Int})Int

scala> foo(new { def get = 10 })                 
res0: Int = 133

 

这可能在很多场景都是相当不错的，但这个实现中使用了反射，所以要注意性能！

抽象类型成员

在特质中，你可以让类型成员保持抽象。

scala> trait Foo { type A; val x: A; def getX: A = x }
defined trait Foo

scala> (new Foo { type A = Int; val x = 123 }).getX   
res3: Int = 123

scala> (new Foo { type A = String; val x = "hey" }).getX
res4: java.lang.String = hey

 

在做依赖注入等情况下，这往往是一个有用的技巧。

您可以使用hash操作符来引用一个抽象类型的变量：

scala> trait Foo[M[_]] { type t[A] = M[A] }
defined trait Foo

scala> val x: Foo[List]#t[Int] = List(1)
x: List[Int] = List(1)

 

类型擦除和清单

正如我们所知道的，类型信息在编译的时候会因为 擦除 而丢失。 Scala的 清单（Manifests） 功能，使我们能够选择性地恢复类型信息。清单提供了一个隐含值，根据需要由编译器生成。

scala> class MakeFoo[A](implicit manifest: Manifest[A]) { def make: A = manifest.erasure.newInstance.asInstanceOf[A] }

scala> (new MakeFoo[String]).make
res10: String = ""

 

案例分析: Finagle

参见: https://github.com/twitter/finagle

trait Service[-Req, +Rep] extends (Req => Future[Rep])

trait Filter[-ReqIn, +RepOut, +ReqOut, -RepIn]
  extends ((ReqIn, Service[ReqOut, RepIn]) => Future[RepOut])
{
  def andThen[Req2, Rep2](next: Filter[ReqOut, RepIn, Req2, Rep2]) =
    new Filter[ReqIn, RepOut, Req2, Rep2] {
      def apply(request: ReqIn, service: Service[Req2, Rep2]) = {
        Filter.this.apply(request, new Service[ReqOut, RepIn] {
          def apply(request: ReqOut): Future[RepIn] = next(request, service)
          override def release() = service.release()
          override def isAvailable = service.isAvailable
        })
      }
    }
    
  def andThen(service: Service[ReqOut, RepIn]) = new Service[ReqIn, RepOut] {
    private[this] val refcounted = new RefcountedService(service)

    def apply(request: ReqIn) = Filter.this.apply(request, refcounted)
    override def release() = refcounted.release()
    override def isAvailable = refcounted.isAvailable
  }    
}

 

一个服务可以通过过滤器对请求进行身份验证。

trait RequestWithCredentials extends Request {
  def credentials: Credentials
}

class CredentialsFilter(credentialsParser: CredentialsParser)
  extends Filter[Request, Response, RequestWithCredentials, Response]
{
  def apply(request: Request, service: Service[RequestWithCredentials, Response]): Future[Response] = {
    val requestWithCredentials = new RequestWrapper with RequestWithCredentials {
      val underlying = request
      val credentials = credentialsParser(request) getOrElse NullCredentials
    }

    service(requestWithCredentials)
  }
}

 

注意底层服务是如何需要对请求进行身份验证的，而且还是静态验证。因此，过滤器可以被看作是服务转换器。

许多过滤器可以被组合在一起：

val upFilter =
  logTransaction     andThen
  handleExceptions   andThen
  extractCredentials andThen
  homeUser           andThen
  authenticate       andThen
  route

 

===================================================================================================================================================================