Scala概述
什么是Scala
Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。http://www.scala-lang.org
为什么要学Scala
1、优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。
2、速度快：Scala语言表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快；Scala是静态编译的，所以和JRuby,Groovy比起来速度会快很多。
3、能融合到Hadoop生态圈：Hadoop现在是大数据事实标准，Spark并不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生态。JVM语言大部分可能会想到Java，但Java做出来的API太丑，或者想实现一个优雅的API太费劲。
Scala编译器安装
安装JDK
因为Scala是运行在JVM平台上的，所以安装Scala之前要安装JDK。
安装Scala
Windows安装Scala编译器
访问Scala官网http://www.scala-lang.org/下载Scala编译器安装包，目前最新版本是2.12.x，这里下载scala-2.11.8.msi后点击下一步就可以了（自动配置上环境变量）。也可以下载scala-2.11.8.zip，解压后配置上环境变量就可以了。
Linux安装Scala编译器
下载Scala地址https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html
然后解压Scala到指定目录
tar -zxvf scala-2.11.8.tgz -C /usr/java
配置环境变量，将scala加入到PATH中
vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:/usr/java/scala-2.11.8/bin
Scala开发工具安装
目前Scala的开发工具主要有两种：Eclipse和IDEA，这两个开发工具都有相应的Scala插件，如果使用Eclipse，直接到Scala官网下载即可http://scala-ide.org/download/sdk.html。
由于IDEA的Scala插件更优秀，大多数Scala程序员都选择IDEA，可以到http://www.jetbrains.com/idea/download/下载，点击下一步安装即可，安装时如果有网络可以选择在线安装Scala插件。
这里我们使用离线安装Scala插件：
1.安装IDEA，点击下一步即可。
2.下载IEDA的scala插件
插件地址： https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala
3.安装Scala插件：Configure -> Plugins -> Install plugin from disk -> 选择Scala插件 -> OK -> 重启IDEA
Scala基础
声明变量
package cn.itcast.scala object VariableDemo { def main(args: Array[String]) { //使用val定义的变量值是不可变的，相当于java里用final修饰的变量 val i = 1 //使用var定义的变量是可变得，在Scala中鼓励使用val var s = "hello" //Scala编译器会自动推断变量的类型，必要的时候可以指定类型 //变量名在前，类型在后 val str: String = "hello" } }
常用类型
Scala和Java一样，有7种数值类型Byte、Char、Short、Int、Long、Float、Double类型和1个Boolean类型。
条件表达式
Scala的条件表达式比较简洁，定义变量时加上if else判断条件。例如：
package cn.itcast.scala object ConditionDemo { def main(args: Array[String]) { val x = 1 //判断x的值，将结果赋给y val y = if (x > 0) 1 else -1 //打印y的值 println(y) //支持混合类型表达式 val z = if (x > 1) 1 else "error" //打印z的值 println(z) //如果缺失else，相当于if (x > 2) 1 else () val m = if (x > 2) 1 println(m) //在scala中每个表达式都有值，scala中有个Unit类，用作不返回任何结果的方法的结果类型,相当于Java中的void，Unit只有一个实例值，写成()。 val n = if (x > 2) 1 else () println(n) //if和else if val k = if (x < 0) 0 else if (x >= 1) 1 else -1 println(k) } }
块表达式
定义变量时用 {} 包含一系列表达式，其中块的最后一个表达式的值就是块的值。
package cn.itcast.scala object BlockExpressionDemo { def main(args: Array[String]) { val a = 10 val b = 20 //在scala中{}中包含一系列表达式，块中最后一个表达式的值就是块的值 //下面就是一个块表达式 val result = { val c=b-a val d=b-c d //块中最后一个表达式的值 } //result的值就是块表达式的结果 println(result) } }
循环
在scala中有for循环和while循环，用for循环比较多
for循环语法结构：for (i <- 表达式/数组/集合)
package cn.itcast.scala object ForDemo { def main(args: Array[String]) { //for(i <- 表达式),表达式1 to 10返回一个Range（区间） //每次循环将区间中的一个值赋给i for (i <- 1 to 10) println(i) //for(i <- 数组) val arr = Array("a", "b", "c") for (i <- arr) println(i) //高级for循环 //每个生成器都可以带一个条件，注意：if前面没有分号 for(i <- 1 to 3; j <- 1 to 3 if i != j) print((10 * i + j) + " ") println() //for推导式：如果for循环的循环体以yield开始，则该循环会构建出一个集合 //每次迭代生成集合中的一个值 val v = for (i <- 1 to 10) yield i * 10 println(v) } }
调用方法和函数
Scala中的+ - * / %等操作符的作用与Java一样，位操作符 & | ^ >> <<也一样。只是有一点特别的：这些操作符实际上是方法。例如：
a + b
是如下方法调用的简写：
a.+(b)
a 方法 b可以写成 a.方法(b)
定义方法和函数
定义方法
方法的返回值类型可以不写，编译器可以自动推断出来，但是对于递归函数，必须指定返回类型
定义函数
方法和函数的区别
在函数式编程语言中，函数是“头等公民”，它可以像任何其他数据类型一样被传递和操作，函数是一个对象，继承自FuctionN。
函数对象有apply、curried、toString、tupled这些方法。而方法不具有这些特性。
如果想把方法转换成一个函数，可以用方法名跟上下划线的方式。
案例：首先定义一个方法，再定义一个函数，然后将函数传递到方法里面
package cn.itcast.scala object MethodAndFunctionDemo { //定义一个方法 //方法m2参数要求是一个函数，函数的参数必须是两个Int类型 //返回值类型也是Int类型 def m1(f: (Int, Int) => Int) : Int = { f(2, 6) } //定义一个函数f1，参数是两个Int类型，返回值是一个Int类型 val f1 = (x: Int, y: Int) => x + y //再定义一个函数f2 val f2 = (m: Int, n: Int) => m * n //main方法 def main(args: Array[String]) { //调用m1方法，并传入f1函数 val r1 = m1(f1) println(r1) //调用m1方法，并传入f2函数 val r2 = m1(f2) println(r2) } }
将方法转换成函数（神奇的下划线）
将方法转换成函数，只需要在方法的后面加上一个下划线
数组、映射、元组、集合
数组
定长数组和变长数组
（1）定长数组定义格式：
val arr=new Array[T](数组长度)
val arr=Array(1,2,3,4,5)
（2）变长数组定义格式：
valarr = ArrayBuffer[T]()
注意需要导包：import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
package cn.itcast.scala import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object ArrayDemo { def main(args: Array[String]) { //初始化一个长度为8的定长数组，其所有元素均为0 val arr1 = new Array[Int](8) //直接打印定长数组，内容为数组的hashcode值 println(arr1) //将数组转换成数组缓冲，就可以看到原数组中的内容了 //toBuffer会将数组转换长数组缓冲 println(arr1.toBuffer) //注意：如果new，相当于调用了数组的apply方法，直接为数组赋值 //初始化一个长度为1的定长数组 val arr2 = Array[Int](10) println(arr2.toBuffer) //定义一个长度为3的定长数组 val arr3 = Array("hadoop", "storm", "spark") //使用()来访问元素 println(arr3(2)) //变长数组（数组缓冲） //如果想使用数组缓冲，需要导入import scala.collection.mutable.ArrayBuffer包 val ab = ArrayBuffer[Int]() //向数组缓冲的尾部追加一个元素 //+=尾部追加元素 ab += 1 //追加多个元素 ab += (2, 3, 4, 5) //追加一个数组++= ab ++= Array(6, 7) //追加一个数组缓冲 ab ++= ArrayBuffer(8,9) //打印数组缓冲ab //在数组某个位置插入元素用insert，从某下标插入 ab.insert(0, -1, 0) //删除数组某个位置的元素用remove 按照下标删除 ab.remove(0) ab -=3 ab --=Array(1,2) println(ab) } }
遍历数组
1.增强for循环
2.好用的until会生成脚标，0 until 10 包含0不包含10
package cn.itcast.scala object ForArrayDemo { def main(args: Array[String]) { //初始化一个数组 val arr = Array(1,2,3,4,5,6,7,8) //增强for循环 for(i <- arr) println(i) //好用的until会生成一个Range //reverse是将前面生成的Range反转 for(i <- (0 until arr.length).reverse) println(arr(i)) } }
数组转换
yield关键字将原始的数组进行转换会产生一个新的数组，原始的数组不变
package cn.itcast.scala object ArrayYieldDemo { def main(args: Array[String]) { //定义一个数组 val arr = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) //将偶数取出乘以10后再生成一个新的数组 val res = for (e <- arr if e % 2 == 0) yield e * 10 println(res.toBuffer) //更高级的写法,用着更爽 //filter是过滤，接收一个返回值为boolean的函数 //map相当于将数组中的每一个元素取出来，应用传进去的函数 val r = arr.filter(_ % 2 == 0).map(_ * 10) println(r.toBuffer) } }
数组常用算法
在Scala中，数组上的某些方法对数组进行相应的操作非常方便！
映射
在Scala中，把哈希表这种数据结构叫做映射。
构建映射
（1）构建映射格式
1、val map=Map(键 -> 值，键 -> 值....)
2、利用元组构建 val map=Map((键，值),(键，值),(键，值)....)
获取和修改映射中的值
（1）获取映射中的值：
值=map(键)
好用的getOrElse
注意：在Scala中，有两种Map，一个是immutable包下的Map，该Map中的内容不可变；另一个是mutable包下的Map，该Map中的内容可变
例子：
注意：通常我们在创建一个集合是会用val这个关键字修饰一个变量（相当于java中的final），那么就意味着该变量的引用不可变，该引用中的内容是不是可变，取决于这个引用指向的集合的类型
元组
映射是K/V对偶的集合，对偶是元组的最简单形式，元组可以装着多个不同类型的值。
创建元组
（1）元组是不同类型的值的聚集；对偶是最简单的元组。
（2）元组表示通过将不同的值用小括号括起来，即表示元组。
创建元组格式：
val tuple=(元素,元素...)
获取元组中的值
(1) 获取元组中的值格式：
使用下划线加脚标 ，例如 t._1 t._2 t._3
注意：元组中的元素脚标是从1开始的
将对偶的集合转换成映射
将对偶的集合转换成映射：
调用其toMap 方法
拉链操作
1.使用zip命令可以将多个值绑定在一起
注意：如果两个数组的元素个数不一致，拉链操作后生成的数组的长度为较小的那个数组的元素个数
2.如果其中一个元素的个数比较少，可以使用zipAll用默认的元素填充
集合
Scala的集合有三大类：序列Seq、Set、映射Map，所有的集合都扩展自Iterable特质，在Scala中集合有可变（mutable）和不可变（immutable）两种类型，immutable类型的集合初始化后就不能改变了（注意与val修饰的变量进行区别）。
List
(1)不可变的序列 import scala.collection.immutable._
在Scala中列表要么为空（Nil表示空列表） 要么是一个head元素加上一个tail列表。
9 :: List(5, 2) :: 操作符是将给定的头和尾创建一个新的列表
注意：:: 操作符是右结合的，如9 :: 5 :: 2 :: Nil相当于 9 :: (5 :: (2 :: Nil))
list常用的操作符：
+: (elem: A): List[A] 在列表的头部添加一个元素
:: (x: A): List[A] 在列表的头部添加一个元素
:+ (elem: A): List[A] 在列表的尾部添加一个元素
++[B](that: GenTraversableOnce[B]): List[B] 从列表的尾部添加 另外一个列表
::: (prefix: List[A]): List[A] 在列表的头部添加另外一个列表
val left = List(1,2,3)
val right = List(4,5,6)
//以下操作等价
left ++ right // List(1,2,3,4,5,6)
right.:::(left) // List(1,2,3,4,5,6)
//以下操作等价
0 +: left //List(0,1,2,3)
left.+:(0) //List(0,1,2,3)
//以下操作等价
left :+ 4 //List(1,2,3,4)
left.:+(4) //List(1,2,3,4)
//以下操作等价
0 :: left //List(0,1,2,3)
left.::(0) //List(0,1,2,3)
例子:
package cn.itcast.collect /** * 不可变List集合操作 */ object ImmutListDemo { def main(args: Array[String]) { //创建一个不可变的集合 val lst1 = List(1,2,3) //补充：另一种定义list方法 val other_lst=2::Nil //获取集合的第一个元素 val first=lst1.head //获取集合中除第一个元素外的其他元素集合, val tail=lst1.tail //补充：其中如果 List 中只有一个元素，那么它的 head 就是这个元素，它的 tail 就是 Nil； println(other_lst.head+"----"+other_lst.tail) //将0插入到lst1的前面生成一个新的List val lst2 = 0 :: lst1 val lst3 = lst1.::(0) val lst4 = 0 +: lst1 val lst5 = lst1.+:(0) //将一个元素添加到lst1的后面产生一个新的集合 val lst6 = lst1 :+ 3 val lst0 = List(4,5,6) //将2个list合并成一个新的List val lst7 = lst1 ++ lst0 //将lst0插入到lst1前面生成一个新的集合 val lst8 = lst1 ++: lst0 //将lst0插入到lst1前面生成一个新的集合 val lst9 = lst1.:::(lst0) println(other_lst) println(lst1) println(first) println(tail) println(lst2) println(lst3) println(lst4) println(lst5) println(lst6) println(lst7) println(lst8) println(lst9) } }
(2)可变的序列 import scala.collection.mutable._
package cn.itcast.collect import scala.collection.mutable.ListBuffer object MutListDemo extends App{ //构建一个可变列表，初始有3个元素1,2,3 val lst0 = ListBuffer[Int](1,2,3) //创建一个空的可变列表 val lst1 = new ListBuffer[Int] //向lst1中追加元素，注意：没有生成新的集合 lst1 += 4 lst1.append(5) //将lst1中的元素添加到lst0中， 注意：没有生成新的集合 lst0 ++= lst1 //将lst0和lst1合并成一个新的ListBuffer 注意：生成了一个集合 val lst2= lst0 ++ lst1 //将元素追加到lst0的后面生成一个新的集合 val lst3 = lst0 :+ 5 //删除元素,注意：没有生成新的集合 val lst4 = ListBuffer[Int](1,2,3,4,5) lst4 -= 5 //删除一个集合列表,生成了一个新的集合 val lst5=lst4--List(1,2) //把可变list 转换成不可变的list 直接加上toList val lst6=lst5.toList //把可变list 转变数组用toArray val lst7=lst5.toArray println(lst0) println(lst1) println(lst2) println(lst3) println(lst4) println(lst5) println(lst6) println(lst7) }
Set
(1)不可变的Set import scala.collection.immutable._
Set代表一个没有重复元素的集合；将重复元素加入Set是没有用的，而且 Set 是不保证插入顺序的，即 Set 中的元素是乱序的。
定义：val set=Set(元素,元素,.....)
//定义一个不可变的Set集合 scala> val set =Set(1,2,3,4,5,6,7) set: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 7, 3, 4) //元素个数 scala> set.size res0: Int = 7 //取集合最小值 scala> set.min res1: Int = 1 //取集合最大值 scala> set.max res2: Int = 7 //将元素和set1合并生成一个新的set，原有set不变 scala> set + 8 res3: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 7, 3, 8, 4) scala> val set1=Set(7,8,9) set1: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(7, 8, 9) //两个集合的交集 scala> set & set1 res4: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(7) //两个集合的并集 scala> set ++ set1 res5: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 9, 2, 7, 3, 8, 4) //在第一个set基础上去掉第二个set中存在的元素 scala> set -- set1 res6: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 3, 4) //返回第一个不同于第二个set的元素集合 scala> set &~ set1 res7: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 3, 4) //计算符合条件的元素个数 scala> set.count(_ >5) res8: Int = 2 /返回第一个不同于第二个的元素集合 scala> set.diff(set1) res9: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 6, 2, 3, 4) /返回第一个不同于第二个的元素集合 scala> set1.diff(set) res10: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(8, 9) //取子set(2,5为元素位置, 从0开始，包含头不包含尾) scala> set.slice(2,5) res11: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(6, 2, 7) //迭代所有的子set，取指定的个数组合 scala> set1.subsets(2).foreach(x=>println(x)) Set(7, 8) Set(7, 9) Set(8, 9)
(2)可变的Set import scala.collection.mutable._
//导入包 scala> import scala.collection.mutable import scala.collection.mutable //定义一个可变的Set scala> val set1=new HashSet[Int]() set1: scala.collection.mutable.HashSet[Int] = Set() //添加元素 scala> set1 += 1 res1: set1.type = Set(1) //添加元素 add等价于+= scala> set1.add(2) res2: Boolean = true scala> set1 res3: scala.collection.mutable.HashSet[Int] = Set(1, 2) //向集合中添加元素集合 scala> set1 ++=Set(1,4,5) res5: set1.type = Set(1, 5, 2, 4) //删除一个元素 scala> set1 -=5 res6: set1.type = Set(1, 2, 4) //删除一个元素 scala> set1.remove(1) res7: Boolean = true scala> set1 res8: scala.collection.mutable.HashSet[Int] = Set(2, 4)
Map
(1)不可变的Map import scala.collection.immutable._
定义Map集合 1.val map=Map(键 -> 值 , 键 -> 值...) 2.利用元组构建 val map=Map((键，值), (键，值) , (键，值)....) 展现形式： val map = Map(“zhangsan”->30,”lisi”->40) val map = Map((“zhangsan”,30),(“lisi”,40)) 3.操作map集合 获取值： 值=map(键) 原则：通过先获取键，在获取键对应值。 4.遍历map集合 scala> val imap=Map("zhangsan" -> 20,"lisi" ->30) imap: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(zhangsan -> 20, lisi -> 30) //方法一：显示所有的key scala> imap.keys res0: Iterable[String] = Set(zhangsan, lisi) //方法二：显示所有的key scala> imap.keySet res1: scala.collection.immutable.Set[String] = Set(zhangsan, lisi) //通过key获取value scala> imap("lisi") res2: Int = 30 //通过key获取value 有key对应的值则返回，没有就返回默认值0， scala> imap.getOrElse("zhangsan",0) res4: Int = 20 //没有对应的key，返回默认0 scala> imap.getOrElse("zhangsan1",0) res5: Int = 0 //由于是不可变map,故不能向其添加、删除、修改键值对
(2)可变的Map import scala.collection.mutable._
//导包 import scala.collection.mutable //声明一个可变集合 scala> val user =mutable.HashMap("zhangsan"->50,"lisi" -> 100) user: scala.collection.mutable.HashMap[String,Int] = Map(lisi -> 100, zhangsan -> 50) //添加键值对 scala> user +=("wangwu" -> 30) res0: user.type = Map(lisi -> 100, zhangsan -> 50, wangwu -> 30) //添加多个键值对 scala> user += ("zhangsan0" -> 30,"lisi0" -> 20) res1: user.type = Map(zhangsan0 -> 30, lisi -> 100, zhangsan -> 50, lisi0 -> 20,wangwu -> 30) //方法一：显示所有的key scala> user.keys res2: Iterable[String] = Set(zhangsan0, lisi, zhangsan, lisi0, wangwu) //方法二：显示所有的key scala> user.keySet res3: scala.collection.Set[String] = Set(zhangsan0, lisi, zhangsan, lisi0, wangwu) //通过key获取value scala> user("zhangsan") res4: Int = 50 //通过key获取value 有key对应的值则返回，没有就返回默认值0， scala> user.getOrElse("zhangsan",0) res5: Int = 50 //没有对应的key，返回默认0 scala> user.getOrElse("zhangsan1",0) res6: Int = 0 //更新键值对 scala> user("zhangsan") = 55 scala> user("zhangsan") res8: Int = 55 //更新多个键值对 scala> user += ("zhangsan" -> 60, "lisi" -> 50) res9: user.type = Map(zhangsan0 -> 30, lisi -> 50, zhangsan -> 60, lisi0 -> 20,wangwu -> 30) //删除key scala> user -=("zhangsan") res14: user.type = Map(zhangsan0 -> 30, lisi -> 50, lisi0 -> 20, wangwu -> 30) //删除key scala>user.remove("zhangsan0") //遍历map 方法一：通过key值 scala> for(x<- user.keys) println(x+" -> "+user(x)) lisi -> 50 lisi0 -> 20 wangwu -> 30 //遍历map 方法二：模式匹配 scala> for((x,y) <- user) println(x+" -> "+y) lisi -> 50 lisi0 -> 20 wangwu -> 30 //遍历map 方法三：通过foreach scala> user.foreach{case (x,y) => println(x+" -> "+y)} lisi -> 50 lisi0 -> 20 wangwu -> 30
类、对象、继承、特质
Scala的类与Java、C++的类比起来更简洁，学完之后你会更爱Scala！！！
类
类的定义
package cn.itcast.class_demo /** * 在Scala中，类并不用声明为public类型的。 * Scala源文件中可以包含多个类，所有这些类都具有共有可见性。 */ class Person { //用val修饰的变量是可读属性，有getter但没有setter（相当与Java中用final修饰的变量） val id="9527" //用var修饰的变量都既有getter，又有setter var age:Int=18 //类私有字段，只能在类的内部使用或者伴生对象中访问 private var name : String = "唐伯虎" //类私有字段，访问权限更加严格的，该字段在当前类中被访问 //在伴生对象里面也不可以访问 private[this] var pet = "小强" } //伴生对象（这个名字和类名相同，叫伴生对象） object Person{ def main(args: Array[String]): Unit = { val p=new Person //如果是下面的修改，发现下面有红线，说明val类型的不支持重新赋值，但是可以获取到值 //p.id = "123" println(p.id) //打印age println(p.age) //打印name,伴生对象中可以在访问private变量 println(p.name) //由于pet字段用private[this]修饰，伴生对象中访问不到pet变量 //p.pet(访问不到) } }
构造器
Scala中的每个类都有主构造器，主构造器的参数直接放置类名后面，与类交织在一起。
注意：主构造器会执行类定义中的所有语句。
package cn.itcast.class_demo /** *每个类都有主构造器，主构造器的参数直接放置类名后面，与类交织在一起 */ class Student(val name:String,var age:Int) { //主构造器会执行类定义的所有语句 println("执行主构造器") private var gender="male" def this(name:String,age:Int,gender:String){ //每个辅助构造器执行必须以主构造器或者其他辅助构造器的调用开始 this(name,age) println("执行辅助构造器") this.gender=gender } } object Student { def main(args: Array[String]): Unit = { val s1=new Student("zhangsan",20) val s2=new Student("zhangsan",20,"female") } }
Scala面向对象编程之对象
Scala中的object
- object 相当于 class 的单个实例，通常在里面放一些静态的 field 或者 method；
在Scala中没有静态方法和静态字段，但是可以使用object这个语法结构来达到同样的目的。
object作用：
1.存放工具方法和常量
2.高效共享单个不可变的实例
3.单例模式
- 举例说明：
- 如果有一个class文件，还有一个与class同名的object文件，那么就称这个object是class的伴生对象，class是object的伴生类；
- 伴生类和伴生对象必须存放在一个.scala文件中；
- 伴生类和伴生对象的最大特点是，可以相互访问；
- 举例说明：
package cn.itcast.object_demo import scala.collection.mutable.ArrayBuffer class Session{} object SessionFactory{ //该部分相当于java中的静态块 val session=new Session //在object中的方法相当于java中的静态方法 def getSession(): Session ={ session } } object SingletonDemo { def main(args: Array[String]) { //单例对象，不需要new，用【单例对象名称.方法】调用对象中的方法 val session1 = SessionFactory.getSession() println(session1) //单例对象，不需要new，用【单例对象名称.变量】调用对象中成员变量 val session2=SessionFactory.session println(session2) } }
Scala中的伴生对象
package cn.itcast.object_demo //伴生类 class Dog { val id = 1 private var name = "itcast" def printName(): Unit ={ //在Dog类中可以访问伴生对象Dog的私有属性 println(Dog.CONSTANT + name ) } } //伴生对象 object Dog { //伴生对象中的私有属性 private val CONSTANT = "汪汪汪 : " def main(args: Array[String]) { val p = new Dog //访问私有的字段name p.name = "123" p.printName() } } //执行结果 汪汪汪 : 123
Scala中的apply方法
- object 中非常重要的一个特殊方法，就是apply方法；
- apply方法通常是在伴生对象中实现的，其目的是，通过伴生类的构造函数功能，来实现伴生对象的构造函数功能；
- 通常我们会在类的伴生对象中定义apply方法，当遇到类名(参数1,...参数n)时apply方法会被调用；
- 在创建伴生对象或伴生类的对象时，通常不会使用new class/class() 的方式，而是直接使用 class()，隐式的调用伴生对象的 apply 方法，这样会让对象创建的更加简洁；
- 举例说明：
package cn.itcast.object_demo /** * Array 类的伴生对象中，就实现了可接收变长参数的 apply 方法， * 并通过创建一个 Array 类的实例化对象，实现了伴生对象的构造函数功能 */ // 指定 T 泛型的数据类型，并使用变长参数 xs 接收传参，返回 Array[T] 数组 // 通过 new 关键字创建 xs.length 长的 Array 数组 // 其实就是调用Array伴生类的 constructor进行 Array对象的初始化 // def apply[T: ClassTag](xs: T*): Array[T] = { // val array = new Array[T](xs.length) // var i = 0 // for (x <- xs.iterator) { array(i) = x; i += 1 } // array // } object ApplyDemo { def main(args: Array[String]) { //调用了Array伴生对象的apply方法 //def apply(x: Int, xs: Int*): Array[Int] //arr1中只有一个元素5 val arr1 = Array(5) //new了一个长度为5的array，数组里面包含5个null var arr2 = new Array(5) println(arr1.toBuffer) } }
Scala中的main方法
- 同Java一样，如果要运行一个程序，必须要编写一个包含 main 方法的类；
- 在 Scala 中，也必须要有一个 main 方法，作为入口；
- Scala 中的 main 方法定义为 def main(args: Array[String])，而且必须定义在 object 中；
- 除了自己实现 main 方法之外，还可以继承 App Trait，然后，将需要写在 main 方法中运行的代码，直接作为 object 的 constructor 代码即可，而且还可以使用 args 接收传入的参数；
- 案例说明：
package cn.itcast.object_demo //1.在object中定义main方法 object Main_Demo1 { def main(args: Array[String]) { if(args.length > 0){ println("Hello, " + args(0)) }else{ println("Hello World!") } } } //2.使用继承App Trait ,将需要写在 main 方法中运行的代码 // 直接作为 object 的 constructor 代码即可， // 而且还可以使用 args 接收传入的参数。 object Main_Demo2 extends App{ if(args.length > 0){ println("Hello, " + args(0)) }else{ println("Hello World!") } }
Scala面向对象编程之继承
Scala中继承(extends)的概念
- Scala 中，让子类继承父类，与 Java 一样，也是使用 extends 关键字；
- 继承就代表，子类可继承父类的 field 和 method ，然后子类还可以在自己的内部实现父类没有的，子类特有的 field 和method，使用继承可以有效复用代码；
- 子类可以覆盖父类的 field 和 method，但是如果父类用 final 修饰，或者 field 和 method 用 final 修饰，则该类是无法被继承的，或者 field 和 method 是无法被覆盖的。
- private 修饰的 field 和 method 不可以被子类继承，只能在类的内部使用；
- field 必须要被定义成 val 的形式才能被继承，并且还要使用 override 关键字。 因为 var 修饰的 field 是可变的，在子类中可直接引用被赋值，不需要被继承；即 val 修饰的才允许被继承，var 修饰的只允许被引用。继承就是改变、覆盖的意思。
- Java 中的访问控制权限，同样适用于 Scala
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类内部 |
本包 |
子类 |
外部包 |
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public |
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√ |
√ |
√ |
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protected |
√ |
√ |
√ |
× |
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default |
√ |
√ |
× |
× |
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private |
√ |
× |
× |
× |
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person { val name="super" def getName=this.name } class Student extends Person{ //继承加上关键字 override val name="sub" //子类可以定义自己的field和method val score="A" def getScore=this.score }
Scala中override 和 super 关键字
- Scala中，如果子类要覆盖父类中的一个非抽象方法，必须要使用 override 关键字；子类可以覆盖父类的 val 修饰的field，只要在子类中使用 override 关键字即可。
- override 关键字可以帮助开发者尽早的发现代码中的错误，比如， override 修饰的父类方法的方法名拼写错误。
- 此外，在子类覆盖父类方法后，如果在子类中要调用父类中被覆盖的方法，则必须要使用 super 关键字，显示的指出要调用的父类方法。
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person1 { private val name = "leo" val age=50 def getName = this.name } class Student extends Person1{ private val score = "A" //子类可以覆盖父类的 val field,使用override关键字 override val age=30 def getScore = this.score //覆盖父类非抽象方法，必须要使用 override 关键字 //同时调用父类的方法，使用super关键字 override def getName = "your name is " + super.getName }
Scala中isInstanceOf 和 asInstanceOf
如果实例化了子类的对象，但是将其赋予了父类类型的变量，在后续的过程中，又需要将父类类型的变量转换为子类类型的变量，应该如何做？
- 首先，需要使用 isInstanceOf 判断对象是否为指定类的对象，如果是的话，则可以使用 asInstanceOf 将对象转换为指定类型；
- 注意： p.isInstanceOf[XX] 判断 p 是否为 XX 对象的实例；p.asInstanceOf[XX] 把 p 转换成 XX 对象的实例
- 注意：如果没有用 isInstanceOf 先判断对象是否为指定类的实例，就直接用 asInstanceOf 转换，则可能会抛出异常；
- 注意：如果对象是 null，则 isInstanceOf 一定返回 false， asInstanceOf 一定返回 null；
- Scala与Java类型检查和转换
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Scala |
Java |
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obj.isInstanceOf[C] |
obj instanceof C |
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obj.asInstanceOf[C] |
(C)obj |
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classOf[C] |
C.class |
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person3 {} class Student3 extends Person3 object Student3{ def main (args: Array[String] ) { val p: Person3 = new Student3 var s: Student3 = null //如果对象是 null，则 isInstanceOf 一定返回 false println (s.isInstanceOf[Student3]) // 判断 p 是否为 Student3 对象的实例 if (p.isInstanceOf[Student3] ) { //把 p 转换成 Student3 对象的实例 s = p.asInstanceOf[Student3] } println (s.isInstanceOf[Student3] ) } }
Scala中getClass 和 classOf
- isInstanceOf 只能判断出对象是否为指定类以及其子类的对象，而不能精确的判断出，对象就是指定类的对象；
- 如果要求精确地判断出对象就是指定类的对象，那么就只能使用 getClass 和 classOf 了；
- p.getClass 可以精确地获取对象的类，classOf[XX] 可以精确的获取类，然后使用 == 操作符即可判断；
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person4 {} class Student4 extends Person4 object Student4{ def main(args: Array[String]) { val p:Person4=new Student4 //判断p是否为Person4类的实例 println(p.isInstanceOf[Person4])//true //判断p的类型是否为Person4类 println(p.getClass == classOf[Person4])//false //判断p的类型是否为Student4类 println(p.getClass == classOf[Student4])//true } }
Scala中使用模式匹配进行类型判断
- 在实际的开发中，比如 spark 源码中，大量的地方使用了模式匹配的语法进行类型的判断，这种方式更加地简洁明了，而且代码的可维护性和可扩展性也非常高；
- 使用模式匹配，功能性上来说，与 isInstanceOf 的作用一样，主要判断是否为该类或其子类的对象即可，不是精准判断。
- 等同于 Java 中的 switch case 语法；
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person5 {} class Student5 extends Person5 object Student5{ def main(args: Array[String]) { val p:Person5=new Student5 p match { // 匹配是否为Person类或其子类对象 case per:Person5 => println("This is a Person5's Object!") // 匹配所有剩余情况 case _ =>println("Unknown type!") } } }
Scala中protected
- 跟 Java 一样，Scala 中同样可使用 protected 关键字来修饰 field 和 method。在子类中，可直接访问父类的 field 和 method，而不需要使用 super 关键字；
- 还可以使用 protected[this] 关键字， 访问权限的保护范围：只允许在当前子类中访问父类的 field 和 method，不允许通过其他子类对象访问父类的 field 和 method。
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person6{ protected var name:String="tom" protected[this] var hobby:String ="game" protecteddef sayBye=println("再见...") } class Student6 extends Person6{ //父类使用protected 关键字来修饰 field可以直接访问 def sayHello =println("Hello "+name) //父类使用protected 关键字来修饰method可以直接访问 def sayByeBye=sayBye def makeFriends(s:Student6)={ println("My hobby is "+hobby+", your hobby is UnKnown") } } object Student6{ def main(args: Array[String]) { val s:Student6=new Student6 s.sayHello s.makeFriends(s) s.sayByeBye } }
Scala中调用父类的constructor
- Scala中，每个类都可以有一个主constructor和任意多个辅助constructor，而且每个辅助constructor的第一行都必须调用其他辅助constructor或者主constructor代码；因此子类的辅助constructor是一定不可能直接调用父类的constructor的；
- 只能在子类的主constructor中调用父类的constructor。
- 如果父类的构造函数已经定义过的 field，比如name和age，子类再使用时，就不要用 val 或 var 来修饰了，否则会被认为，子类要覆盖父类的field，且要求一定要使用 override 关键字。
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo class Person7(val name:String,val age:Int){ var score :Double=0.0 var address:String="beijing" def this(name:String,score:Double)={ //每个辅助constructor的第一行都必须调用其他辅助constructor或者主constructor代码 //主constructor代码 this(name,30) this.score=score } //其他辅助constructor def this(name:String,address:String)={ this(name,100.0) this.address=address } } class Student7(name:String,score:Double) extends Person7(name,score)
Scala中抽象类
- 如果在父类中，有某些方法无法立即实现，而需要依赖不同的子类来覆盖，重写实现不同的方法。此时，可以将父类中的这些方法编写成只含有方法签名，不含方法体的形式，这种形式就叫做抽象方法;
- 一个类中，如果含有一个抽象方法或抽象field，就必须使用abstract将类声明为抽象类，该类是不可以被实例化的;
- 在子类中覆盖抽象类的抽象方法时，可以不加override关键字;
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo abstract class Person9(val name:String) { //必须指出返回类型，不然默认返回为Unit def sayHello:String def sayBye:String } classStudent9(name:String) extends Person9(name){ //必须指出返回类型，不然默认 def sayHello: String = "Hello,"+name def sayBye: String ="Bye,"+name } object Student9{ def main(args: Array[String]) { val s = new Student9("tom") println(s.sayHello) println(s.sayBye) } }
Scala中抽象field
- 如果在父类中，定义了field，但是没有给出初始值，则此field为抽象field；
- 举例说明：
package cn.itcast.extends_demo abstract class Person10 (val name:String){ //抽象fields val age:Int } class Student10(name: String) extends Person10(name) { val age: Int = 50 }
Scala中面向对象编程之trait
将trait作为接口使用
- Scala中的trait是一种特殊的概念；
- 首先先将trait作为接口使用，此时的trait就与Java中的接口 (interface)非常类似；
- 在trait中可以定义抽象方法，就像抽象类中的抽象方法一样，只要不给出方法的方法体即可；
- 类可以使用extends关键字继承trait，注意，这里不是 implement，而是extends ，在Scala中没有 implement 的概念，无论继承类还是trait，统一都是 extends；
- 类继承后，必须实现其中的抽象方法，实现时，不需要使用 override 关键字；
- Scala不支持对类进行多继承，但是支持多重继承 trait，使用 with 关键字即可。
- 举例说明：
package cn.itcast.triat trait HelloTrait { def sayHello(): Unit } trait MakeFriendsTrait { def makeFriends(c: Children): Unit } //多重继承 trait class Children(val name: String) extends HelloTrait with MakeFriendsTrait with Cloneable with Serializable{ def sayHello() =println("Hello, " + this.name) def makeFriends(c: Children) = println("Hello, my name is " + this.name + ", your name is " + c.name) } object Children{ def main(args: Array[String]) { val c1=new Children("tom") val c2=new Children("jim") c1.sayHello()//Hello, tom c1.makeFriends(c2)//Hello, my name is tom, your name is jim } }
在trait中定义具体的方法
- Scala中的trait不仅可以定义抽象方法，还可以定义具体的方法，此时 trait 更像是包含了通用方法的工具，可以认为trait还包含了类的功能。
- 举例说明：
- Scala 中的 trait 可以定义具体的 field，此时继承 trait 的子类就自动获得了 trait 中定义的 field；
- 但是这种获取 field 的方式与继承 class 的是不同的。 如果是继承 class 获取的 field ，实际上还是定义在父类中的；而继承 trait获取的 field，就直接被添加到子类中了。
- 举例说明：
package cn.itcast.triat /** * 比如 trait 中可以包含很多子类都通用的方法，例如打印日志或其他工具方法等等。 * spark就使用trait定义了通用的日志打印方法； */ trait Logger { def log(message: String): Unit = println(message) } class PersonForLog(val name: String) extends Logger { def makeFriends(other: PersonForLog) = { println("Hello, " + other.name + "! My name is " + this.name + ", I miss you!!") this.log("makeFriends method is invoked with parameter PersonForLog[name = " + other.name + "]") } } object PersonForLog{ def main(args: Array[String]) { val p1=new PersonForLog("jack") val p2=new PersonForLog("rose") p1.makeFriends(p2) //Hello, rose! My name is jack, I miss you!! //makeFriens method is invoked with parameter PersonForLog[name = rose] } }
在trait中定义具体field
package cn.itcast.triat trait PersonForField { val age:Int=50 } //继承 trait 获取的field直接被添加到子类中 class StudentForField(val name: String) extends PersonForField { def sayHello = println("Hi, I'm " + this.name + ", my age is "+ age) } object StudentForField{ def main(args: Array[String]) { val s=new StudentForField("tom") s.sayHello } }
在trait中定义抽象field
- Scala中的trait也能定义抽象field， 而trait中的具体方法也能基于抽象field编写；
- 继承trait的类，则必须覆盖抽象field，提供具体的值；
- 举例说明：
package cn.itcast.triat trait SayHelloTrait { val msg:String def sayHello(name: St ring) = println(msg + ", " + name) } class PersonForAbstractField(val name: String) extends SayHelloTrait { //必须覆盖抽象 field val msg = "Hello" def makeFriends(other: PersonForAbstractField) = { this.sayHello(other.name) println("I'm " + this.name + ", I want to make friends with you!!") } } object PersonForAbstractField{ def main(args: Array[String]) { val p1=new PersonForAbstractField("Tom") val p2=new PersonForAbstractField("Rose") p1.makeFriends(p2) } }
在实例对象指定混入某个trait
- 可在创建类的对象时，为该对象指定混入某个trait，且只有混入了trait的对象才具有trait中的方法，而其他该类的对象则没有；
- 在创建对象时，使用 with 关键字指定混入某个 trait；
- 举例说明：
- Scala中支持让类继承多个trait后，可依次调用多个trait中的同一个方法，只要让多个trait中的同一个方法，在最后都依次执行 super 关键字即可；
- 类中调用多个trait中都有的这个方法时，首先会从最右边的trait的方法开始执行，然后依次往左执行，形成一个调用链条；
- 这种特性非常强大，其实就是设计模式中责任链模式的一种具体实现；
- 案例说明：
package cn.itcast.triat trait LoggedTrait { // 该方法为实现的具体方法 def log(msg: String) = {} } trait MyLogger extends LoggedTrait{ // 覆盖 log() 方法 override def log(msg: String) = println("log: " + msg) } class PersonForMixTraitMethod(val name: String) extends LoggedTrait { def sayHello = { println("Hi, I'm " + this.name) log("sayHello method is invoked!") } } object PersonForMixTraitMethod{ def main(args: Array[String]) { val tom= new PersonForMixTraitMethod("Tom").sayHello //结果为：Hi, I'm Tom // 使用 with 关键字，指定混入MyLogger trait val rose = new PersonForMixTraitMethod("Rose") with MyLogger rose.sayHello // 结果为： Hi, I'm Rose // 结果为： log: sayHello method is invoked! } }
trait 调用链
package cn.itcast.triat trait HandlerTrait { def handle(data: String) = {println("last one")} } trait DataValidHandlerTrait extends HandlerTrait { override def handle(data: String) = { println("check data: " + data) super.handle(data) } } trait SignatureValidHandlerTrait extends HandlerTrait { override def handle(data: String) = { println("check signature: " + data) super.handle(data) } } class PersonForRespLine(val name: String) extends SignatureValidHandlerTrait with DataValidHandlerTrait { def sayHello = { println("Hello, " + this.name) this.handle(this.name) } } object PersonForRespLine{ def main(args: Array[String]) { val p=new PersonForRespLine("tom") p.sayHello //执行结果： // Hello, tom // check data: tom // check signature: tom // last one } }
混合使用 trait 的具体方法和抽象方法
- 在 trait 中，可以混合使用具体方法和抽象方法；
- 可以让具体方法依赖于抽象方法，而抽象方法则可放到继承 trait的子类中去实现；
- 这种 trait 特性，其实就是设计模式中的模板设计模式的体现；
- 举例说明：
package cn.itcast.triat trait ValidTrait { //抽象方法 def getName: String //具体方法，具体方法的返回值依赖于抽象方法 def valid: Boolean = {"Tom".equals(this.getName) } } class PersonForValid(val name: String) extends ValidTrait { def getName: String = this.name } object PersonForValid{ def main(args: Array[String]): Unit = { val person = new PersonForValid("Rose") println(person.valid) } }
trait的构造机制
- 在Scala中，trait也是有构造代码的，即在trait中，不包含在任何方法中的代码；
- 继承了trait的子类，其构造机制如下：
- 父类的构造函数先执行， class 类必须放在最左边；多个trait从左向右依次执行（注意和trait调用链的区别）；构造trait时，先构造父 trait，如果多个trait继承同一个父trait，则父trait只会构造一次；所有trait构造完毕之后，子类的构造函数最后执行。
- 举例说明：
package cn.itcast.triat class Person_One { println("Person's constructor!") } trait Logger_One { println("Logger's constructor!") } trait MyLogger_One extends Logger_One { println("MyLogger's constructor!") } trait TimeLogger_One extends Logger_One { println("TimeLogger's contructor!") } class Student_One extends Person_One with MyLogger_One with TimeLogger_One { println("Student's constructor!") } object exe_one { def main(args: Array[String]): Unit = { val student = new Student_One //执行结果为： // Person's constructor! // Logger's constructor! // MyLogger's constructor! // TimeLogger's contructor! // Student's constructor! } }
trait 继承 class
- 在Scala中trait 也可以继承 class，此时这个 class 就会成为所有继承该 trait 的子类的超级父类。
- 举例说明：
package cn.itcast.triat class MyUtil { def printMsg(msg: String) = println(msg) } trait Logger_Two extends MyUtil { def log(msg: String) = this.printMsg("log: " + msg) } class Person_Three(val name: String) extends Logger_Two { def sayHello { this.log("Hi, I'm " + this.name) this.printMsg("Hello, I'm " + this.name) } } object Person_Three{ def main(args: Array[String]) { val p=new Person_Three("Tom") p.sayHello //执行结果： // log: Hi, I'm Tom // Hello, I'm Tom } }
模式匹配和样例类
Scala有一个十分强大的模式匹配机制，可以应用到很多场合：如switch语句、类型检查等。并且Scala还提供了样例类，对模式匹配进行了优化，可以快速进行匹配。
匹配字符串
package cn.itcast.cases import scala.util.Random object CaseDemo01 extends App{ val arr = Array("hadoop", "zookeeper", "spark") val name = arr(Random.nextInt(arr.length)) name match { case "hadoop" => println("大数据分布式存储和计算框架...") case "zookeeper" => println("大数据分布式协调服务框架...") case "spark" => println("大数据分布式内存计算框架...") case _ => println("我不认识你...") } }
匹配类型
package cn.itcast.cases import scala.util.Random object CaseDemo02 extends App{ val arr = Array("hello", 1, 2.0, CaseDemo01) val v = arr(Random.nextInt(4)) println(v) v match { case x: Int => println("Int " + x) case y: Double if(y >= 0) => println("Double "+ y) case z: String => println("String " + z) case _ => throw new Exception("not match exception") } }
模式匹配的时候还可以添加守卫条件。如不符合守卫条件，将掉入case _中。注意：case y: Double if(y >= 0) => ...
匹配数组、元组、集合
package cn.itcast.cases object CaseDemo03 extends App{ val arr = Array(1, 3, 5) arr match { case Array(1, x, y) => println(x + " " + y) case Array(0) => println("only 0") case Array(0, _*) => println("0 ...") case _ => println("something else") } val lst = List(3, -1) lst match { case 0 :: Nil => println("only 0") case x :: y :: Nil => println(s"x: $x y: $y") case 0 :: tail => println("0 ...") case _ => println("something else") } val tup = (1, 3, 7) tup match { case (1, x, y) => println(s"1, $x , $y") case (_, z, 5) => println(z) case _ => println("else") } }
9 :: List(5, 2) :: 操作符是将给定的头和尾创建一个新的列表注意：在Scala中列表要么为空（Nil表示空列表）要么是一个head元素加上一个tail列表。
注意：:: 操作符是右结合的，如9 :: 5 :: 2 :: Nil相当于 9 :: (5 :: (2 :: Nil))
样例类
在Scala中样例类是一种特殊的类，可用于模式匹配。
定义形式：
case class 类型，是多例的，后面要跟构造参数。 case class Student(name:String)
case object 类型，是单例的。 case object Person
package cn.itcast.cases import scala.util.Random case class SubmitTask(id: String, name: String) case class HeartBeat(time: Long) case object CheckTimeOutTask object CaseDemo04 extends App{ val arr = Array(CheckTimeOutTask, HeartBeat(12333), SubmitTask("0001", "task-0001")) arr(Random.nextInt(arr.length)) match { case SubmitTask(id, name) => { println(s"$id, $name") } case HeartBeat(time) => { println(time) } case CheckTimeOutTask => { println("check") } } }
Option类型
在Scala中Option类型用样例类来表示可能存在或者可能不存在的值(Option的子类有Some和None)。Some包装了某个值，None表示没有值
package cn.itcast.cases object OptionDemo { def main(args: Array[String]) { val map = Map("a" -> 1, "b" -> 2) val v = map.get("b") match { case Some(i) => i case None => 0 } println(v) //更好的方式 val v1 = map.getOrElse("c", 0) println(v1) } }
偏函数
被包在花括号内没有match的一组case语句是一个偏函数，它是PartialFunction[A, B]的一个实例，A代表输入参数类型，B代表返回结果类型，常用作输入模式匹配，偏函数最大的特点就是它只接受和处理其参数定义域的一个子集。
package cn.itcast.cases object PartialFuncDemo { valfunc1: PartialFunction[String, Int] = { case "one" => 1 case "two" => 2 case _ => -1 } def func2(num: String) : Int = num match { case "one" => 1 case "two" => 2 case _ => -1 } def main(args: Array[String]) { println(func1("one")) println(func2("one")) } }
Scala中的协变、逆变、非变
协变、逆变、非变介绍
Array[int] Array[Object]
协变和逆变主要是用来解决参数化类型的泛化问题。Scala的协变与逆变是非常有特色的，完全解决了Java中泛型的一大缺憾；举例来说，Java中，如果有 A是 B的子类，但 Card[A] 却不是 Card[B] 的子类；而 Scala 中，只要灵活使用协变与逆变，就可以解决此类 Java 泛型问题；
由于参数化类型的参数（参数类型）是可变的，当两个参数化类型的参数是继承关系（可泛化），那被参数化的类型是否也可以泛化呢？Java中这种情况下是不可泛化的，然而Scala提供了三个选择，即协变(“+”)、逆变（“-”）和非变。
下面说一下三种情况的含义，首先假设有参数化特征Queue，那它可以有如下三种定义。
(1) trait Queue[T] {}
这是非变情况。这种情况下，当类型B是类型A的子类型，则Queue[B]与Queue[A]没有任何从属关系，这种情况是和Java一样的。
(2) trait Queue[+T] {}
这是协变情况。这种情况下，当类型B是类型A的子类型，则Queue[B]也可以认为是Queue[A]的子类型，即Queue[B]可以泛化为Queue[A]。也就是被参数化类型的泛化方向与参数类型的方向是一致的，所以称为协变。
(3) trait Queue[-T] {}
这是逆变情况。这种情况下，当类型B是类型A的子类型，则Queue[A]反过来可以认为是Queue[B]的子类型。也就是被参数化类型的泛化方向与参数类型的方向是相反的，所以称为逆变。
协变、逆变、非变总结
- C[+T]：如果A是B的子类，那么C[A]是C[B]的子类。
- C[-T]：如果A是B的子类，那么C[B]是C[A]的子类。
- C[T]： 无论A和B是什么关系，C[A]和C[B]没有从属关系。
案例
package cn.itcast.scala.enhance.covariance class Super class Sub extends Super //协变 class Temp1[+A](title: String) //逆变 class Temp2[-A](title: String) //非变 class Temp3[A](title: String) object Covariance_demo{ def main(args: Array[String]) { //支持协变 Temp1[Sub]还是Temp1[Super]的子类 val t1: Temp1[Super] = new Temp1[Sub]("hello scala!!!") //支持逆变 Temp1[Super]是Temp1[Sub]的子类 val t2: Temp2[Sub] = new Temp2[Super]("hello scala!!!") //支持非变 Temp3[Super]与Temp3[Sub]没有从属关系，如下代码会报错 //val t3: Temp3[Sub] = new Temp3[Super]("hello scala!!!") //val t4: Temp3[Super] = new Temp3[Sub]("hello scala!!!") println(t1.toString) println(t2.toString) } }
Scala中的上下界
上界、下界介绍
在指定泛型类型时，有时需要界定泛型类型的范围，而不是接收任意类型。比如，要求某个泛型类型，必须是某个类的子类，这样在程序中就可以放心的调用父类的方法，程序才能正常的使用与运行。此时，就可以使用上下边界Bounds的特性；
Scala的上下边界特性允许泛型类型是某个类的子类，或者是某个类的父类；
(1) U >: T ? super T
这是类型下界的定义，也就是U必须是类型T的父类(或本身，自己也可以认为是自己的父类)。
(2) S <: T ? extends T
这是类型上界的定义，也就是S必须是类型T的子类（或本身，自己也可以认为是自己的子类)。
Scala Actor并发编程
什么是Scala Actor
概念
Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能，它是基于事件模型的并发机制，Scala是运用消息的发送、接收来实现高并发的。
Actor可以看作是一个个独立的实体，他们之间是毫无关联的。但是，他们可以通过消息来通信。一个Actor收到其他Actor的信息后，它可以根据需要作出各种相应。消息的类型可以是任意的，消息的内容也可以是任意的。
java并发编程与Scala Actor编程的区别
对于Java，我们都知道它的多线程实现需要对共享资源（变量、对象等）使用synchronized 关键字进行代码块同步、对象锁互斥等等。而且，常常一大块的try…catch语句块中加上wait方法、notify方法、notifyAll方法是让人很头疼的。原因就在于Java中多数使用的是可变状态的对象资源，对这些资源进行共享来实现多线程编程的话，控制好资源竞争与防止对象状态被意外修改是非常重要的，而对象状态的不变性也是较难以保证的。
与Java的基于共享数据和锁的线程模型不同，Scala的actor包则提供了另外一种不共享任何数据、依赖消息传递的模型,从而进行并发编程。
Actor的执行顺序
1、首先调用start()方法启动Actor
2、调用start()方法后其act()方法会被执行
3、向Actor发送消息
4、act方法执行完成之后，程序会调用exit方法
发送消息的方式
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! |
发送异步消息，没有返回值。 |
|
!? |
发送同步消息，等待返回值。 |
|
!! |
发送异步消息，返回值是 Future[Any]。 |
注意：Future 表示一个异步操作的结果状态，可能还没有实际完成的异步任务的结果。
Any 是所有类的超类，Future[Any]的泛型是异步操作结果的类型。
Actor实战
第一个例子
怎么实现actor并发编程：
1、定义一个class或者是object继承Actor特质，注意导包import scala.actors.Actor
2、重写对应的act方法
3、调用Actor的start方法执行Actor
4、当act方法执行完成，整个程序运行结束
package cn.itcast.actor import scala.actors.Actor object Actor1 extends Actor{ //重写act方法 def act(){ for(i <- 1 to 10){ println("actor-1 " + i) } } } object Actor2 extends Actor{ //重写act方法 def act(){ for(i <- 1 to 10){ println("actor-2 " + i) } } } object ActorTest extends App{ //启动Actor Actor1.start() Actor2.start() }
说明：上面分别调用了两个单例对象的start()方法，他们的act()方法会被执行，相同与在java中开启了两个线程，线程的run()方法会被执行
注意：这两个Actor是并行执行的，act()方法中的for循环执行完成后actor程序就退出了
第二个例子
怎么实现actor发送、接受消息
1、定义一个class或者是object继承Actor特质，注意导包import scala.actors.Actor
2、重写对应的act方法
3、调用Actor的start方法执行Actor
4、通过不同发送消息的方式对actor发送消息
5、act方法中通过receive方法接受消息并进行相应的处理
6、act方法执行完成之后，程序退出
package cn.itcast.actor import scala.actors.Actor class MyActor extends Actor { override def act(): Unit = { receive { case "start" => { println("starting ...") } } } } } object MyActor { def main(args: Array[String]) { val actor = new MyActor actor.start() actor ! "start" println("消息发送完成！") } }
第三个例子
怎么实现actor可以不断地接受消息：
在act方法中可以使用while(true)的方式，不断的接受消息。
package cn.itcast.actor import scala.actors.Actor class MyActor1 extends Actor { override def act(): Unit = { while (true) { receive { case "start" => { println("starting ...") } case "stop" => { println("stopping ...") } } } } } object MyActor1 { def main(args: Array[String]) { val actor = new MyActor1 actor.start() actor ! "start" actor ! "stop" } }
注意：发送start消息和stop的消息是异步的，但是Actor接收到消息执行的过程是同步的按顺序执行说明：在act()方法中加入了while (true) 循环，就可以不停的接收消息
第四个例子
使用react方法代替receive方法去接受消息
好处：react方式会复用线程，避免频繁的线程创建、销毁和切换。比receive更高效
注意: react 如果要反复执行消息处理，react外层要用loop，不能用while
package cn.itcast.actor import scala.actors.Actor class YourActor extends Actor { override def act(): Unit = { loop { react { case "start" => { println("starting ...") } case "stop" => { println("stopping ...") } } } } } object YourActor { def main(args: Array[String]) { val actor = new YourActor actor.start() actor ! "start" actor ! "stop" println("消息发送完成！") } }
第五个例子
结合case class样例类发送消息和接受消息
1、将消息封装在一个样例类中
2、通过匹配不同的样例类去执行不同的操作
3、Actor可以返回消息给发送方。通过sender方法向当前消息发送方返回消息
package cn.itcast.actor import scala.actors.Actor case class SyncMessage(id:Int,msg:String)//同步消息 case class AsyncMessage(id:Int,msg:String)//异步消息 case class ReplyMessage(id:Int,msg:String)//返回结果消息 class MsgActor extends Actor{ override def act(): Unit ={ loop{ react{ case "start"=>{println("starting....")} case SyncMessage(id,msg)=>{ println(s"id:$id, SyncMessage: $msg") sender !ReplyMessage(1,"finished...") } case AsyncMessage(id,msg)=>{ println(s"id:$id,AsyncMessage: $msg") sender !ReplyMessage(3,"finished...") Thread.sleep(2000) } } } } } object MainActor { def main(args: Array[String]): Unit = { val mActor=new MsgActor mActor.start() mActor!"start" //同步消息 有返回值 val reply1= mActor!?SyncMessage(1,"我是同步消息") println(reply1) println("===============================") //异步无返回消息 val reply2=mActor!AsyncMessage(2,"我是异步无返回消息") println("===============================") //异步有返回消息 val reply3=mActor!!AsyncMessage(3,"我是异步有返回消息") //Future的apply()方法会构建一个异步操作且在未来某一个时刻返回一个值 val result=reply3.apply() println(result) } }
练习实战
需求：
用actor并发编程写一个单机版的WordCount，将多个文件作为输入，计算完成后将多个任务汇总，得到最终的结果。
大致的思想步骤：
1、通过loop +react 方式去不断的接受消息
2、利用case class样例类去匹配对应的操作
3、其中scala中提供了文件读取的接口Source,通过调用其fromFile方法去获取文件内容
4、将每个文件的单词数量进行局部汇总，存放在一个ListBuffer中
5、最后将ListBuffer中的结果进行全局汇总。
package cn.itcast.actor import scala.actors.{Actor, Future} import scala.collection.mutable import scala.collection.mutable.ListBuffer import scala.io.Source //todo:利用scala中actor编程模型，实现多个文件作为输入， // 先进行局部汇总，然后在进行全局汇总，最终得到所有文件中单词出现的总次数 case class SubmitTask(filename:String) case class ResultTask(result:Map[String, Int]) class Task extends Actor{ override def act(): Unit = { loop{ react{ case SubmitTask(filename) =>{ //1、读取数据文件 val data: String = Source.fromFile(filename).mkString //println(data) //2、按照换行符截取字符串,在window下换行符 在linux下是 在mac是 val lines: Array[String] = data.split(" ") //println(lines.toBuffer) //3、切分每一行，获取文件中所有的单词 val words: Array[String] = lines.flatMap(_.split(" ")) //println(words.toBuffer) //4、每个单词计为1 val wordAndOne: Array[(String, Int)] = words.map((_,1)) //println(wordAndOne.toBuffer) //5、相同单词进行分组 val groupWord: Map[String, Array[(String, Int)]] = wordAndOne.groupBy(_._1) //6、统计每个单词出现的次数 val result: Map[String, Int] = groupWord.mapValues(_.length) //7、把最终的结果通过样例类返回给消息的发送方 sender ! ResultTask(result) } } } } } object WordCount{ def main(args: Array[String]): Unit = { //定义set集合，用于存放每个文件返回的future val futureSet = new mutable.HashSet[Future[Any]]() //定义List集合，用于存放future中真正的结果数据 val resultTasks = new ListBuffer[ResultTask]() //准备数据文件 val filenames=Array("D:\aa.txt","D:\bb.txt","D:\cc.txt") //循环遍历提交任务 for(f <- filenames){ //1、创建actor val task = new Task //2、启动actor task.start() //3、发送消息 val reply: Future[Any] = task !! SubmitTask(f) //4、存放结果到set集合中 futureSet +=reply } //遍历 while(futureSet.size>0){ //过滤出已经完成真正有计算结果的future val completedFutureSet: mutable.HashSet[Future[Any]] = futureSet.filter(_.isSet) //遍历completedFutureSet for(t <- completedFutureSet){ //获取future中的结果数据 val result: Any = t.apply() //存放结果数据到list集合中 resultTasks +=result.asInstanceOf[ResultTask] //从futureSet中移除掉已经拿走数据Future futureSet -=t } } println(resultTasks.map(_.result).flatten.groupBy(_._1).mapValues(x=>x.foldLeft(0)(_+_._2))) } }