ScalaDoc的使用

Scaladoc是什么:scala api文档,包含了scala所有的api以及使用说明,class、object、trait、function、method、implicit等

为什么要查阅Scaladoc:如果只是写一些普通的Scala程序,课程中讲解(Scala编程详解)的内容基本够用了;但是如果(在现在,或者未来,实际的工作环境中)要编写复杂的scala程序,那么还是需要参考Scaladoc的。(纯粹用scala开发spark应用程序,应该不会特别复杂;用scala构建类似于spark的公司内的分布式的大型系统)

通过url:http://www.scala-lang.org/api/current/#package,可以在线浏览Scaladoc

以下是一些Scaladoc使用的tips(小贴士,小备注):
1、直接在左上角的搜索框中,搜索你需要的寻找的包、类即可
2、O和C,分别代表了某个类的伴生对象以及伴生类的概念
3、标记为implicit的方法,代表的是隐式转换
4、举例:搜索StringOps,可以看到String的增强类,StringOps的所有方法说明

Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法

方法一:使用boolean控制变量

while循环:

var flag = true
var res = 0
var n = 0

while(flag) {
  res += n
  n += 1

  if (n == 5) {
    flag = false
  }
}

for循环:(高级for循环,加上了if守卫)

var flag = true
var res = 0

for (i <- 0 until 10 if flag) {
  res += i
  if (i == 4) flag = false
}

方法二:在嵌套函数中使用return

def add_outer() = {
  var res = 0

  def add_inner() {
    for (i <- 0 until 10) {
      if (i == 5) {
        return
      }
      res += i
    }
  }

  add_inner()
  res
}

方法三:使用Breaks对象的break方法

跟java里面的break比较类似,相对来说,比较灵活好用;与breakable代码块配合使用

import scala.util.control.Breaks._

var res = 0

breakable {
  for (i <- 0 until 10) {
    if (i == 5) {
      break;
    }
    res += i
  }
}

Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换

多维数组

什么是多维数组?:数组的元素,还是数组,数组套数组,就是多维数组

构造指定行与列的二维数组:Array.ofDim方法

val multiDimArr1 = Array.ofDim[Double](3, 4)
multiDimArr1(0)(0) = 1.0

构造不规则多维数组:

val multiDimArr2 = new Array[Array[Int]](3)
multiDimArr2(0) = new Array[Int] (1)
multiDimArr2(1) = new Array[Int] (2)
multiDimArr2(2) = new Array[Int] (3)
multiDimArr2(1)(1) = 1

Java数组与Scala数组缓冲的隐式转换

Scala代码中,直接调用JDK(Java)的API,比如调用一个Java类的方法,势必可能会传入Java类型的list;Scala中构造出来的list,其实是ArrayBuffer;你直接把Scala的ArrayBuffer传入Java接收ArrayList的方法,肯定不行。

import scala.collection.JavaConversions.bufferAsJavaList
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

val command = ArrayBuffer("javac", "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\HelloWorld.java")
val processBuilder = new ProcessBuilder(command)
val process = processBuilder.start()
val res = process.waitFor()

import scala.collection.JavaConversions.asScalaBuffer
import scala.collection.mutable.Buffer

val cmd: Buffer[String] = processBuilder.command()

Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换

Tuple拉链操作

Tuple拉链操作指的就是zip操作
zip操作,是Array类的方法,用于将两个Array,合并为一个Array
比如Array(v1)和Array(v2),使用zip操作合并后的格式为Array((v1,v2))
合并后的Array的元素类型为Tuple


val students = Array("Leo", "Jack", "Jen")
val scores = Array(80, 100, 90)
val studentScores = students.zip(scores)

for ((student, score) <- studentScores)
  println(student + " " + score)

如果Array的元素类型是个Tuple,调用Array的toMap方法,可以将Array转换为Map

studentScores.toMap

Java Map与Scala Map的隐式转换

import scala.collection.JavaConversions.mapAsScalaMap

val javaScores = new java.util.HashMap[String, Int]()
javaScores.put("Alice", 10)
javaScores.put("Bob", 3)
javaScores.put("Cindy", 8)

val scalaScores: scala.collection.mutable.Map[String, Int] = javaScores

import scala.collection.JavaConversions.mapAsJavaMap
import java.awt.font.TextAttribute._
val scalaAttrMap = Map(FAMILY -> "Serif", SIZE -> 12)
val font = new java.awt.Font(scalaAttrMap)

扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用

内部类的作用域:外部类对象

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

class Class {
  class Student(val name: String) 
  val students = new ArrayBuffer[Student]
  def register(name: String) =  {
    new Student(name)
  }
}

val c1 = new Class
val leo = c1.register("leo")
c1.students += leo

val c2 = new Class
val jack = c2.register("jack")
c1.students += jack

扩大内部类作用域:伴生对象

object Class {
  class Student(val name: String)
}

class Class {
  val students = new ArrayBuffer[Class.Student]
  def register(name: String) = {
    new Class.Student(name)
  }
}

val c1 = new Class
val leo = c1.register("leo")
c1.students += leo

val c2 = new Class
val jack = c2.register("jack")
c1.students += jack

扩大内部类作用域:类型投影

class Class {
  class Student(val name: String) 
  val students = new ArrayBuffer[Class#Student]
  def register(name: String) =  {
    new Student(name)
  }
}

val c1 = new Class
val leo = c1.register("leo")
c1.students += leo

val c2 = new Class
val jack = c2.register("jack")
c1.students += jack

内部类获取外部类的引用

class Class(val name: String) { outer =>
  class Student(val name: String) {
    def introduceMyself = "Hello, I'm " + name + ", I'm very happy to join class " + outer.name
  }
  def register(name: String) =  {
    new Student(name)
  }
}

val c1 = new Class("c1")
val leo = c1.register("leo")
leo.introduceMyself

package与import实战详解

为什么要有package的概念?
因为要对多个同名的类进行命名空间的管理,避免同名类发生冲突
比如说,scala.collection.mutable.Map和scala.collection.immutable.Map

package

package定义的第一种方式: 多层级package定义(比较差的做法,一般不这么干)

package com {
    package ibeifeng {
        package scala {
            class Test {}
        }
    }
}

package定义的第二种方式: 串联式package定义(也不怎么样,一般也不这么干)

package com.ibeifeng.scala {
    package service {
        class Test {}
    }
}

package定义的第三种方式: 文件顶部package定义

package com.ibeifeng.scala.service

class Test {

}

package定义的第四种方式: IDE自动生成包

  • package特性一: 同一个包定义,可以在不同的scala源文件中的; 一个scala源文件内,可以包含两个包
//Test1.scala

package com {
    package ibeifeng {
        package scala {
            class Test1
        }
    }
}

//Test2.scala

package com {
    package ibeifeng {
        package scala {
            class Test2
        }
    }
}

//Test3.scala

package com {
    package ibeifeng {
        package scala1 {
            class Test
        }
    }
}

package com {
    package ibeifeng {
        package scala2 {
            class Test
        }
    }
}
  • package特性二: 子包中的类,可以访问父包中的类
//Test.scala

package com {
    package ibeifeng {
        package scala {
            object Utils {
                def isNotEmpty(str: String): Boolean = str != null && str != ""
            }
            
            class Test
        
            package service {
                class MyService {
                    def sayHello(name: String) {
                        if(Utils.isNotEmpty(name)) {
                            println("Hello, " + name)
                        } else {
                            println("Who are you?")  
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

object MainClass {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val service = new com.ibeifeng.scala.service.MyService
    service.sayHello("leo")  
    service.sayHello("")  
  }
}
  • package特性三: 相对包名与绝对包名
package com {
    package ibeifeng {
        package scala {
            object Utils {
                def isNotEmpty(str: String): Boolean = str != null && str != ""
            }
            
            class Test
            
            package collection {}
            
            package service {
                class MyService {
                    // 这会报错,默认使用相对报名,从com.ibeifeng.scala.collection包中,寻找mutable包下的ArrayBuffer类
                    // 但是找不到,所以会报错
                    // val names = new scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String]
                    
                    // 正确的做法是使用_root_,引用绝对包名
                    val names = new _root_.scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String]
                    
                    def sayHello(name: String) {
                        if(Utils.isNotEmpty(name)) {
                            println("Hello, " + name)
                        } else {
                            println("Who are you?")  
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}
  • package特性四: 定义package对象(比较少)

package内的成员,可以直接访问package对象内的成员

package com.ibeifeng.scala

package object service {
    val defaultName = "Somebody"
}

package service {
    class MyService {
        def sayHello(name: String) {
            if(name != null && name != "") {
                println("Hello, " + name)
            } else {
                println("Hello, " + defaultName) 
            }
        }
    }
}
  • package特性五: package可见性
package com.ibeifeng.scala

class Person {
    private[scala] val name = "leo"
    private[ibeifeng] val age = 25
}

import

如果没有import,那么。。。你每次创建某个包下的类的对象,都得用new com.ibeifeng.scala.service.MyService这种冗长的格式。。。
所以如果用了import,那么。。。你只要先import com.ibeifeng.scala.service.MyService,然后再new MyService,即可。。。

import com.ibeifeng.scala.service.MyService;

object MainClass {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val service = new MyService
    service.sayHello("leo")  
    service.sayHello("")  
  }
}
  • import特性一: 用import com.ibeifeng.scala.service._这种格式,可以导入包下所有的成员

  • import特性二: scala与java不同之处在于,任何地方都可以使用import,比如类内、方法内,这种方式的好处在于,可以在一定作用域范围内使用导入

object MainClass {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    import com.ibeifeng.scala.service._
    
    val service = new MyService
    service.sayHello("leo")  
    service.sayHello("")  
  }
}
  • import特性三: 选择器、重命名、隐藏
    import com.ibeifeng.scala.service.{ MyService },仅仅导入java.awt包下的Color和Font类
    import com.ibeifeng.scala.service.{ MyService => MyServiceImpl },将导入的类进行重命名
    import com.ibeifeng.scala.service.{ MyService => _, _ },导入java.util包下所有的类,但是隐藏掉HashMap类

  • import特性四: 隐式导入
    每个scala程序默认都会隐式导入以下几个包下所有的成员
    import java.lang._
    import scala._
    import Predef._

重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性

重写field的提前定义

默认情况下,如果父类中的构造函数代码,用到了会被子类重写的field; 那么出出现令人意想不到的一幕:
1、子类的构造函数(无参)调用父类的构造函数(无参)
2、父类的构造函数初始化field(结果正确)
3、父类的构造函数使用field执行其他构造代码,但是此时其他构造代码如果使用了该field,而且field要被子类重写,那么它的getter方法被重写,返回0(比如Int)
4、子类的构造函数再执行,重写field(结果也正确)
5、但是此时子类从父类继承的其他构造代码,已经出现了错误了

class Student {
    val classNumber: Int = 10
    val classScores: Array[Int] = new Array[Int](classNumber)
}

class PEStudent {
    override val classNumber: Int = 3
}

本来我们期望的是,PEStudent,可以从Student继承来一个长度为3的classScores数组
结果。。。PEStudent对象,只有一个长度为0的classScores数组

此时只能使用Scala对象继承的一个高级特性: 提前定义,在父类构造函数执行之前,先执行子类的构造函数中的某些代码

class PEStudent extends student {
    override val classNumber: Int = 3
} with Student

Scala的继承层级

这里我们大概知道一下Scala的继承层级,我们写的所有的Scala trait和class,都是默认继承自一些Scala根类的,有一些基础的方法

Scala中,最顶端的两个trait是Nothing和Null,Null trait唯一的对象就是null
其次是继承了Nothing trait的Any类
接着Anyval trait和AnyRef类,都继承自Any类

Any类是个比较重要的类,其中定义了isInstanceOf和asInstanceOf等方法,以及equals、hashCode等对象的基本方法
Any类,有点像Java中的Object基类
AnyRef类,增加了一些多线程的方法,比如wait、notify/notifyAll、synchronized等,也是属于Java Object类的一部分

对象相等性

这里,我们要知道,在scala中,你如何判断两个引用变量,是否指向同一个对象实例

AnyRef的eq方法用于检查两个变量是否指向同一个对象实例
AnyRef的equals方法默认调用eq方法实现,也就是说,默认情况下,判断两个变量相等,要求必须指向同一个对象实例

通常情况下,自己可以重写equals方法,根据类的fields来判定是否相等
此外,定义equals方法时,也最好使用同样的fields,重写hashCode方法

如果只是想要简单地通过是否指向同一个对象实例,判定变量是否相当,那么直接使用==操作符即可,默认判断null,然后调用equals方法

class Product(val name: String, val price: Double) {

    final override def equals(other: Any) = {
        val that = other.asInstanceOf[Product]
        if(that == null) false
        else name == that.name && price == that.price
    }
    
    final override def hashCode = 13 * name.hashCode + 17 * price.hashCode
    
}

文件操作实战详解

遍历一个文件中的每一行

必须导入scala.io.Source类: import scala.io.Source

方法一: 使用Source.getLines返回的迭代器

val source = Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt", "UTF-8")
val lineIterator = source.getLines
for (line <- lineIterator) println(line)

方法二: 将Source.getLines返回的迭代器,转换成数组

这里说明一点: 一个BufferedSource对象的getLines方法,只能调用一次,一次调用完之后,遍历了迭代器里所有的内容,就已经把文件里的内容读取完了
如果反复调用source.getLines,是获取不到内容的
此时,必须重新创建一个BufferedSource对象

val source = Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt", "UTF-8")
val lines = source.getLines.toArray
for(line <- lines) println(line)

方法三: 调用Source.mkString,返回文本中所有的内容

val source = Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt", "UTF-8")
val lines = source.mkString

使用完BufferedSource对象之后,调用BufferedSource.close方法,关闭IO流资源

遍历一个文件中的每一个字符

BufferedSource,也实现了一个Iterator[Char]的这么一个trait

val source = Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt", "UTF-8")
for(c <- source) print(c)

从URL以及字符串中读取字符

val source = Source.fromURL("http://www.baidu.com", "UTF-8")
val source = Source.fromString("Hello World")

结合Java IO流,读取任意文件

这里说明一点,大家千万不要以为,spark就是会scala就可以了
也千万不要以为,scala,就是跟java一点关系都没有,甚至于完全可以替代java
上述说法,都是很荒谬的,都是门外汉才会这么认为

如果你真的深入读了spark的源代码
真的对scala掌握的很深入,你就会知道一点
spark的源码实际上是由scala和java共同编写而成的,Java的多线程
scala,本身的编程语言的功能,就不是特别的强大和完善,比如说,scala甚至不能很方便地写文件,必须依赖于java的io流才可以

所以说,scala,其实主要就是针对某些特定领域的一些复杂系统的,比较适用的一种编程语言而已
完全无法替代java的,scala和java是相辅相成,荣辱与共的这么一种,共生关系

可以这么跟大家说
scala还有一种作用,可以用scala,编写spark的作业
但是问题是,为什么,我们要用java开发hive udf、mapreduce、hbase client、zookeeper client,用Java开发storm的作业
然后作为一个大数据工程师,偏偏用到spark的时候,一定要用scala开发呢?
用spark开发作业,用java,个人认为,个人观点,是最合适的,最通用的,最可移植的,最方便维护的

scala,这套课程里,scala编程详解、scala编程进阶
1、有些公司的技术leader,要求用scala开发spark作业,我也没办法,我是极力反对的; 保证学员,学了这套课程以后,可以用scala去工作和面试
2、有些同学,可能压根儿不会java; 大多数是上学的时候,主要是搞算法的,或者只会c++,只会python; 这套课程学了,不用会java,那么也可以精通和使用spark
3、最重要的一点,深入掌握scala所有的初中高级语法,才能透彻和深入的理解和阅读spark的源码
4、也有,但是很少,就是有些公司,可能会用scala,开发复杂的大型分布式后端系统

案例: 结合java IO流,做一个文件拷贝的案例

import java.io._

val fis = new FileInputStream(new File("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt"))
val fos = new FileOutputStream(new File("C://Users//Administrator//Desktop//test3.txt"))

val buf = new Array[Byte](1024)
fis.read(buf)
fos.write(buf, 0, 1024)

fis.close()
fos.close()

结合Java IO流,写文件

val pw = new PrintWriter("C://Users//Administrator//Desktop//test4.txt")
pw.println("Hello World")
pw.close()

递归遍历子目录

def getSubdirIterator(dir: File): Iterator[File] = {
  val childDirs = dir.listFiles.filter(_.isDirectory)
  childDirs.toIterator ++ childDirs.toIterator.flatMap(getSubdirIterator _)
}

val iterator = getSubdirIterator(new File("C://Users//Administrator//Desktop"))

for(d <- iterator) println(d)

序列化以及反序列化(Java序列化和反序列化机制)

如果要序列化,那么就必须让类,有一个@SerialVersionUID,定义一个版本号
要让类继承一个Serializable trait

@SerialVersionUID(42L) class Person(val name: String) extends Serializable
val leo = new Person("leo")

import java.io._

val oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("C://Users//Administrator//Desktop//test.obj"))
oos.writeObject(leo)
oos.close()

val ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream("C://Users//Administrator//Desktop//test.obj"))
val restoredLeo = ois.readObject().asInstanceOf[Person]
restoredLeo.name

偏函数实战详解

偏函数,是一种高级的函数形式

简单来说,偏函数是什么,其实就是没有定义好明确的输入参数的函数,函数体就是一连串的case语句

一般的函数

def getStudentGrade(name: String) = {
    ...
}

偏函数是PartialFunction[A, B]类的一个实例
这个类有两个方法,一个是apply()方法,直接调用可以通过函数体内的case进行匹配,返回结果;
另一个是isDefinedAt()方法,可以返回一个输入,是否跟任何一个case语句匹配

学生成绩查询案例

val getStudentGrade: PartialFunction[String, Int] = { 
    case "Leo" => 90; case "Jack" => 85; case "Marry" => 95 
}

getStudentGrade("Leo")
getStudentGrade.isDefinedAt("Tom")

执行外部命令

scala执行外部命令

咱们的scala程序,实际上,写好以后,跑起来,关键是,跑在哪里?
scala程序是运行在java虚拟机中的,也就是咱们平时常说的jvm,所以我们之前能够看到,scala可以直接调用jdk
jdk: java development kit,java基础的开发api

scala的程序,是运行在一个进程中的
运行在什么进程中?是运行在jvm虚拟机进程中的

比如说,如果说,我们的scala程序,希望去执行scala所在进程之外的,比如说,本地操作系统的一个命令
也许执行的本地操作系统的命令,会启动一个新的进程,也许也不会
但是,如果想要实现这样的效果和功能,scala能不能够做到?

这个是可以的
scala实际上,是提供了这样的支持的
也就是说,咱们的scala程序,运行在一个独立的进程中,但是可以随心所欲地执行外部操作系统的其他命令
甚至是说,启动其他的进程

案例: 使用scala编译和执行外部的java程序

//HelloWorld.java
public class HelloWorld {       
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World");
        System.out.println("Hello Leo");
    }
}
import sys.process._

"javac HelloWorld.java" !
"java HelloWorld" !

正则表达式支持

scala的正则表达式支持

正则表达式是什么?

一种语法,用一个表达式,来匹配一系列的字符串
[a-z]+: 一个或多个a~z范围的26个小写英文字母,比如hello,world

强调一点,咱们不会去给大家详细介绍正则表达式的语法

正则表达式这个东西,语法比较多
有兴趣,有需要的话,那么建议直接百度一下,自己看一下介绍,就知道是怎么回事了
大致学习一下正则表达式的语法即可

我们这里呢,讲解一下scala中,对这个正则表达式的支持

定义一个正则表达式,使用String类的r方法
此时返回的类型是scala.util.matching.Regex类的对象

val pattern1 = "[a-z]+".r

拿到一个正则表达式以后,我们一般会用它来做什么事情?
比如,我们会用正则表达式来匹配一些字符串,比如来看看,某个字符串是否符合表达式规定的范围之内
比如,从一个长的字符串中,提取出来,匹配正则表达式的各个部分

val str = "hello 123 world 456"

获取一个字符串中,匹配正则表达式的部分,使用findAllIn,会获取到一个Iterator,迭代器
然后就可以去遍历各个匹配正则的部分,去进行处理

for (matchString <- pattern1.findAllIn(str)) println(matchString)

同理,使用findFirstIn,可以获取第一个匹配正则表达式的部分

pattern1.findFirstIn(str)

使用replaceAllIn,可以将匹配正则的部分,替换掉

pattern1.replaceFirstIn("hello world", "replacement")

使用replaceFirstIn,可以将第一个匹配正则的部分,替换掉

pattern1.replaceAllIn("hello world", "replacement")

提取器实战详解

apply方法

伴生类和伴生对象的概念,companion class和companion object
伴生对象里面,可以定义一个apply方法
直接调用类(参数),方式,就相当于在调用apply方法
此时在apply方法中,通常来说(也不一定),会创建一个伴生类的对象,返回回去

这种方式,有一个好处,创建对象呢,非常的方便
不要每次都是new 类(参数),类(参数)

unapply方法

和apply方法,顾名思义,那就是反过来
apply方法,可以理解为,接收一堆参数,然后返回一个对象
unapply方法,可以理解为,接收一个字符串,解析成一个对象的各个字段

提取器就是一个包含了unapply方法的对象,跟apply方法正好相反
apply方法,是接收一堆参数,然后构造出来一个对象
unapply方法,是接收一个字符串,然后解析出对象的属性值

class Person(val name: String, val age: Int)

object Person {

  def apply(name: String, age: Int) = new Person(name, age)

  def unapply(str: String) = {
    val splitIndex = str.indexOf(" ")
    if (splitIndex == -1) None

    else Some((str.substring(0, splitIndex), str.substring(splitIndex + 1)))
  }

}

val Person(name, age) = "leo 25"

name
age

样例类的提取器实战详解

样例类的提取器

scala中的样例类,说白了,也很简单
类似于java中的javabean,java中的JavaBean,是什么东东?

包含了一堆属性,field; 每个field都有一对getter和setter方法

public class Person {
    
    private String name;
    private int age;
    
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    
}

scala中的样例类,默认就是提供apply方法和unapply方法的

case class Person(name: String, age: Int)

val p = Person("leo", 25)

p match {
    case Person(name, age) => println(name + ": " + age)
}

只有一个参数的提取器

之前,已经跟大家讲解过普通的提取器
相当于是,比如说,接收一个字符串,作为参数
然后从字符串里面解析出来多个字段值,然后将多个字段值封装在一个tuple中
作为Some类型的对象,返回

现在我们来想一下,如果你的类只有一个字段
字符串里面只有一个字段
解析出来的一个字段,是没有办法放在tuple中的,因为scala中的tuple,规定了,必须要两个以及两个以上的值

这个时候,在提取器,unapply方法中,只能将一个字段值,封装在Some对象中,直接返回

class Person(val name: String)

object Person {
  def unapply(input: String): Option[String] = Some(input)
}

val Person(name) = "leo"

注解实战详解

什么是注解?

注解其实说白了,就是在我们的代码中,加入一些特殊的标记

特殊的标记大概长什么样子呢?
我们之前学过一个很常用,和很经典的一个注解,其实就是@BeanProperty,让编译器自动生成属性的JavaBean风格的getter和setter方法
除此之外,还在《文件操作实战详解》那一讲,讲过一个序列化的这个东西,@SerialUID(可能是错误的),指定一个序列化的版本号

注解是用来干嘛的?

然后我们的scala编译器,就可以在编译的时候,在碰到注解的时候,做一些特殊的操作。一个非常经典的例子就是
@BeanProperty注解,我们之前讲解过,给某个field添加了这个注解之后,scala编译器就会给field编译出新的JavaBean风格的getter和setter方法

scala中,在哪些地方可以添加注解呢?

scala中,可以给类、方法、field、local variable、constructor / method / function parameter添加注解
而且scala是支持给某个目标添加多个注解的

这里有一些特例:如果要给类的主构造函数添加注解,那么需要在构造函数前添加注解,并加上一对圆括号

比如说

class Person @Unchecked() (val name: String, val age: Int)

还可以给表达式添加注解,此时需要在表达式后面加上冒号以及注解,比如

val scores = Map("Leo" -> 90, "Jack" -> 60)
(scores.get("Leo"): @unchecked) match { case score => println(score) }

除此之外,还可以给类型参数和变量的类型定义添加注解

Scala中开发注解

要自己动手开发一个注解,就必须扩展Annotation trait,比如

class Test extends annotation.Annotation

@Test
class myTest

注解的参数

注解中,是可以有参数的,比如

class Test(var timeout: Int) extends annotation.Annotation
@Test(timeout = 100) class myTest

如果注解的参数是value的话,那么也可以不用指定注解的参数名,比如

class Test(var value: String) extends annotation.Annotation

常用注解介绍

dscala提供的常用注解
其实里面很多都是针对java中的概念和概念提供的

跟大家提示一下,再次证明了,你搞scala,真想搞好的话,先学和精通java
scala和java的关系是唇齿相依的
scala依赖java
java并不依赖scala

scala中,常用的一些注解,全部是针对java的一些概念

所以呢,在这里我们没办法给大家详细讲解java的概念,就直接介绍scala中针对java的一些注解

@volatile var name = "leo" 轻量级的java多线程并发安全控制

jvm,java虚拟机中,可以有多个线程
每个线程都有自己的工作区,还有一块儿所有线程共享的工作区
每次一个线程拿到一个公共的变量,都需要从共享区中拷贝一个副本到自己的工作区中使用,和修改
然后修改完以后,再在一个合适的时机,将副本的值,写回到共享区中

这里就会出现一个多线程并发访问安全的问题
多个线程如果同时拷贝了变量副本,都做了不同的修改
然后依次将副本修改的值,写回到共享区中,会依次覆盖掉之前的一些副本值
就会出现变量的值,是不符合预期的
咱们的系统,出现了错误和bug

volatile关键字修饰的变量
它可以保证,一个线程在从共享区获取一个变量的副本时,都会强制刷新一下这个变量的值
保证自己获取到的变量的副本值是最新的
所以这样子做呢,是一种轻量级的多线程并发访问控制办法

但是也不是百分之百保险的,还是有可能会出现错误的风险

@transient var name = "leo" 瞬态字段,不会序列化这个字段

之前讲序列化,默认会将一个对象中所有的字段的值,都序列化到磁盘文件中去
然后反序列化的时候,还可以获取这些字段的值
加了transient的字段,是瞬态的,序列化的时候,不会序列化这个字段
反序列化的时候,这个字段也就没有值了

@SerialVersionUID(value) 标记类的序列化版本号

序列化版本号,这个什么意思
如果我们将一个类的对象序列化到磁盘文件上了
结果过了一段时间以后,这个类在代码中改变了,此时如果你想将磁盘文件中的对象反序列化回来
就会报错,因为你的序列化的对象的结构与代码中的类结构已经不一样了

针对这种问题,就应该有一个序列化版本号
如果你的类改变了,就重新生成一个序列化版本号
反序列化的时候,就会发现序列化类型的版本号和代码中的类的版本号,不一样

@native 标注用c实现的本地方法
@throws(classOf[Exception]) def test() {} 给方法标记要抛出的checked异常
@varargs def test(args: String*) {} 标记方法接收的是变长参数
@BeanProperty 标记生成JavaBean风格的getter和setter方法
@BooleanBeanProperty 标记生成is风格的getter方法,用于boolean类型的field
@deprecated(message = "") 让编译器提示警告
@unchecked 让编译器提示类型转换的警告

XML基础操作实战详解

scala中定义xml

scala对xml有很好的支持,可以直接在scala代码中定义一个xml文档元素

val books = <books><book>my first scala book</book></books>

此时doc的类型是scala.xml.Elem,也就是一个xml元素

scala还可以直接定义多个同级别的xml元素

val books = <book>my first scala book</book><book>my first spark book</book>

此时doc的类型是scala.xml.NodeBuffer,也就是一个xml节点序列

XML节点类型

Node类是所有XML节点类型的父类型,两个重要的子类型是Text和Elem。

Elem表示一个XML元素,也就是一个XML节点。scala.xml.Elem类型的label属性,返回的是标签名,child属性,返回的是子元素。

scala.xml.NodeSeq类型,是一个元素序列,可以用for循环,直接遍历它。

可以通过scala.xml.NodeBuffer类型,来手动创建一个节点序列

val booksBuffer = new scala.xml.NodeBuffer
booksBuffer += <book>book1</book>
booksBuffer += <book>book2</book>
val books: scala.xml.NodeSeq = booksBuffer

xml元素的属性

scala.xml.Elem.attributes属性,可以返回这儿xml元素的属性,是Seq[scala.xml.Node]类型的,继续调用text属性,可以拿到属性的值

val book = <book id=“1” price=“10.0”>book1</book>
val bookId = book.attributes(“id”).text

还可以遍历属性

for(attr <- book.attributes) println(attr)

还可以调用book.attributes.asAttrMap,获取一个属性Map

XML中嵌入scala代码

在xml中嵌入scala代码

val books = Array("book1", "book2")

<books><book>{ books(0) }</book><book>{ books(1) }</book></books>
<books>{ for (book <- books) yield <book>{book}</book> }</books>

还可以在xml属性中嵌入scala代码

<book id={ books(0) }>{ books(0) }</book>

XML修改元素实战详解

修改xml元素

默认情况下,scala中的xml表达式是不可改变的;如果要修改xml元素的话,必须拷贝一份再修改

val books = <books><book>book1</book></books>

添加一个子元素

val booksCopy = books.copy(child = books.child ++ <book>book2</book>)

val book = <book id="1">book1</book>

import scala.xml._

修改一个属性

val bookCopy = book % Attribute(null, "id", "2", Null)

添加一个属性

val bookCopy = book % Attribute(null, "id", "2", Attribute(null, "price", "10.0", Null))

说点闲话
如果大家真的对java比较精通的话
然后过来学习这个scala,就会发现有个特点

java的功能是非常强大的
但是,从各个方面来看,比如io、xml操作、第三方类库的支持、socket、gui界面编程、jdbc访问数据库等等,scala都比java差很多

之所以现在scala有点火,有些人推崇这个scala
其实主要是因为spark是用scala作为主要的语言开发的(但是spark底层的源码,其实都是java)
类加载器、线程、反射、线程池等等这些东西,全部都是java底层,外部命令的执行(ProcessBuilder)

XML加载和写入外部文档

加载和写入外部xml文件

import scala.xml._
import java.io._

使用scala的XML类加载

val books = XML.loadFile("C://Users//Administrator//Desktop//books.xml")

使用Java的FileInputStream类加载

val books = XML.load(new FileInputStream("C://Users//Administrator//Desktop//books.xml"))

使用Java的InputStreamReader类指定加载编码

val books = XML.load(new InputStreamReader(new FileInputStream("C://Users//Administrator//Desktop//books.xml"), "UTF-8"))

将内存中的xml对象,写入外部xml文档

XML.save("C://Users//Administrator//Desktop//books2.xml", books)

集合元素操作

col :+ ele 将元素添加到集合尾部 Seq
ele +: col 将元素添加到集合头部 Seq
col + ele 在集合尾部添加元素 Set、Map
col + (ele1, ele2) 将其他集合添加到集合的尾部 Set、Map
col - ele 将元素从集合中删除 Set、Map、ArrayBuffer
col - (ele1, ele2) 将子集合从集合中删除 Set、Map、ArrayBuffer
col1 ++ col2 将其他集合添加到集合尾部 Iterable
col2 ++: col1 将其他集合添加到集合头部 Iterable
ele :: list 将元素添加到list的头部 List
list2 ::: list1 将其他list添加到list的头部 List
list1 ::: list2 将其他list添加到list的尾部 List
set1 | set2 取两个set的并集 Set
set1 & set2 取两个set的交集 Set
set1 &~ set2 取两个set的diff Set
col += ele 给集合添加一个元素 可变集合
col += (ele1, ele2) 给集合添加一个集合 可变集合
col ++= col2 给集合添加一个集合 可变集合
col -= ele 从集合中删除一个元素 可变集合
col -= (ele1, ele2) 从集合中删除一个子集合 可变集合
col —= col2 从集合中删除一个子集合 可变集合
ele +=: col 向集合头部添加一个元素 ArrayBuffer
col2 ++=: col 向集合头部添加一个集合 ArrayBuffer

集合的常用操作方法

head、last、tail
length、isEmpty
sum、max、min
count、exists、filter、filterNot
takeWhile、dropWhile
take、drop、splitAt
takeRight、dropRight
sclie
contains、startsWith、endsWith
indexOf
intersect、diff

map、flatMap、collect、foreach实战详解

map操作,一对一映射

val scoreMap = Map("leo" -> 90, "jack" -> 60, "tom" -> 70)
val names = List("leo", "jack", "tom")
names.map(scoreMap(_))

flatMap操作,一对多映射

val scoreMap = Map("leo" -> List(80, 90, 60), "jack" -> List(70, 90, 50), "tom" -> List(60,70,40))
names.map(scoreMap(_))
names.flatMap(scoreMap(_))

collect操作,结合偏函数使用

"abc".collect { case 'a' => 1; case 'b' => 2; case 'c' => 3 }

foreach操作,遍历

names.foreach(println _)

reduce和fold实战详解

reduce操作

List(1, 2, 3, 4).reduceLeft(_ - _)
List(1, 2, 3, 4).reduceRight(_ - _)

fold操作

List(1, 2, 3, 4).foldLeft(10)(_ - _)
List(1, 2, 3, 4).foldRight(10)(_ - _)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,015评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,262评论 1 292
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,727评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,986评论 0 205
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,363评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,610评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,871评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,582评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,297评论 1 242
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,551评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,053评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,385评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,035评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,079评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,841评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,648评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,550评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容