了解Scala语言
- Scala是Scalable Language的缩写,是一种多范式的编程语言,由洛桑联邦理工学院的马丁·奥德斯在2001年基于Funnel的工作开始设计,设计初衷是想集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
- Scala 是一种纯粹的面向对象的语言,每个值都是对象。Scala也是一种函数式语言,因此函数可以当成值使用。
- 由于Scala整合了面向对象编程和函数式编程的特性,因此Scala相对于Java、C#、C++等其他语言更加简洁。
- Scala源代码会被编译成Java字节码,因此Scala可以运行于Java虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)之上,并可以调用现有的Java类库。
了解Scala特性
- 面向对象
- 函数式编程
- 静态类型
- 可扩展
一、安装与运行Scala
1.1 在网页上运行Scala
- 通过浏览器查找Scastie并进入,即可进入Scala在线运行环境
- 进入Scastie界面后,在上窗格中输入“println("hello world")”
- 单击“Run”按钮,输出信息将显示在下窗格中,如下图
1.2 Scala环境设置
- Scala运行环境众多,可以运行在Windows、Linux、macOS等系统上。Scala是运行在JVM上的语言,因此必须确保系统环境中安装了JDK,即Java开发工具包,而且必须确保JDK版本与本书安装的Spark的JDK编译版本一致,本书中使用的JDK是JDK(Java 1.8)
- 查看Java版本
1.3 Scala安装
1.3.1 在Linux和macOS系统上安装Scala
- 从Scala官网下载Scala安装包,安装包名称为“scala-2.12.15.tgz”
- 将其上传至/opt目录
- 解压安装包至/usr/local目录下
- 配置Scala环境变量
1.3.2 在Windows系统上安装Scala
- 从Scala官网下载Scala安装包,安装包名称为“scala.msi”
- 双击scala.msi安装包,开始安装软件
- 进入欢迎界面,单击右下角的“Next”按钮后出现许可协议选择提示框,选择接受许可协议中的条款并单击右下角的“Next”按钮
- 选择安装路径,本文Scala的安装路径选择在非系统盘的“D:\Program Files (x86)\spark\scala\” ,单击“OK”按钮进入安装界面
- 在安装界面中单击右下角的“Install”按钮进行安装,安装完成时单击“Finish”按钮完成安装
- 右键单击“此电脑”图标,选择“属性”选项,在弹出的窗口中选择“高级系统设置”选项。在弹出的对话框中选择“高级”选项卡,并单击“环境变量”按钮,在环境变量对话框中,选择“Path”变量并单击“编辑”按钮,在Path变量中添加Scala安装目录的bin文件夹所在路径,如“D:\Program Files (x86)\spark\scala\bin”
1.4 Scala运行
- Scala解释器也称为REPL(Read-Evaluate-Print-Loop,读取-执行-输出-循环)
- 在命令行中输入“scala”,即可进入REPL,如下图
- REPL是一个交互式界面,用户输入命令时,可立即产生交互反馈
- 输入“:quit”命令即可退出REPL,如下图
- 右图是一个Scala类,该类实现了两个数相加的方法
- 如果要使用该方法,那么需要通过import加载该方法,如左图,其中,add是类名,addInt是方法名
二、定义函数识别号码类型
2.1了解数据类型
2.1.1 Scala常用数据类型![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7e280e273374472db6e53105d4ae5424.png)
- Scala会区分不同类型的值,并且会基于使用值的方式确定最终结果的数据类型,这称为类型推断
- Scala使用类型推断可以确定混合使用数据类型时最终结果的数据类型
- 如在加法中混用Int和Double类型时,Scala将确定最终结果为Double类型,如下图
2.1.2 定义与使用常量、变量
常量
在程序运行过程中值不会发生变化的量为常量或值,常量通过val关键字定义,常量一旦定义就不可更改,即不能对常量进行重新计算或重新赋值。
变量
变量是在程序运行过程中值可能发生改变的量。变量使用关键字var定义。与常量不同的是,变量定义之后可以重新被赋值。
2.1.3使用运算符
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0c4ead9c2aad44838e7e8a7047f9a0f4.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cdcdf646e80e48768d1e9859492e7b2d.png)
2.1.4 定义与使用数组
- 数组常用的方法
- 数组的使用
- Scala可以使用range()方法创建区间数组
- 使用range()方法前同样需要先通过命令“import Array._”导入包
2.1.5 定义与使用函数
- 函数是Scala的重要组成部分,Scala作为支持函数式编程的语言,可以将函数作为对象
- Scala提供了多种不同的函数调用方式
- 如果函数定义在一个类中,那么可以通过“类名.方法名(参数列表)”的方式调用
2.1.6 匿名函数
- 匿名函数即在定义函数时不给出函数名的函数
- Scala中匿名函数是使用箭头“=>”定义的,箭头的左边是参数列表,箭头的右边是表达式,表达式将产生函数的结果
- 通常可以将匿名函数赋值给一个常量或变量,再通过常量名或变量名调用该函数
- 若函数中的每个参数在函数中最多只出现一次,则可以使用占位符“_”代替参数。
2.1.7 高阶函数—函数作为参数
- 高阶函数指的是操作其他函数的函数
- 高阶函数可以将函数作为参数,也可以将函数作为返回值
- 高阶函数经常将只需要执行一次的函数定义为匿名函数并作为参数。一般情况下,匿名函数的定义是“参数列表=>表达式”
- 由于匿名参数具有参数推断的特性,即推断参数的数据类型,或根据表达式的计算结果推断返回结果的数据类型,因此定义高阶函数并使用匿名函数作为参数时,可以简化匿名函数的写法
2.1.8 高阶函数—函数作为返回值
- 高阶函数可以产生新的函数,并将新的函数作为返回值
- 定义高阶函数计算矩形的周长,该函数传入一个Double类型的值作为参数,返回以一个Double类型的值作为参数的函数,如下图
(9)函数柯里化
- 函数柯里化是指将接收多个参数的函数变换成接收单一参数(最初函数的第一个参数)的函数,新的函数返回一个以原函数余下的参数为参数的函数。
- 定义两个整数相加的函数,一般函数的写法及其调用方式 如下图
- 使用函数柯里化
三、循环控制
3.1 for循环
- 基本语法:
for ( 循环变量 <- 数据集 ) {
循环体
}
这里的数据集可以是任意类型的数据集合
object ScalaLoop {
def main(args: Array[String]): Unit = {
for ( i <- Range(1,5) ) { // 范围集合 [1,5)
println("i = " + i )
}
for ( i <- 1 to 5 ) { // [1,5]
println("i = " + i )
}
for ( i <- 1 until 5 ) { // 不包含5
println("i = " + i )
}
}
}
- 循环守卫
循环时可以增加条件来决定是否继续循环体的执行,这里的判断条件我们称之为循环守卫
for ( i <- Range(1,5) if i != 3 ) {
println("i = " + i )
}
- 循环步长
scala的集合也可以设定循环的增长幅度,也就是所谓的步长step
for ( i <- Range(1,5,2) ) {
println("i = " + i )
}
for ( i <- 1 to 5 by 2 ) {
println("i = " + i )
}
3.2 while循环
- 语法
while( 循环条件表达式 ) {
循环体
}
- 循环中断
scala是完全面向对象的语言,所以无法使用break,continue关键字这样的方式来中断,或继续循环逻辑,而是采用了函数式编程的方式代替了循环语法中的break和continue
Breaks.break是依靠抛出异常来中断程序。
scala.util.control.Breaks.breakable {
for ( i <- 1 to 5 ) {
if ( i == 3 ) {
scala.util.control.Breaks.break
}
println(i)
}
}
四、面向对象编程
4.1 面向对象编程基础
4.1.1 包
Scala中的基本的package的语法和Java完全一致。
package 包名
- 扩展语法
①Scala中的包和类的物理路径没有关系
②package关键字可以嵌套声明使用
③子包可以直接访问父包中的内容,而无需import
④Scala中package也可以看作对象,并声明属性和函数。可以将一个包中共通性的方法或属性在包对象中声明。那么这个包中的所有的类都可以直接访问这个包对象。
4.1.2 导入
Scala中基本的import导入语法和Java完全一致。
import 类名
- 扩展语法
①Scala中使用下划线代替java中的 * 。eg: import java.util._
②scala中默认导入的类: java. lang包中所有的类、scala包中的类、Predef (类似 java中静态导入)
③Scala中的import语法可以在任意位置使用
④Scala中可以导包,而不是导类
⑤Scala中可以在同一行中导入多个类,简化代码
⑥Scala中可以屏蔽某个包中的类
import java.sql.{ Date=>_, Array=>_} //屏蔽sql中的Date、Array
⑦Scala中可以给类起别名,简化使用。eg: import java.util.{ArrayList=>AList}
4.1.3 类
Scala中有伴生类和伴生对象之分。
class修饰的类就是普通的伴生类,在使用时需要new对象。而Object用于修饰伴随着这个类所产生的一个单例对象,用于模仿java中的静态语法。object中的方法和属性都可以通过类名直接访问,类似于静态语法。
4.1.4 属性
类的属性就是类变量。在声明的时候,必须进行初始化。也可以使用下划线进行属性的初始化,但是必须明确属性的类型,使用下划线进行初始化的属性一般声明为val的,后面可能要对这个属性进行更改。
Scala中的属性其实在编译后也会生成方法
val name = "HelloWorld"
//编译后的结果
final String name = "HelloWorld";
public String name() {
return this.name;
}
public void name_$eq(final String x$1) {
this.name = x$1;
}
Scala为了迎合Java中的get和set方法,在Scala要想使用get和set方法,需要添加特殊的注解@BeanProperties,添加注解的不能设置为private的
4.1.5 访问权限
private : 私有访问权限:同类
private[包名]: 包访问权限 --> 包可以向上使用:同类,同包, 包名只能跟本包有关系
protected : 受保护权限 : 同类,子类
(default) : 公共访问权限
4.1.6 方法
方法其实就是函数。
但是伴生类中的私有的方法和属性,在其伴生对象中也可以使用。所以当类中的构造器私有化的时候,可以在伴生对象中创建apply方法,通过伴生对象来创建类的对象,在调用时,scala会自动识别apply方法,所以apply方法名可以省略。
伴生对象只能初始化一次,所以通过伴生对象来创建对象是线程安全的。
apply主要用来构建对象,不一定是当前类的对象。apply可以重载。
object ScalaMethod{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val user = new User //通过new来创建User 的对象
user.login("zhangsan", "000000")
val user2 = User.apply() //通过伴生类创建对象,
val user3 = User() // 必须加上小括号,若不加小括号,则user3就是User伴生对象
}
}
class User {
def login( name:String, password:String ): Boolean = {
false
}
}
object User{ //User 的伴生对象,静态,可以通过类名直接访问,只会初始化一次
def apply():User={ //不能省略小括号
new User()
}
}
小知识点:
- 重写和重载
方法重载
- 多个方法名称相同,但是参数列表(参数个数,参数类型,参数顺序)不相同
- 参数为数值类型,在进行方法重载时,若参数类型符合,则直接调用对应的方法,若无对应的参数类型,则会提高精度。
Byte a = 1
fun(a) //由于没有Byte的类型,故进行精度提升,调用参数类型为Int的方法。
def fun(n:Int)={}
def fun(n:Long)={}
引用类型,在重载的方法如果找不到对应的类型。会从类树往上查找
方法重写
- 方法的重写一定要存在父子类
- 子类重写父类的方法。子类重写父类相同方法的逻辑
- 方法名一致,参数列表保持一致
- 既然父类和子类有相同的方法,形成了方法的重写
- 那么在调用时,无法确定到底执行哪一个方法, 那么需要遵循动态绑定机制
- 动态绑定机制:程序执行过程,如果调用了对象的“成员”“方法”时会将方法和对象的实际内存进行绑定,然后调用
- 动态绑定机制和属性无关
4.1.7构造方法
Scala中类其实也是一个函数,类名其实就是函数名,类名后面可以增加括号,表示函数参数列表。这个类名所代表的函数其实就是主构造方法,构造方法执行时,会完成类的主体内容的初始化。
- scala中提供了2种不同类型的构造方法。
①主构造方法:在类名后的构造方法, 可以完成类的初始化
②辅助构造方法:为了完成类初始化的辅助功能而提供的构造方法。声明方式为: def this0
在使用辅助构造方法时,必须直接或间接地调用主构造方法。
Scala中一般构造方法的参数用于属性的初始化,所以为了减少数据的冗余,可以使用关键字var, val将构造参数当成类的属性来用。
class User() { // 主构造函数 ,形参中可以添加var、val将形参作为类的属性直接使用
var username : String = _
def this( name:String ) { // 辅助构造函数,使用this关键字声明
this() // 辅助构造函数应该直接或间接调用主构造函数
username = name
}
def this( name:String, password:String ) {
this(name) // 构造器调用其他另外的构造器,要求被调用构造器必须提前声明
}
}
4.2 面向对象进阶
4.2.1 继承
跟Java一样,使用extends关键字表示类的继承关系。
4.2.2 抽象
抽象方法:不完整的方法,可以不使用abstract关键字
若类中含有抽象方法/抽象属性,则此类必须为抽象类,用abstract关键字进行声明。
抽象类中可以有完整的方法,若子类重写父类的完整方法,必须要用override关键字进行修饰。子类实现父类的抽象方法,可以使用或者不用override关键字。
抽象属性:没有初始化的属性。
子类重写父类的完整属性必须是val的,不能重写var的属性,实现抽象属性则没有要求。重写抽象属性,相当于普通属性的声明,这个属性可以是val和var的,可以使用或者不用override关键字。但是重写普通属性,只能是val的,必须要用override关键字进行修饰。
4.2.3 特质
scala中没有接口。但是增加了特质(trait)。scala可以将多个类中相同的特征,从类中剥离出来,形成特殊的语法"特质"。特质中可以声明抽象方法,也可以声明普通方法。特质的使用需要混入到类中。特质的一个重要的功能:可以进行功能的扩展。
特质也可以看做抽象类,继承其他的类,并用with混入其他的特质。特质又可以使用extends,又可以使用with。
java中所有的接口在scala中当成特质使用。
- 基本语法
trait 特质名称{ //特质的声明
方法
}
class 类名 extends 父类(特质1) with 特质2 with特质3 //类中混入多个特质
new 类 with 特质1 with 特质2 //动态混入特质
如果类混入多个特质,那么特质的初始化顺序为从左到右
类混入多个特质的时候,功能的执行顺序从右向左
特质中的super其实有特殊的含义,表示的不是父特质,而是上级特质。
eg:注意理解super的含义。
object ScalaTrait {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val mysql: MySQL = new MySQL
mysql.operData() //功能执行,从右到左
}
}
trait Operate{
def operData():Unit={
println("操作数据。。")
}
}
trait DB extends Operate{
override def operData(): Unit = {
print("向数据库中。。")
super.operData()
}
}
trait Log extends Operate{
override def operData(): Unit = {
print(“hello”)
super.operData()
}
}
class MySQL extends DB with Log {
}
最终结果:hello向数据库中。。操作数据。。
五、集合
Scala的集合有三大类:序列Seq、集Set、映射Map。对于几乎所有的集合类,Scala都同时提供了可变和不可变的版本。
5.1 数组
5.1.1 不可变数组
Array为不可变数组,Array可以通过new的方式创建数组,也可以通过伴生对象创建。
数组的遍历:arr.foreach(print)
数组的合并:Array.concat(arr1, arr2)
创建并填充指定数量的数组:Array.fill [Int] (5)(-1)
5.1.2 可变数组
ArrayBuffer。
数据增加: buffer.append(1,2,3,4)
数据修改: buffer.update(0,5) //0表示索引 ;buffer(1) = 6
数据删除:buffer.remove(2); buffer.remove(2,2)
- 可变数组 -->不可变数组 : buffer.toArray
- 将不可变数组转换为可变数组: array.toBuffer
5.2 Seq集合
5.2.1 不可变List
List是抽象的,不能new,只能用伴生对象创建。
空集合: val list2: List[Nothing] = List() 等同于Nil集合
连接集合:List.concat(list3, list4)
创建一个指定重复数量的元素列表: List.fill [String] (3)(“a”)
5.2.2 可变List
ListBuffer。
增加数据:append方法或者buffer1 :+ 5、buffer1 += 5
可变集合转变为不可变集合: buffer.toList
不可变集合转变为可变集合:list.toBuffer
5.3 Set集合
5.3.1 不可变Set
5.3.2 可变Set
mutable.Set。
可变Set创建:mutable.Set(1,2,3,4); new mutable.Set()
增加数据:set1.add(5)
添加数据,更新完成以后包含: set1.update(6,true)
删除数据,更新完成以后不包含: set1.update(3,false)
删除数据: set1.remove(2)
遍历数据: set1.foreach(println)
5.4 Map集合
Map(映射)是一种可迭代的键值对(key/value)结构。所有的值都可以通过键来获取。Map 中的键都是唯一的。Map中的数据都是元组。
5.4.1 不可变Map
创建: val map1 = Map( “a” -> 1, “b” -> 2, “c” -> 3)
添加数据: map1 +(“d” -> 4)
创建空集合: Map.empty
获取指定key的值: map1.apply(“c”)
获取可能存在的key值: val maybeInt: Option[Int] = map1.get(“c”)
获取可能存在的key值, 如果不存在就使用默认值: println(map1.getOrElse(“c”, 0))
5.4.2 可变Map
val map1 = **mutable.**Map( “a” -> 1, “b” -> 2, “c” -> 3 )
添加数据: map1.put(“d”, 4)
修改数据: map1.update(“a”,8)
删除数据: map1.remove(“a”)
Map可以转换为其他数据类型:map1.toSet、 map1.toList、map1.toSeq、map1.toArray
获取可能存在的key值, 如果不存在就使用默认值: println(map1.getOrElse(“c”, 0))
5.5 元组
在Scala语言中,我们可以将多个无关的数据元素封装为一个整体,这个整体我们称之为:元素组合,简称元组。有时也可将元组看成容纳元素的容器
创建元组,使用小括号: val tuple = (1, “zhangsan”, 30)
根据顺序号访问元组的数据:println(tuple._1)
迭代器: val iterator: Iterator[Any] = tuple.productIterator
根据索引访问元素: tuple.productElement(0)
如果元组的元素只有两个,那么我们称之为对偶元组,也称之为键值对: val kv: (String, Int) = (“a”, 1)
5.6 常用方法
- 常用方法
object ScalaCollection{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1,2,3,4)
// 集合长度
println("size =>" + list.size)
println("length =>" + list.length)
// 判断集合是否为空
println("isEmpty =>" + list.isEmpty)
// 集合迭代器
println("iterator =>" + list.iterator)
// 循环遍历集合
list.foreach(println)
// 将集合转换为字符串
println("mkString =>" + list.mkString(","))
// 判断集合中是否包含某个元素
println("contains =>" + list.contains(2))
// 取集合的前几个元素
println("take =>" + list.take(2))
// 取集合的后几个元素
println("takeRight =>" + list.takeRight(2))
// 查找元素
println("find =>" + list.find(x => x % 2== 0))
// 丢弃前几个元素
println("drop =>" + list.drop(2))
// 丢弃后几个元素
println("dropRight =>" + list.dropRight(2))
// 反转集合
println("reverse =>" + list.reverse)
// 去重
println("distinct =>" + list.distinct)
}
}
object ScalaCollection{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1,2,3,4)
val list1 = List(3,4,5,6)
// 集合头
println("head => " + list.head)
// 集合尾
println("tail => " + list.tail)
// 集合尾迭代
println("tails => " + list.tails)
// 集合初始化
println("init => " + list.init)
// 集合初始化迭代
println("inits => " + list.inits)
// 集合最后元素
println("last => " + list.last)
// 集合并集
println("union => " + list.union(list1))
// 集合交集
println("intersect => " + list.intersect(list1))
// 集合差集
println("diff => " + list.diff(list1))
// 切分集合
println("splitAt => " + list.splitAt(2))
// 滑动 : 窗口
println("sliding => " + list.sliding(2))
// 滚动 有步长的滑动窗口
println("sliding => " + list.sliding(2,2))
// 拉链
println("zip => " + list.zip(list1))
// 数据索引拉链
println("zipWithIndex => " + list.zipWithIndex)
}
}
object ScalaCollection{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1,2,3,4)
val list1 = List(3,4,5,6)
// 集合最小值
println("min => " + list.min)
// 集合最大值
println("max => " + list.max)
// 集合求和
println("sum => " + list.sum)
// 集合乘积
println("product => " + list.product)
// 集合简化规约
println("reduce => " + list.reduce((x:Int,y:Int)=>{x+y}))
println("reduce => " + list.reduce((x,y)=>{x+y}))
println("reduce => " + list.reduce((x,y)=>x+y))
println("reduce => " + list.reduce(_+_))
// 集合简化规约(左) 简约的数据类型可以不一样 op: (B, Int) => B ,参数B和Int有关系,泛型
println("reduceLeft => " + list.reduceLeft(_+_))
// 集合简化规约(右)
println("reduceRight => " + list.reduceRight(_+_))
// 集合折叠
/**
fo1d方法存在两数柯里化,有2个参数列表
第一个参数列表中的参数=z : AI 【z为zero,表示数据的初始值】
第二个参数列表中的参数=> (AI, A1)=>A1
*/
println("fold => " + list.fold(0)(_+_))
// 集合折叠(左)
println("foldLeft => " + list.foldLeft(0)(_+_))
// 集合折叠(右)
println("foldRight => " + list.foldRight(0)(_+_))
// 集合扫描 类似于fold方法,会将之间计算的结果保留下来
println("scan => " + list.scan(0)(_+_))
// 集合扫描(左)
println("scanLeft => " + list.scanLeft(0)(_+_))
// 集合扫描(右)
println("scanRight => " + list.scanRight(0)(_+_))
}
}
object ScalaCollection{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1,2,3,4)
// 集合映射
println("map => " + list.map(x=>{x*2}))
println("map => " + list.map(x=>x*2))
println("map => " + list.map(_*2))
// 集合扁平化
val list1 = List(
List(1,2),
List(3,4)
)
println("flatten =>" + list1.flatten)
// 集合扁平映射
println("flatMap =>" + list1.flatMap(list=>list))
// 集合过滤数据
println("filter =>" + list.filter(_%2 == 0))
// 集合分组数据
println("groupBy =>" + list.groupBy(_%2))
// 集合排序
println("sortBy =>" + list.sortBy(num=>num)(Ordering.Int.reverse))
println("sortWith =>" + list.sortWith((left, right) => {left < right}))
}
}
六、模式匹配
6.1 基本语法
模式匹配语法中,采用match关键字声明,每个分支采用case关键字进行声明,当需要匹配时,会从第一个case分支开始,如果匹配成功,那么执行对应的逻辑代码,如果匹配不成功,继续执行下一个分支进行判断。如果所有case都不匹配,那么会执行case_分支,类似于Java中default语句。如果不存在case _分支,那么会发生错误。
6.2 匹配规则
6.2.1 匹配常量
def describe(x: Any) = x match {
case 5 => "Int five"
case "hello" => "String hello"
case true => "Boolean true"
case '+' => "Char +"
}
6.2.2 匹配类型
类型的匹配不考虑泛型。
def describe(x: Any) = x match {
case i: Int => "Int"
case s: String => "String hello"
case m: List[_] => "List" //下划线在泛型中表示任意类型
case c: Array[Int] => "Array[Int]"
case someThing => "something else " + someThing //相当于下划线,其他任何类型
}
6.2.3 匹配数组
for (arr <- Array(Array(0), Array(1, 0), Array(0, 1, 0), Array(1, 1, 0), Array(1, 1, 0, 1), Array("hello", 90))) { // 对一个数组集合进行遍历
val result = arr match {
case Array(0) => "0" //匹配Array(0) 这个数组
case Array(x, y) => x + "," + y //匹配有两个元素的数组,然后将将元素值赋给对应的x,y
case Array(0, _*) => "以0开头的数组" //匹配以0开头和数组
case _ => "something else"
}
println("result = " + result)
}
6.2.4 匹配列表
for (list <- Array(List(0), List(1, 0), List(0, 0, 0), List(1, 0, 0), List(88))) {
val result = list match {
case List(0) => "0" //匹配List(0)
case List(x, y) => x + "," + y //匹配有两个元素的List
case List(0, _*) => "0 ..."
case _ => "something else"
}
println(result)
}
6.2.5 匹配元组
for (tuple <- Array((0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 0, 2))) {
val result = tuple match {
case (0, _) => "0 ..." //是第一个元素是0的元组
case (y, 0) => "" + y + "0" // 匹配后一个元素是0的对偶元组
case (a, b) => "" + a + " " + b
case _ => "something else" //默认
}
println(result)
}
6.2.6 匹配对象& 样例类
Scala中模式匹配对象时,会自动调用对象的unapply方法进行匹配
这里的匹配对象,其实匹配的是对象的属性是否相同
class User(val name: String, val age: Int)
object User{
def apply(name: String, age: Int): User = new User(name, age)
def unapply(user: User): Option[(String, Int)] = {
if (user == null)
None
else
Some(user.name, user.age)
}
}
val user: User = User("zhangsan", 11)
val result = user match {
case User("zhangsan", 11) => "yes"
case _ => "no"
}
一般使用样例类
- l 样例类就是使用case关键字声明的类
- l 样例类仍然是类,和普通类相比,只是其自动生成了伴生对象,并且伴生对象中自动提供了一些常用的方法,如apply、unapply、toString、equals、hashCode和copy。
- l 样例类是为模式匹配而优化的类,因为其默认提供了unapply方法,因此,样例类可以直接使用模式匹配,而无需自己实现unapply方法。
- l 构造器中的每一个参数都默认为val,除非它被显式地声明为var(不建议这样做)
- l 样例类自动实现序列化
case class User(name: String, age: Int) //样例类
object ScalaCaseClass {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val user: User = User("zhangsan", 11)
val result = user match {
case User("zhangsan", 11) => "yes"
case _ => "no"
}
println(result)
}
}
七、映射的遍历
7.1 获取映射中的key 【keySet函数/keys函数】
不管是列表还是数组的遍历都离不开for循环,我们的映射也不例外,只是我们在遍历映射的时候并不是通过下标遍历,而是使用keySet方法来获取映射对应的key键,之后我们再使用得到的key去访问value值,如下:
scala> map_hash
res47: scala.collection.mutable.HashMap[String,String] = Map(上海 -> 11k, 北京 -> 10k, 广州 -> 12k)
scala> for(k <- map_hash.keySet)println(s"key:${k},value:${map_hash(k)}") // 遍历map映射
key:上海,value:11k
key:北京,value:10k
key:广州,value:12k
scala> for(key <- map_hash.keys)println(s"key:${key},value:${map_hash(key)}") // 使用keys方法
key:上海,value:11k
key:北京,value:10k
key:广州,value:12k
从上面我们可以看到keySet和keys函数都是一样的,用于获取映射中的key键。
7.2 获取映射中的键值对 【不使用函数】
如果不想要像上面那样只想要直接一次性获取到key,而是key和value都想要同时遍历到的话可以让两个变量来存储映射中的键值对即可,如下:
scala> for((key,value) <- map_hash)println(s"key:${key},value:${value}") // 不使用函数
key:上海,value:11k
key:北京,value:10k
key:广州,value:12k
7.3 获取映射中的value值 【values函数】
如果只想要获取映射中的value值的话可以直接使用values函数得到,如下:
scala> for(value <- map_hash.values)println(s"value:${value}")
value:11k
value:10k
value:12k
scala> map_hash
res60: scala.collection.mutable.HashMap[String,String] = Map(上海 -> 11k, 北京 -> 10k, 广州 -> 12k)
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