Scala 中为什么不建议用 return 关键字
在scala中使用 return 的话,编译的时候会提示the latest statement is method is automatically returned, use of th return keyword is redundant.
这个警告是说最后一个语句的结果会自动返回,不需要使用return语句。 scala 不建议使用 return 关键字,这一点在刚刚接触函数式编程的时候感觉非常难受。
有 return 会让代码结果更清晰不是么?在查阅之后,整理了以下几点不建议使用 return 关键字的原因。
1.要写函数而不是指令
函数式编程的一个重要理念就是要尽量使代码由无状态的函数构成,而不是给计算机发出指令。例如
f(x) = x + 1 //式1.1
1
是一个函数。
scala会自动将最后一个表达式的结果作为返回结果
def f(x:Int) = x + 1 //式1.2
def f(x:Int):Int = return x + 1 //式1.3
12
从以上两种分别使用和不使用 return 的表达方式来看,不使用 return 看起来更接近函数,而使用了 return 则更像指令。
2.return影响类型推断
scala中的类型推断机制会自动将最后一个表达式的类型作为返回类型,例如式1.2中,函数能够自动识别结果为Int类型。如果使用了return语句,就会破坏类型推断机制,需要显式注明返回类型,例如式1.3。
3.使用return返回含义模糊
有时使用了return会让代码的返回更加混乱,这个歧义主要产生于return到底返回到哪一层函数。
def add(n:Int, m:Int): Int = return n + m //式3.1
def sum1(ns: Int*): Int = ns.foldLeft(0)(add) //式3.2
12
例如上述代码,目前来看还没有什么问题,但是如果写成下面的形式
def sum2(ns: Int*): Int = ns.foldLeft(0)((n,m) => return n+m) //式3.3
1
直观感受式3.3与3.1+3.2应该是等效的。但事实上sum1(1,2,3) = 6,而sum2(1,2,3) = 1.
原因就是return语句会直接让它所出现的函数返回。也就会直接break foldLeft的循环返回结果。
再看另外一个例子:
def foo: Int = {
val sumR: List[Int] => Int = _.foldLeft(0)((n, m) => return n + m)
sumR(List(1,2,3)) + sumR(List(4,5,6))
}
1234
首先定义一个匿名函数,在调用匿名函数的时候,相当于return语句出现在了foo函数中。因此foo() = 1
4.NonLocalReturnControl
在scala的循环中的return实际上是通过抛异常实现的,编译后发现
return value
1
被编译成了
throw new NonLocalReturnControl(key/*metadata*/, value)
1
而NonLocalReturnControl的源码为:
class NonLocalReturnControl[@specialized T](val key: AnyRef, val value: T) extends ControlThrowable {
final override def fillInStackTrace(): Throwable = this
}
123
可以看到NonLocalReturnControl异常继承了Throwable,并且为了提升性能重写了fillInStackTrace不填入堆栈信息。这样一来,如果我们在代码中为了保护代码不crash而这样写:
def fun(n:Int):String = {
try {
for(i <- 0 to n){
if(i < 5){
}else{
return "gt"
}
}
""
}catch{
case t:Throwable => return t.toString
}
}
12345678910111213
最终得到的结果字符串则为scala.runtime.NonLocalReturnControl,并不是我们预期的结果。
5.应当怎么做
实际开发中我们会经常遇到貌似必须使用return的时候,那应该怎么办呢?
首先,scala既然提供了 return 关键字,说明它并不是禁止使用,而是需要考虑清楚是否必须这么做。在scala认为,所有的需要使用 return 来 break 的循环,都是可以通过转化为递归来替代的,并且性能方面 scala 也专门为递归做了优化。
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