Scala 基础入门【翻译】

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本文只是带你进入 Scala 的世界，包括安装、不可变量 val、可变量 var、定义类、集合（包括列表（list）、集（set）、映射（map））以及集合遍历和集合库（能达到并行/并发效果）。

题外话，如果 Java 争气的话，还就真不会出现像 Scala 这些语言。对于函数式编程风格的支持，尤其是对于 Lambda 表达式的支持，能减少必须要编写的逻辑无关的样板代码，让程序员集中精力任务本身。而 Java 对 Lamdba 表达式的支持到 JavaSE8 才实现（你可以查一下 Java SE8 的发布时间，和其他语言在语言层面上何时支持的匿名函数、Lambda 表达式、函数式编程、并行编程……）。

Scala，一门强类型定义的静态类型语言，结合了面向对象编程与函数式编程思想，语法简洁，完全兼容 Java，运行在 JVM 上。JVM 上的其他语言还有 Groovy、JRuby、Clojure，而 Scala 有什么不同？——能同时提供函数式风格和良好并发支持的强类型语言，只有 Scala。JRuby 和 Groovy 都是动态语言（Scala 是静态类型语言），它们不是函数式的，也无法提供比 Java 更好的并发解决方案。另一方面，Clojure 是一种混合型的函数式语言，它天生就是动态的，因此不是静态类型。而且它的语法类似 Lisp，除非你很熟悉，否则这可不是一种易于掌握的语言（Lisp 是号称高智商的人才能使用的语言，如果你看过《黑客与画家》，应该记得作者的一句话，大意是，如果竞争对手采用 Lisp 开发 Web，那就应该小心了，言下之意是，Lisp 跟其他语言相比，生产效率太高了，很容易实现一个想法）。

总结起来，Scala 特点体现在以下几方面：

• 也运行在 JVM 上，使 Scala 可以和现存的应用同时运行；
• 可以直接使用 Java 类库，使开发人员可以利用现有的框架和遗留代码；
• 与 Java 一样都是静态类型语言。遵循相同的编程哲学；
• 语法与 Java 比较接近，使得开发人员可以快速掌握语言基础（看怎么写，我觉得Scala的简洁程度，会让初学者崩溃）；
• 既支持面向对象范型，也支持函数式编程范型，开发人员可以逐步运用函数式编程的思想。

Scala 对 Java 的不同：

• 类型推断。Java 中必须声明变量、实参或形参的类型。而在 Scala 中则不用，它会推断出变量的类型；
• 函数式编程。Scala 将函数式编程的重要概念引入 Java，包括代码块、高阶函数（high-order function）以及复杂的集合库；
• 不变量。Java 也允许使用不变量，不过是通过一个很少使用的修饰符实现的。另外，Java 的 String 也是不变量的一个实现，而 Scala 会让你决定一个变量是否可变，比如 val，还是 var。这将对程序在并发环境中的行为，产生巨大影响；
• 高级程序构造。Scala 很好地使用了基础语言，并将有用的概念分层。包括并发 Actor 模型、使用高阶函数 Ruby 风格的集合以及作为一等对象类型（first-class）的 XML 处理。

文中代码本人在 Scala 2.11 上编译并运行通过。

第一步，先安装好 Scala Typesafe stack，打开命令行窗口，键入“scala”，将启动 REPL（读入-运算 输出 循环）交互式编码环境。然后就可以写下你的第一行 Scala 代码：

scala> val columbus: Int = 1492

columbus: Int = 1492

scala>

声明了一个类型为 Int 变量，初始值为 1492，就像在Java里 Int columbus = 1492; 一样。

Scala 把类型放在变量之后（反向声明方式），使用 val 显式地把变量声明为不可变的。如果想修改这个变量，将报错：

scala> columbus=1500

<console>:8: error: reassignment to val

       columbus=1500

               ^

scala>

错误消息精确地指出了错误位于行的位置。

再尝试声明这个变量，这次用 var，让其可变。编译器能推断出 1492 是一个整数，所以，无需指定类型：

scala> var columbus = 1492

columbus: Int = 1492

scala> columbus = 1500

columbus: Int = 1500

scala>

接下来，定义一个类，名为 Employee，有三个不可变的字段：name、age 和 company，拥有各自的缺省值。

scala> case class Employee(name:String="guest",

     | age:Int=30,

     | company:String="DevCode")

defined class Employee

scala>

不需要像 Java 中那样还要定义字段以及 setter 和 getter 方法。这些对 Scala 来说，是样板代码，完全是多余的。

case 关键字相当于 Java 的 switch 语句，不过更灵活。它说明该类具有模式匹配的额外机制，以及其他一些特性，包括用来创建实例的工厂方法（不需要使用 new 关键字来构造），同样也不需要创建缺省的 getter 方法。

与 Java 不同，默认访问控制是 public（而不是 protected），Scala 为 public 变量自动创建一个 getter 方法。当然也可以把字段定义成可变且/或私有（private）的，只要在前面使用 var（例如，case class Person(private var name:String)），这样你就不能通过 guest.name 来访问 name 字段。

接下来，用不同方式创建一些实例，看看其他的特性，如命名参数和缺省参数（从Scala2.8开始引入）：

scala> val guest=Employee()

guest: Employee = Employee(guest,30,DevCode)

scala> val guestAge=guest.age

guestAge: Int = 30

scala> val anna=Employee("Anna")

anna: Employee = Employee(Anna,30,DevCode)

scala> val thomas=Employee("Thomas",41)

thomas: Employee = Employee(Thomas,41,DevCode)

scala> val luke=Employee("Luke",company="LucasArt")

luke: Employee = Employee(Luke,30,LucasArt)

scala> val yoda=luke.copy("Yoda",age=800)

yoda: Employee = Employee(Yoda,800,LucasArt)

scala>

对于你定义的类，Scala 自动也提供了用来克隆类实例的 copy 方法。克隆方法，也是样板代码。从此，你就不用自己写了。

不过，下面的写法是不行的（可不是因为 Darth 不是 DevCode 的雇员！）。

scala> val darth=Employee("Darth","DevCode")

<console>:9: error: type mismatch;

 found   : String("DevCode")

 required: Int

       val darth=Employee("Darth","DevCode")

                                  ^

scala>

因为构造函数在这个位置需要的 age 作为参数，而你又没有显性地进行命名，company=”DevCode”。

现在我们再来看集合，这才是真正让人兴奋的地方。Scala 集合类型包括列表（list）、集（set）和映射（map）。

有了泛型（Java5 以上），Java 遍历一个列表，比如整数型列表，代码如下所示：

List<Integer> numbers = new arrayList<Integer>();

numbers.add(1);

numbers.add(2);

numbers.add(3);

for(Integer n:numbers) {

    System.out.println("Number "+n);

}

运行结果：

Number 1

Number 2

Number 3

Scala 对于可变集合和不可变集合进行了系统性地区别处理。但鼓励使用不可变集合，因此在缺省情况下创建的是不可变集合，通过模拟的方式实现添加、更新和删除。注意，这些操作不是修改集合，而是返回新的集合。

与前面 Java 代码等价的 Scala 代码可能像下面这样：

scala> val numbers=List(1,2,3)

numbers: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> for(n<-numbers) println("Number "+n)

Number 1

Number 2

Number 3

scala>

这里的 for 循环语法结构非常接近于 Java 的命令式编程风格。在 Scala（以及 Java 虚拟机上其他很多语言如：Groovy、JRuby 或 JPython）里还有另外一种方式来实现上面的逻辑。这种方式使用一种更加偏向函数编程的风格，引入了 Lambda 表达式（有时也称为闭包——closure）。简单地说，Lambda 表达式就是你可以拿来当作参数传递的函数。这些函数使用参数作为输入（在这个例子中就是 n 整型变量），返回语句作为函数体的最终语句。他们的形式如下：

functionName { input =>

    body

}

scala> numbers.foreach {n:Int=> println("Number "+n) }

Number 1

Number 2

Number 3

scala>

上面的例子中，函数体只有一条语句（println……），返回“空结果”Unit，大致相当于 Java 中的 void。

除了打印列表外，我们更想对列表中元素做些处理和变换。让我们尝试一些例子：

scala> val reversedList=numbers.reverse

reversedList: List[Int] = List(3, 2, 1)

scala> val numbersLessThan3=numbers.filter {n=>n<3}

numbersLessThan3: List[Int] = List(1, 2)

scala> val oddNumbers=numbers.filterNot {n=>n%2==0}

oddNumbers: List[Int] = List(1, 3)

scala> val highterNumbers=numbers.map {n=>n+10}

highterNumbers: List[Int] = List(11, 12, 13)

scala>

看到了吧，作用在集合上函数，你可以不写圆括号，少了很多样板代码。

变换 map 非常有用，它对列表的每个元素应用闭包，返回一个新的列表。

我们在这里还想介绍最后的一个方法，就是 foldLeft，它把状态从一个元素传播到另一个元素。比如，要算出一个列表里所有元素的和，你需要累加，并在切换元素的时候保存中间的计数：

scala> val sumOfNumbers=numbers.foldLeft(0) {( total,element)=>

     | total+element

     | }

sumOfNumbers: Int = 6

scala>

作为第一个变量传递给 foldLeft 的值0，是初始值（即在把函数用到第一个列表元素的时候 total=0）。而 (total,element) 代表了一个 Tuple2 二元组。

其实，Scala 已经提供了一个累加的方法，因此，上面可以写成：

scala> val sumOfNumbers=numbers.sum

sumOfNumbers: Int = 6

scala>

其他集合方法，可以参见 scaladoc API。这些方法组合起来（例如：numbers.reverse.filter……）使用会让代码更加简洁，不过这样会影响可读性。

最后，{ n => n + 10 } 可以简单地写成 (_ + 10)，也就是说，n 是个匿名变量，叫什么都行，还不用声明。那么，下划线的地方表示需要用你列表中的每个元素来填补的空白。（与“_”的功能类似，Groovy 保留了关键字 it，Python 则使用的是 self）。

其实，用 (_ + 10) 来代替 { n => n + 10 }，就是将 n=>n 换成 _，因为，n 不需要声明的内部匿名变量，有重复的嫌疑。这更说明 Scala 是何等简洁。

scala> val hightNumbers=numbers.map (_+10)

hightNumbers: List[Int] = List(11, 12, 13)

scala>

介绍了对整数集合的基本处理后，可以进入下一阶段，如何对复杂集合的变换，例如，使用上面定义的 Employee 类：

scala> val allEmployees=List(luke, anna, guest, yoda, thomas)

allEmployees: List[Employee] = List(Employee(Luke,30,LucasArt), Employee(Anna,30

,DevCode), Employee(guest,30,DevCode), Employee(Yoda,800,LucasArt), Employee(Tho

mas,41,DevCode))

scala>

对这个员工集合列表，可以应用匿名方法，用一个条件来过滤，查找 compay 为 DevCode 的员工：

scala>  val devCodeEmployees=allEmployees.filter {_.company=="DevCode"}

devCodeEmployees: List[Employee] = List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(gues

t,30,DevCode), Employee(Thomas,41,DevCode))

scala> val oldEmployees=allEmployees.filter(_.age>100).map(_.name)

oldEmployees: List[String] = List(Yoda)

scala>

假设 allEmployees 集合是使用 SQL 查询获得的，类似 SELECT * FROM employees WHERE company = ‘DevCode’ 。现在用 groupBy 函数按 company 分组，就会得到一个以 company 为键、Employee 为值的 Map：

scala> val sortedEmployees=allEmployees.groupBy(_.company)

sortedEmployees: scala.collection.immutable.Map[String,List[Employee]] = Map(Dev

Code -> List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(guest,30,DevCode), Employee(Tho

mas,41,DevCode)), LucasArt -> List(Employee(Luke,30,LucasArt), Employee(Yoda,800

,LucasArt)))

scala>

假设计算某个公司 company 的雇员平均年龄。即 age 字段的累加，然后除以雇员数量。先计算一下 DevCode 公司：

scala> devCodeEmployees

res3: List[Employee] = List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(guest,30,DevCod

), Employee(Thomas,41,DevCode))

scala> val devCodeAges=devCodeEmployees.map(_.age)

devCodeAges: List[Int] = List(30, 30, 41)

scala> val devCodeAverageAge=devCodeAges.sum / devCodeAges.size

devCodeAverageAge: Int = 33

scala>

回到上面的公司分组，Map (key:String ->value:List[Employee])，如果想计算分组内员工的平均年龄，只有几行代码：

scala> val averageAgeByCompany = sortedEmployees.map{ case(key,value)=>

     | value(0).copy(name="average",age=(value.map(_.age).sum)/value.size)}

averageAgeByCompany: scala.collection.immutable.Iterable[Employee] = List(Employ

ee(average,33,DevCode), Employee(average,415,LucasArt))

scala>

这里的“case(key,value)”说明了Scala提供的模式匹配机制是多么强大。请参考Scala的文档来获取更多的信息。

到这里我们的任务就完成了。我们实现的是一个简单的Map-Reduce算法。由于每个公司雇员的归并是完全独立于其他公司，这个算法非常直观地实现了并行计算。

在后面的附录里给出了此算法的等价的实现，分为Java版本和Scala版本。

参考资料

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• The typesafe stack.
• Scala 官网

附录

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Map Reduce.Java

public class Employee {

    final String name;

    final Integer age;

    final String company;

    public Employee(String name, Integer age, String company) {

        this.name = name == null ? "guest" : name;

        this.age = age == null ? 30 : age;

        this.company = company == null ? "DevCode" : company;

    }

    public String getName() {

        return name;

    }

    public int getAge() {

        return age;

    }

    public String getCompany() {

        return company;

    }

    @Override

    public String toString() {

        return "Employee [name=" + name + ", age=" + age + ",

               company="

               + company + "]";

    }

}

class Builder {

    String name, company;

    Integer age;

    Builder(String name) {

        this.name = name;

    }

    Employee build() {

        return new Employee(name, age, company);

    }

    Builder age(Integer age) {

        this.age = age;

        return this;

    }

    Builder company(String company) {

        this.company = company;

        return this;

    }

}

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collection;

import java.util.List;

import com.google.common.base.Function;

import com.google.common.collect.ImmutableListMultimap;

import com.google.common.collect.ImmutableSet;

import com.google.common.collect.Multimaps;

public class MapReduce {

    public static final void main(String[] args) {

        Employee guest = new Builder("Guest").build();

        Employee anna = new Builder("Anna").build();

        Employee thomas = new Builder("Thomas").age(41).build();

        Employee luke = new

            Builder("Luke").company("LucasArt").build();

        Employee yoda = new

            Builder("Yoda").age(800).company("LucasArt").build();

        Collection<Employee> employees = new ArrayList<Employee>();

        employees.add(guest);

        employees.add(anna);

        employees.add(thomas);

        employees.add(luke);

        employees.add(yoda);

        ImmutableListMultimap<String, Employee>

            personsGroupByCompany = Multimaps.index(employees, new Function<Employee,String>() {

                public String apply(Employee person) {

                   return person.getCompany();

                 }

              });

        ImmutableSet<String> companyNamesFromMap =

            personsGroupByCompany.keySet();

        List<Employee> averageAgeByCompany = new

            ArrayList<Employee>();

        for(String company: companyNamesFromMap) {

             List<Employee> employeesForThisCompany =

                personsGroupByCompany.get(company);

             int sum = 0;

             for(Employee employee: employeesForThisCompany) {

                 sum+= employee.getAge();

             }

             averageAgeByCompany.add(new

                Employee("average",sum/employeesForThisCompany.size(),company));

     }

     System.out.println("Result: "+averageAgeByCompany);

    }

}

MapReduce.scala：

case class Employee(name: String = "guest", age: Int = 30, company: String = "DevCode")

    object MapReduce {

        def main(args: Array[String]): Unit = {

        val guest = Employee()

        val anna = Employee("Anna")

        val thomas = Employee("Thomas", 41)

        val luke = Employee("Luke", company = "LucasArt")

        val yoda = luke.copy("Yoda", age = 800)

        val allEmployees = List(luke, anna, guest, yoda, thomas)

        val sortedEmployees = allEmployees.groupBy(_.company)

        val averageAgeByCompany = sortedEmployees.map { case (key, value) =>

            value(0).copy(name = "average", age = (value.map(_.age).sum) / value.size)

      }

        println("Result: "+averageAgeByCompany)

    }

}

关于作者

Thomas Alexandre是DevCode的高级咨询顾问，专注于Java和Scala软件开发。他热爱技术，热衷于分享知识，永远在寻求方法、采用新的开源软件和标准来实现更加有效的编程。在十四年的Java开发经验之外，过去几年他集中精力在新的编程语言和Web框架上，例如Groovy/Grails和Scala/Lift。Thomas从法国里尔大学获得了计算机科学博士学位，在卡耐基梅隆大学度过了两年的博士后研究生涯，研究方向是安全和电子商务。