Scala第十章节(函数式编程)

函数式编程

所谓的函数式编程指定就是方法的参数列表可以接收函数对象 .
例如: add(10, 20)就不是函数式编程, 而 add(函数对象) 这种格式就叫函数式编程.
我们将来编写Spark/Flink的大量业务代码时, 都会使用到函数式编程。下面的这些操作是学习的重点。

函数名	功能
foreach	用来遍历集合的
map	用来对集合进行转换的
flatmap	用来对集合进行映射扁平化操作
filter	用来过滤出指定的元素
sorted	用来对集合元素进行默认排序
sortBy	用来对集合按照指定字段排序
sortWith	用来对集合进行自定义排序
groupBy	用来对集合元素按照指定条件分组
reduce	用来对集合元素进行聚合计算
fold	用来对集合元素进行折叠计算

7.1 示例一:遍历(foreach)

采用 foreach 来遍历集合, 可以让代码看起来更简洁, 更优雅.

格式

scala 复制代码

def foreach(f:(A) => Unit): Unit
//简写形式
def foreach(函数)

说明

foreach	API	说明
参数	f: (A) ⇒ Unit	接收一个函数对象, 函数的参数为集合的元素，返回值为空
返回值	Unit	表示foreach函数的返回值为: 空

执行过程

需求

有一个列表，包含以下元素1,2,3,4，请使用foreach方法遍历打印每个元素

参考代码

scala 复制代码

//案例: 演示foreach函数
object ClassDemo23 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 定义一个列表, 包含1, 2, 3, 4
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
//2. 通过foreach函数遍历上述的列表.
//x:表示集合中的每个元素 函数体表示输出集合中的每个元素.
list1.foreach((x:Int) => println(x))
}
}

7.2 示例二:简化函数定义

概述

上述案例函数定义有点啰嗦，我们有更简洁的写法。可以通过如下两种方式来简化函数定义:

方式一: 通过类型推断来简化函数定义.

解释:

因为使用foreach来迭代列表，而列表中的每个元素类型是确定的, 所以我们可以通过类型推断让Scala

程序来自动推断出来集合中每个元素参数的类型, 即: 在我们创建函数时,可以省略其参数列表的类型.

方式二: 通过下划线来简化函数定义.

解释:

当函数参数，只在函数体中出现一次，而且函数体没有嵌套调用时，可以使用下划线来简化函数定义.

示例

有一个列表，包含元素1,2,3,4，请使用foreach方法遍历打印每个元素.
使用类型推断来简化函数定义.
使用下划线来简化函数定义

参考代码

scala 复制代码

//案例: 演示简化函数定义.
object ClassDemo24 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 有一个列表，包含元素1,2,3,4，请使用foreach方法遍历打印每个元素.
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
list1.foreach((x:Int) => println(x))
println("-" * 15)
//2. 使用类型推断来简化函数定义.
list1.foreach(x => println(x))
println("-" * 15)
//3. 使用下划线来简化函数定义
list1.foreach(println(_))
}
}

7.3 实例三:映射(map)

集合的映射操作是指将一种数据类型转换为另外一种数据类型的过程 , 它是在进行数据计算的时候, 甚至将来在编写

Spark/Flink程序时用得最多的操作，也是我们必须要掌握的.

例如: 把List[Int]转换成List[String].

格式

scala 复制代码

def map[B](f: (A) ⇒ B): TraversableOnce[B]
//简写形式:
def map(函数对象)

说明

map方法	API	说明
泛型	[B]	指定map方法最终返回的集合泛型, 可省略不写.
参数	f: (A) ⇒ B	函数对象, 参数列表为类型A（要转换的列表元素），返回值为类型B
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合, 可省略不写.

执行过程

需求

创建一个列表，包含元素1,2,3,4
将上述的数字转换成对应个数的 * , 即: 1变为*, 2变为**, 以此类推.

参考代码

scala 复制代码

//案例: 演示map函数(映射)
object ClassDemo25 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 创建一个列表，包含元素1,2,3,4
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
//2. 将上述的数字转换成对应个数的`*`, 即: 1变为*, 2变为**, 以此类推.
//方式一: 普通写法
val list2 = list1.map((x:Int) => "*" * x)
println(s"list2: ${list2}")
//方式二: 通过类型推断实现.
val list3 = list1.map(x => "*" * x)
println(s"list3: ${list3}")
//方式三: 通过下划线实现.
val list4 = list1.map("*" * _)
println(s"list4: ${list4}")
}
}

7.4 示例四: 扁平化映射(flatMap)

扁平化映射可以理解为先map ，然后再flatten , 它也是将来用得非常多的操作，也是必须要掌握的, 如图:

解释:

map是将列表中的元素转换为一个List
flatten再将整个列表进行扁平化

格式

scala 复制代码

def flatMap[B](f:(A) => GenTraversableOnce[B]): TraversableOnce[B]
//简写形式:
def flatMap(f:(A) => 要将元素A转换成的集合B的列表)

说明

flatmap方法	API	说明
泛型	[B]	最终要返回的集合元素类型, 可省略不写.
参数	f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]	传入一个函数对象函数的参数是集合的元素函数的返回值是一个集合
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合

需求

有一个包含了若干个文本行的列表："hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm"
获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中.

思路分析

参考代码

scala 复制代码

//案例: 演示映射扁平化(flatMap)
object ClassDemo26 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 有一个包含了若干个文本行的列表："hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop
storm"
val list1 = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
//2. 获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中.
//方式一: 通过map, flatten实现.
val list2 = list1.map(_.split(" "))
val list3 = list2.flatten
println(s"list3: ${list3}")
//方式二: 通过flatMap实现.
val list4 = list1.flatMap(_.split(" "))
println(s"list4: ${list4}")
}
}