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Scala教程之:PartialFunction
Scala中有一个很有用的traits叫PartialFunction，我看了下别人的翻译叫做偏函数，但是我觉得部分函数更加确切。 那么PartialFunction是做什么用的呢？ 我们先看下PartialFunction的定义： trait PartialFunction[-A, +B] extends (A => B) { ... 也定义了一个方法：def isDefinedAt(x: A): Boolean 如果我们要自己实现一个PartialFunction，则必须实现上述两个方法： val inc = new PartialFunction 我们看下这几个PartialFunction该怎么定义： val isVeryTasty: PartialFunction[String, String] = { case "Glazed 这里使用case语句，会自动转换成为PartialFunction。
1.4K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏斑斓
Scala中的偏函数
在Scala中，所有偏函数的类型皆被定义为PartialFunction[-A, +B]类型，PartialFunction[-A, +B]又派生自Function1。 PartialFunction的定义如下所示： trait PartialFunction[-A, +B] extends (A => B) { self => import PartialFunction case语句从本质上讲就是PartialFunction的子类。 当我们定义了如下值： val p:PartialFunction[Int, String] = { case 1 => "One" } 实际上就是创建了一个PartialFunction[Int, String 这个empty等于类型为PartialFunction[Any, Nothong]的值empty_pf，定义如下： private[this] val empty_pf: PartialFunction
3.3K40发布于 2018-03-07 - 来自专栏Java与Android技术栈
Scala学习笔记(六)
Scala中的Partia Function是一个Trait，其的类型为PartialFunction[A,B]，其中接收一个类型为A的参数，返回一个类型为B的结果。 scala> val onePF:PartialFunction[Int,String] = { | case 1=>"One" | } onePF: PartialFunction | } twoPF: PartialFunction[Int,String] = <function1> scala> val threePF:PartialFunction[Int,String] otherPF:PartialFunction[Int,String] = { | case _=>"Other" | } otherPF: PartialFunction[Int scala> val pf1:PartialFunction[Int,String] = { | case i if i == 1 => "One" | } pf1: PartialFunction
52620发布于 2018-08-24 - 来自专栏Albert陈凯
Scala之偏函数Partial Function
而对于collect,它声明接受的是一个偏函数：PartialFunction，传递的case语句能良好的工作说明这个case语句被编译器自动编译成了一个PartialFunction！ （注意：PartialFunction同时是Function1的子类）编译器会根据调用处的函数类型声明自动帮我们判定如何编译这个case语句（组合）。 所以特质PartialFunction就被创建出来用于“标记”这类函数的，这个特质最主要的方法就是isDefinedAt！ 同时你也记得PartialFunction还是Function1的子类，所以它也要有apply方法，这是非常自然的，偏函数本身首先是一个函数嘛。 说到底，类型PartialFunction无非是为由一组case语句描述的函数字面量提供一个类型描述而已，case语句只接受一个参数，则偏函数的类型声明自然就只有一个参数。
1.2K90发布于 2018-04-04 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Spark Sql 源码剖析（二）： TreeNode
TraversableOnce[A]): Seq[A] 原理与 map 一致，只是 f 变成了 BaseType => TraversableOnce[A] 2.5、collect[B](pf: PartialFunction [BaseType, B]): Seq[B] def collect[B](pf: PartialFunction[BaseType, B]): Seq[B] = { val ret = [B] 以 Seq 形式返回 2.6、collectLeaves(): Seq[BaseType] 以 Seq 的形式返回 tree 的所有叶子节点 def collectFirst[B](pf: PartialFunction 2.9、transform(rule: PartialFunction[BaseType, BaseType]): BaseType 调用 transformDown 2.10、transformDown (rule: PartialFunction[BaseType, BaseType]): BaseType rule: PartialFunction[BaseType, BaseType] def
1.2K30发布于 2018-08-24 - 来自专栏数据仓库践行者
Sparksql源码系列 | 读源码必须掌握的scala基础语法
trait PartialFunction[-A, +B] extends (A => B) { self => import PartialFunction._ def isDefinedAt (x: A): Boolean def orElse[A1 <: A, B1 >: B](that: PartialFunction[A1, B1]): PartialFunction[A1, B1] = new OrElse[A1, B1] (this, that) override def andThen[C](k: B => C): PartialFunction[A,
1.3K20编辑于 2022-06-09 - 来自专栏大数据应用技术
Flink连接Hbase时的kafka报错：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/common/utils/ThreadUtils
CaseStatements.scala:26) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:21) at scala.PartialFunction $class.applyOrElse(PartialFunction.scala:123) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.applyOrElse(CaseStatements.scala :21) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:170) at scala.PartialFunction $OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:171) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala
62510编辑于 2024-07-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（32）： Http：High-Level-Api，Route exception handling
*/ def seal(settings: RoutingSettings): ExceptionHandler } object ExceptionHandler { type PF = PartialFunction ne null) handler.seal(settings) else ExceptionHandler.default(settings) } 简单来说ExceptionHandler类型就是一种PartialFunction ： trait ExceptionHandler extends PartialFunction[Throwable, Route] 因为ExceptionHandler就是PartialFunction
91960发布于 2018-01-05 - 来自专栏小赵Java总结
Scala 高阶（九）：Scala中的模式匹配
偏函数定义 val second: PartialFunction[List[Int], Option[Int]] = { case x :: y :: _ => Some(y) } second：偏函数名称 PartialFunction[List[Int], Option[Int]]： 偏函数类型 该偏函数的功能是返回输入的 List 集合的第二个元素 举个例子： object Test_PartialFunction list.map { case (word, count) => (word, count * 2) } // 函数应用 求绝对值 val positiveAbs: PartialFunction [Int, Int] = { case x if x >= 0 => x } val pnegativeAbs: PartialFunction[Int, Int] = {
2.7K30编辑于 2022-12-01 - 来自专栏数据仓库践行者
spark sql解析过程中对tree的遍历（源码详解）
方法以及AnalysisHelper 中的 resolveOperatorsUp方法 等 这两个方法类似，以TreeNode 中的 transformUp为例： def transformUp(rule: PartialFunction newNode = if (this fastEquals afterRuleOnChildren) { CurrentOrigin.withOrigin(origin) { //这里用到了PartialFunction 方法以及AnalysisHelper 中的 resolveOperatorsDown方法 等 TreeNode 中的 transformDown为例： def transformDown(rule: PartialFunction 主要通过AnalysisHelper 中的 resolveOperatorsUp（后序遍历的）方法： // 入参为rule，偏函数 def resolveOperatorsUp(rule: PartialFunction resolveOperatorsDown方法： /** Similar to [[resolveOperatorsUp]], but does it top-down. */ def resolveOperatorsDown(rule: PartialFunction
1.7K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏函数式编程语言及工具
restapi（9）- caching, akka-http 缓存
cache函数是这样定义的； def cache[K](cache: Cache[K, RouteResult], keyer: PartialFunction[RequestContext, K]): RouteResult](cachingSettings) //Example keyer for non-authenticated GET requests val simpleKeyer: PartialFunction > Boolean = // _.request.headers.exists(_.is(Authorization.lowercaseName)) val result: PartialFunction
82610发布于 2019-11-12 - 来自专栏码的一手好代码
spark RPC原理
rpcEnv.endpointRef(this) } //处理来自RpcEndpointRef.send或者RpcCallContext.reply的消息 def receive: PartialFunction receive'") } //处理来自RpcEndpointRef.ask的消息，会有相应的回复 def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction 上文可以看到，在RpcEndpoint中最核心的便是receive和receiveAndReply方法，定义了消息处理的核心逻辑，master中也有相应的实现： override def receive: PartialFunction > } 这里定义了master一系列的消息处理逻辑，而receiveAndReply中， override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction
1.1K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏大数据应用技术
【已解决】Flink连接JDBC报错 org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job execution failed.
CaseStatements.scala:26) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.apply(CaseStatements.scala:21) at scala.PartialFunction.applyOrElse (PartialFunction.scala:123) at scala.PartialFunction.applyOrElse$(PartialFunction.scala:122) at akka.japi.pf.UnitCaseStatement.applyOrElse (CaseStatements.scala:21) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:171) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse(PartialFunction.scala:172) at scala.PartialFunction$OrElse.applyOrElse (PartialFunction.scala:172) at akka.actor.Actor.aroundReceive(Actor.scala:517) at akka.actor.Actor.aroundReceive
1.1K10编辑于 2024-07-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（3）： Actor监管 - 细述BackoffSupervisor
msg}") } } object Supervisor { def props: Props = { //在这里定义了监管策略和child Actor构建 def decider: PartialFunction 注意：我们同时把ChildException改成了一个带参数的class，因为我们可能需要在重启之前获取造成异常的消息，如下： def decider: PartialFunction[Throwable 下面我们来解决失踪消息的问题：首先是如何重新发送造成异常的消息，我们可以在监管策略中重启前发送： def decider: PartialFunction[Throwable, SupervisorStrategy.Directive msg}") } } object Supervisor { def props: Props = { //在这里定义了监管策略和child Actor构建 def decider: PartialFunction
1.1K60发布于 2018-01-05 - 来自专栏函数式编程语言及工具
akka-typed(0) - typed-actor, typed messages
def receiveMessage[T](onMessage: T => Behavior[T]): Receive[T] def receivePartial[T](onMessage: PartialFunction [(ActorContext[T], T), Behavior[T]]): Receive[T] def receiveMessagePartial[T](onMessage: PartialFunction [T, Behavior[T]]): Receive[T] def receiveSignal[T](handler: PartialFunction[(ActorContext[T], Signal 它们还是Behavior[T]： trait Receive[T] extends Behavior[T] { def receiveSignal(onSignal: PartialFunction
74130发布于 2020-05-29 - 来自专栏函数式编程语言及工具
泛函编程（35）－泛函Stream IO：IO处理过程－IO Process
iproc是个函数，而partialfunction是function的子类，因而可以这样写 7 case None => iproc(None) //没有输入元素，继续等 (Some(i))) //更新了状态，但未完成流程，不算一次重复 22 } 23 } 24 go(n,this) 25 } 注意我们在以上代码中使用了PartialFunction 如果我们有个Function ： intFunction(i: Int): String 我们可以定义它的PartialFunction： ｛ case 0: "Zero" case 10: "Ten " } 由于Await(iproc)中的iproc >>> Option[I] => Process[I,O], PartialFunction是Function的子类所以我们可以写成： Await { iproc是个函数，而partialfunction是function的子类，因而可以这样写 58 case None => iproc(None) //没有输入元素，
1.2K100发布于 2018-01-05 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（7）： FSM：通过状态变化来转换运算行为
private val stateFunctions = mutable.Map[S, StateFunction]() 而StateFuction是： type StateFunction = scala.PartialFunction 也可以包括状态转换处理函数TransitionHandler： type TransitionHandler = PartialFunction[(S, S), Unit] 最后，initialize FSM DSL中的transform是这样定义的： final class TransformHelper(func: StateFunction) { def using(andThen: PartialFunction TransformHelper = new TransformHelper(func) 我们看到TransformHelper用using对入参func:StateFunction施用用户提供的andThen: PartialFunction m stay } using targetTransformer } def targetTransformer: PartialFunction[State, State
2.7K80发布于 2018-01-05 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊flink Table的Joins
TableEnvironment): LogicalNode = { val node = super.resolveExpressions(tableEnv).asInstanceOf[Join] val partialFunction : PartialFunction[Expression, Expression] = { case field: ResolvedFieldReference => JoinFieldReference left, right) } val resolvedCondition = node.condition.map(_.postOrderTransform(partialFunction
95320发布于 2019-03-01 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊flink Table的Joins
TableEnvironment): LogicalNode = { val node = super.resolveExpressions(tableEnv).asInstanceOf[Join] val partialFunction : PartialFunction[Expression, Expression] = { case field: ResolvedFieldReference => JoinFieldReference left, right) } val resolvedCondition = node.condition.map(_.postOrderTransform(partialFunction
2.1K30发布于 2019-01-29 - 来自专栏大数据成长之路
scala快速入门系列【偏函数】
定义 偏函数被包在花括号内没有match的一组case语句是一个偏函数 偏函数是PartialFunction[A, B]的一个实例 – A代表输入参数类型 – B代表返回结果类型 示例一
35020发布于 2021-01-26
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