Scala 类型的类型（二）

内容简介：Scala 类型的类型（二）

Scala 的单例对象（ object ） 是通过 class 实现的（显然后者就像 JVM 的基础构件）。然而你也会发现我们并不能像一个简单的类一样，轻松地获得一个单例对象的类型……

我常常疑惑该如何传一个单例对象给一个方法，对此我自己也非常惊讶。我的意思是指 obj: ExampleObj 是无效的，因为这种情况 ExampleObj 已经指向了实例，所以它有个 type 的成员，我们可以靠它解决问题。

下面的代码解释了大概的方法：

objectExampleObj

deftakeAnObject(obj: ExampleObj.type) = {}

takeAnObject(ExampleObj)

7. Scala 中的型变

术语	翻译
Variance	型变
Invariant	不变
Covariant	协变
Contravariant	逆变
Immutable	不可变的
Mutable	可变的

上述表格由译者自主添加，避免造成误解。

型变，通常可以解释成类型之间依靠彼此的「兼容性」，形成一种继承的关系。最常见的例子就是当你要处理「容器」或「函数」的时候，有时就必须要处理型变（极其的常见！）。

Scala 跟 Java 一个重大的差异，就是它的「容器类型」默认是不变的！也就是说，如果你有一个定义为 Box[A] 的容器，然后在使用的时候将其中的类型参数 A 替换成 Fruit ，之后你就不能插入一个 Apple 类型（ Fruit 子类）的值。

Scala 中的型变通过在「类型参数」前使用 + 和 - 符号来定义。

参见： http://www.slideshare.net/dgalichet/demystifying-scala-type-system 。

概念	描述	Scala 语法
不变	C[T’] 与 C[T] 是不相干的	C[T]
协变	C[T’] 是 C[T] 的子类	C[+T]
逆变	C[T] 是 C[T’] 的子类	C [-T]

以上的表格较抽象地罗列了所有我们需要担心的型变情况。也许你还在疑惑什么时候需要关心这些，事实上当你每次处理 collection 的时候就遇到了 — 你必须思考「这是一个协变吗？」。

大部分不可变的 collection 是协变的，而大多数可变的 collection 是不变的。

在 Scala 中至少有两个不错并很直观的例子。一个是 collection，我们将使用 List[+A] 来举例；另一个就是「函数」。

当我们讨论 Scala 中的 List 时，通常指的是 scala.collection.immutable.List[+A] ，它是不可变的，且是协变的。让我们看看这与「构建一个包含不同类型成员的 list」有什么联系。

classFruit
case classApple()extendsFruit
case classOrange()extendsFruit

val l1: List[Apple] = Apple() :: Nil
val l2: List[Fruit] = Orange() :: l1

// and also, it's safe to prepend with "anything",
// as we're building a new list - not modifying the previous instance

val l3: List[AnyRef] = "" :: l2

值得一提的是，当存在 不可变的 collection 时，协变是安全的 。如果 collection 可变，则不成立。这里典型的例子是 Array[T] ，它是不变的。下面就来看看「不变」对我们来说意味着什么，以及它是如何让我们免于错误：

// won't compile
val a: Array[Any] = Array[Int](1, 2, 3)

因为 Array 的不变，这样一个赋值操作就不会被编译。假使这个赋值被通过了，我们就陷入麻烦了。我们会写出这样子的代码： a(0) = "" // ArrayStoreException! ，这将引发可怕的 ArrayStoreException 失败。

我们曾说过在 Scala 中「大部分」不可变的 collection 是协变的。如果你想知道一个「相反是不变」的特例，它是 Set[A] 。

7.1 特质（trait）— 可以带有实现的接口

首先，让我们看看关于「特质」最简单的一个问题：我们如何将多个特质混入到一个类型中，就像如果你来自 Java，会把这叫做「接口实现」一样：

classBase{ defb= "" }
traitCool{ defc= "" }
traitAwesome{ defa="" }

classBAextendsBasewithAwesome
classBCextendsBasewithCool

// as you might expect, you can upcast these instances into any of the traits they've mixed-in
val ba: BA = new BA
val bc: Base with Cool = new BC

val b1: Base = ba
val b2: Base = bc

ba.a
bc.c
b1.b

目前而言，你应该都比较好理解。现在让我们来讨论下「钻石问题」，熟悉 C++ 的读者可能一直在期待吧。钻石问题（菱形继承问题）主要描述的是在「多重继承」的情况下，我们「无法明确想要继承什么」的处境。如果你认为特质也类似多重继承一样，下图揭示了这个问题。

7.2 类型线性化 VS 钻石问题

要说明「钻石问题」，我们只要有一个 B 、 C 中的覆盖实现就行了。当我们调用 D 中的 common 方法的时候，产生了歧义 — 我们到底是继承了 B 还是 C 的方法？在 Scala 里，如果仅仅只有一个覆盖方法的情况下，这个问题很简单 — 就是这个覆盖方法。但假使是更复杂的情况呢？让我们来研究一下：

• class A 定义了方法 common ，返回 a ；
• trait B 覆盖 common ，返回 b ；
• trait C 覆盖 common ，返回 c ；
• class D 同时继承 B 和 C ;
• 请问 D 继承了谁的 common ？到底是 C ，还是 B ？

这种歧义是每个「多重继承」机制的痛点之一，Scala 通过一种称为「类型线性化」的手段来解决这个问题。

换句话说，在一个钻石类结构中，我们总是可以明确地决定在 D 中要调用的 common 方法。我们先来看看下面这段代码，再来讨论线性化：

traitA{ defcommon= "A" }

traitBextendsA{ override defcommon= "B" }
traitCextendsA{ override defcommon= "C" }

classD1extendsBwithC
classD2extendsCwithB

结果如下：

(new D1).common == "C"

(new D2).common == "B"

之所以会这样，是由于 Scala 在这里为我们采用了类型线性化规则。算法如下：

• 首先构建一个类型列表，第一个元素就是我们首要线性化的类型（译者注：刚开始列表是空的）；
• 将每个超类型递归地展开，然后把所有的类型放入到此列表中（这应该是扁平的，而不是嵌套的）；
• 删除结果列表的重复项，从左到右对列表进行扫描，删除已经存在的类型；
• 操作完成。

让我们将这个算法人肉地应用到我们的钻石实例当中，来验证为什么 D1 extends B with C （以及 D2 extends C with B ）

会产生那样的结果：

// start with D1:
B with C with <D1>

// expand all the types until you rach Any for all of them:
(Any with AnyRef with A with B) with (Any with AnyRef with A with C) with <D1>

// remove duplicates by removing "already seen" types, when moving left-to-right:
(Any with AnyRef with A with B) with (                            C) with <D1>

// write the resulting type nicely:
Any with AnyRef with A with B with C with <D1>

显然，当我们调用 common 方法时，可以很容易决定我们想要调用的版本：我们只需看一下线性化的类型，并尝试从右边的线性化类型结果中解析出来。在 D1 的例子中，实现 common 的特质是 C ，所以它覆盖了 B 提供的实现。在 D1 中调用 common 的结果将是 "c" 。

你可以认真考虑在 D2 上尝试这种方法 — 如果你运行代码，它应该会先后对 C 和 B 进行线性化，从而产生一个为 "b" 的结果。并且，你也可以简单地利用「最右取胜」的原则来简化线性化规则的理解，但尽管这个有用，却并没有展现整个算法的全貌。

值得一提的是，我们也可以通过这种技术来获知「谁是我们的超类？」。如同在线性化类型中「朝左看」一样简单，你就能知道任何类的超类是谁。所以在我们的 D1 例子中， C 的超类是 B 。

8. Refined Types (refinements)

Refinements 可以很简单地理解为「匿名的子类化」。所以在源代码中，可以是类似这个样子：

classEntity

traitPersister{
  defdoPersist(e: Entity) = {
    e.persistForReal()
  }
}

// our refined instance (and type):
val refinedMockPersister = new Persister {
  override defdoPersist(e: Entity) = ()
}

9. 包对象

Scala 在 2.8 版本中引入了包对象（ Package Object ），这本身并没有真的拓展了类型系统。但包对象们提供了一种相当有用的模式，可以一起引入一堆东西，此外编译器也会在它们那寻找隐式的值。

声明一个包对象很简单，只要一起使用 package 和 object 关键字就行了，就像这样子：

// src/main/scala/com/garden/apples/package.scala

package com.garden

package objectapplesextendsRedAppleswithGreenApples{
  val redApples = List(red1, red2)
  val greenApples = List(green1, green2)
}

traitRedApples{
  val red1, red2 = "red"
}

traitGreenApples{
  val green1, green2 = "green"
}

约定上，我们将包对象们定义在 package.scala 中，然后放置到目标 package 下。你可以通过调查上述例子的文件源路径以及 package 来加深理解。

从使用方面来说，这带来了真正的好处。因为当你引入包的时候，你也随之引入了在包中定义的所有状态：

import com.garden.apples._

redApples foreach println

10. 类型别名

类型别名（Type Alias）并不是另一种类型，而是一种我们提高代码可读性的技巧。

typeUser= String
typeAge= Int

val data:  Map[User, Age] =  Map.empty

通过这样的技巧，Map 的定义一下子变得很清晰。如果我们仅仅只使用一个 Sting => Int 的 map，代码的可读性就不那么好了。虽然我们仍旧可以坚持使用我们的原始类型（也许是出于如性能方面的考虑），但使用别名能让这个类后续的读者更容易理解。

注意，当你要为一个类创建别名的时候， 并不会 为它的伴生对象也建立别名。举个例子，假使你定义了 case class Person(name: String) 以及一个别名 type User = Person ，调用 User("John") 就会出错。因为 Person 的伴生对象并没有别名，就不能如预期般有效调用 Person("John") ，后者会隐式地触发伴生对象中的 apply 方法。

以上所述就是小编给大家介绍的《Scala 类型的类型（二）》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

查看所有标签

猜你喜欢:

• golang的值类型，指针类型和引用类型&值传递&指针传递
• Scala 类型的类型（三）
• Scala 类型的类型（二）
• Scala 类型的类型（三）
• golang: 类型转换和类型断言
• 【数据类型】js的数据类型

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。