前面提到了scalaz是个函数式编程(FP)工具库。它提供了许多新的数据类型、拓展的标准类型及完整的一套typeclass来支持scala语言的函数式编程模式。我们知道:对于任何类型,我们只需
Scalaz是由一堆的typeclass组成。每一个typeclass具备自己特殊的功能。用户可以通过随意多态(ad-hoc polymorphism)把这些功能施用在自己定义的类型上。scala
最近项目中需要将业务对象直接序列化,然后存数据库;考虑到序列化、反序列化的时间以及生产文件的大小觉得Protobuf是一个很好的选择,但是Protobuf有的问题就是需要有一个.proto的描述文件,而且由Protobuf生成的对象用来作为业务对象并不是特别友好,往往业务对象和Protobuf对象存在一个互相转换的过程;考虑到我们仅仅是将业务对象直接序列化到数据库,发现Protobuf在这种情况下并不是特别的好;
本文的写作的灵感主要是看了这个视频 : Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen
前言 本文的写作的灵感主要是看了这个视频 : Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen 加上查阅了相关的资料,觉得可以写一篇博客,再加上也很久没写博客了。本文的主要内容是根据参考资料 对typeclass的解释再加上自己的一点点理解,代码会借(cao)鉴(xi)资料中的例子(不过代码会稍作修改)。 正文 typeclass定义 首先简单看看维基上对于typeclass的定义:"In computer science, a type class is
Applicative,正如它的名称所示,就是FP模式的函数施用(function application)。我们在前面的讨论中不断提到FP模式的操作一般都在管道里进行的,因为FP的变量表达形
该文介绍了函数式编程的概念、特点以及Haskell这门函数式编程语言的相关知识。
前言 我们都知道,开发中会有这么一个过程,就是将服务器返回的数据转换成我们自己定义的模型对象。当然服务器返回的数据结构有xml类型的,也有json类型的。本文只讨论json格式的。 大家在项目中一般是怎么样将服务器返回的json转化成自己定义的模型类呢? 我在项目中一般都是使用的MJExtension。 本文讲解的也基本就是解读MJExtension中的部分源码。 好了,废话不多说,直接上代码,let's go 简单字典转模型 首先,从最简单的字典开始,例如我们需要将如下的字典转化成自定义的模型。
最近有此需求:拿到name,需要执行setName()方法,这里记录一下,可以当做工具类直接使用:
本文介绍了Scala语言中的多态性,包括基于类型的多态性、基于对象的多态性、基于函数和类的多态性,以及如何使用这些多态性编写代码。同时,本文还介绍了一种简化多态性方法:类型类,以及如何使用类型类来实现多态性。
接上文 《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy(引子)》。
前面几篇我们介绍了MyBatis中配置文件的解析过程。今天我们接着来看看MyBatis的另外一个核心知识点---映射文件的解析。本文将重点介绍<cache>节点和<cache-ref>的解析。
该文章介绍了如何使用Monoid类型进行并行计算和并行序列化。首先介绍了Monoid的概念,以及如何使用Scalaz库中的Monoid类型进行并行计算。然后介绍了如何使用Monoid类型进行并行序列化,并提供了几个例子。最后还介绍了如何使用Monoid类型进行并行处理,并提供了几个例子。
OOP中的Class是对象模板,用来描述现实事物,并封装其内部状态。FP中没有内部状态一说,所以Class在函数式上下文指的就是接口。派生自某类(deriving (SomeTypeclass))是说具有某类定义的行为,相当于OOP中的实现了某个接口,所以具有接口定义的行为
在List场景,xs <*> ys表示从左侧xs中取出函数作用于右侧ys中的每一项,有两种实现方式:
原文: http://adit.io/posts/2013-04-17-functors,_applicatives,_and_monads_in_pictures.html 参考文章: http://homepages.inf.ed.ac.uk/wadler/papers/marktoberdorf/baastad.pdf
Functor是范畴学(Category theory)里的概念。不过无须担心,我们在scala FP编程里并不需要先掌握范畴学知识的。在scalaz里,Functor就是一个普通的typecla
我们有个方法 通过 attrKey 查询 List ,同时方法中有缓存,会优先查询缓存,没有读库,然后 写缓存 返回。
参考iview, ant-design 的栅格组件,发现两者的基础思路是一致的。 这里通过实现一个简化版的栅格组件做总结.
elastic4s是elasticsearch一个第三方开发的scala语言终端工具库(Elastic4s is a concise, idiomatic, reactive, type safe Scala client for Elasticsearch.)。scala用户可以用elastic4s提供的DSL用编程代码形式来构建ES服务请求。与字符型json文本直接编写请求不同的是:在编译DSL编写的ES服务请求时可以发现无论是语法上或者语意上的错误。一般来讲:elastic4s的程序流程相对直接、简单,如下:
1、引导类加载器(Bootstrap Classloader):又称为根类加载器它负责加载]ava的核心库
Monad typeclass不是一种类型,而是一种程序设计模式(design pattern),是泛函编程中最重要的编程概念,因而很多行内人把FP又称为Monadic Programming
上一篇分析了Mybatis的基础组件,Mybatis的运行调用就是建立在这些基础组件之上的,那它的执行原理又是怎样的呢?在往下之前不妨先思考下如果是你会怎么实现。
Hibernate已经为绝大多数常用的数据库数据类型提供了内置支持,但对于某些数据库的专属字段支持就不够好了。这些特殊数据类型往往提供了比常规数据类型更好的数据表达能力,更符合我们的业务场景。比如PostgreSQL的Interval类型,可以非常方便的保存一个时间段的数据。本文以添加Interval类型支持为例,说明为Hibernate添加特有数据类型支持的方法。 Hibernate提供了丰富的数据类型支持,但对于部分数据库专有的数据类型,提供的支持就很有限了。比如PostgreSQL的Interval类型,对于保存一个"时间段"数据就非常方便。
经过一段时间的摸索,用scala进行函数式编程的过程对我来说就好像是想着法儿如何将函数的款式对齐以及如何正确地匹配类型,真正是一种全新的体验,但好像有点太偏重学术型了。 本来不想花什么功夫在sca
Mybatis源码-XXXmapper.xml中的resultMap标签解析过程 前提:之前讲过Spring在解析applicationcontext.xml会将该配置文件中所有的bean标签注册成BeanDefinition,具体的注册流程这里就不再重复了,还讲到过一个实现InitializingBean接口的afterPropertiesSet方法,该方法会在Spring实例化Bean的时候调用,bean配置和InitializingBean扩展参考如下: bean配置,该bean配置也算是Mybati
在 select 语句中查询得到的是一张二维表, 水平方向上看是一个个字段, 垂直方向上看是一条条记录。作为面向对象的语言, Java 中的的对象是根据类定义创建的。 类之间的引用关系可以认为是嵌套的关系。
protostuff,是google在原来的protobuffer是的优化产品。使用起来也比较简单易用,目前效率也是最好的一种序列化工具。 pom: <dependency> <groupId>io.protostuff</groupId> <artifactId>protostuff-core</artifactId> <version>1.4.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.protostuff</groupId> <artifactId>protostuff-runtime</artifactId> <version>1.4.0</version> </dependency>
本文讨论了Scala语言中隐式转换的解析原理,包括编译器如何通过作用域和类型信息来确定隐式转换,以及编译器如何将隐式转换应用到函数调用上。同时,本文还提供了一些示例,以帮助读者更好地理解隐式转换在Scala编程中的应用。
::读作“类型为”(has type),告诉编译器变量name是String类型(即[Char]类型)的
本文探讨了函数式编程在软件工程领域中的应用,包括函数式编程的优缺点,与面向对象编程的区别,以及如何在实践中应用函数式编程。作者还探讨了函数式编程和形式方法的关系,并介绍了一些函数式编程的工具和语言。
Reflection(反射)是被视为动态语言的关键,反射机制允许程序在执行期借助于 Reflection API 取得任何类的内部信息,并能直接操作任意对象的内部属性及方法。
我们从SqlSessionFactoryBuilder解析mybatis-config.xml配置文件开始:
APT(Annotation Processor Tool)是用来处理注解的,即注解处理器。 APT 在编译器会扫描处理源代码中的注解,我们可以使用这些注解,然后利用 APT 自动生成 Java 代码,减少模板代码,提升编码效率,使源码更加简洁,可读性更高。
std中关于shared_ptr智能指针的应用,常用在网络连接管理 数据库连接、共享变量,用于自动内存资源管理(RAII机制)
从前两节可以看出来,flink官方提供了一些示例,在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
如果现代Python有一个标志性特性,那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊。在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python,并重建了“Python”本身的意义。 与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额,并带来了新的优势: Go – ( Goroutines, Types, Interfaces ) Rust – ( Traits, Speed, Types ) Julia – ( Speed, Types, Multiple Dispatch ) Scala – ( Traits, Sp
反射的概念是软件可以在运行时,检查,分析,修改代码。例如:在Junit中,使用@Test注解等。 在Java中,通过反射可以在运行时检查字段,方法,类,接口,注解等。无需知道类或者方法是如何调用的,也无需知道参数是如何传递的,这些都可以在运行时通过反射获取。同样也可以通过反射创建实例,调用实例方法。 当然反射也不是万能的,使用反射有如下的缺点:
在上篇文章 Mybatis 解析 SQL 源码分析一 介绍了 Maper.xml 配置文件的解析,但是没有解析 resultMap 节点,因为该解析比较复杂,也比较难理解,所有单独拿出来进行解析。
在上一篇文章中,我详细分析了 MyBatis 配置文件的解析过程。由于上一篇文章的篇幅比较大,加之映射文件解析过程也比较复杂的原因。所以我将映射文件解析过程的分析内容从上一篇文章中抽取出来,独立成文,于是就有了本篇文章。在本篇文章中,我将分析映射文件中出现的一些及节点,比如 <cache>,<cache-ref>,<resultMap>, <select | insert | update | delete> 等。除了分析常规的 XML 解析过程外,我还会向大家介绍 Mapper 接口的绑定过程等。综上所述,本篇文章内容会比较丰富,如果大家对此感兴趣,不妨花点时间读一读,会有新的收获。当然,本篇文章通篇是关于源码分析的,所以阅读本文需要大家对 MyBatis 有一定的了解。如果大家对 MyBatis 还不是很了解,建议阅读一下 MyBatis 的官方文档。
上节介绍了泛函数据结构List及相关的泛函编程函数设计使用,还附带了少许多态类型(Polymorphic Type)及变形(Type Variance)的介绍。有关Polymorphism的详
最近在看一个开源框架的源码,其中大量使用了 metaclass 方法。这个概念非常抽象,本文我就以一个有趣实例,用更简洁和通畅的方式来理解它。
数学世界里,0是加法单位元,1是乘法单位元(identity element),例如:
上次分析了一下elastic4s的运算框架。本来计划接着开始实质的函数调用示范,不过看过了Elastic4s的所有使用说明文档后感觉还是走的快了一点。主要原因是elasticsearch在7.0后有了很多重点调整改变,elastic4s虽然一直在源代码方面紧跟ES的变化,但使用文件却一直未能更新,所以从说明文档中学习elastic4s的使用方法是不可能的,必须从源码中摸索。花了些时间过了一次elastic4s的源码,感觉这个工具库以后还是挺有用的:一是通过编程方式产生json请求比较灵活,而且可以通过compiler来保证json语句的正确性。二是对搜索结果的处理方面:由于返回的搜索结果是一堆又长又乱的复杂json,不敢想象自己要如何正确的解析这些json, 然后才能调用到正确的结果,但elastic4s提供了一套很完善的response类,使用起来可能会很方便。实际上elastic4s的编程模式和scala语言运用还是值得学习的。既然这样,我想可能用elastic4s做一套完整的示范,包括:索引创建、索引维护、搜索、聚合统计等,对了解和掌握elastic4s可能大有帮助。在这之前,我们还是再回顾一下elastic4s的运算原理:elastic4s的功能其实很简单:通过dsl语句组合产生json请求,然后发送给ES-rest终端, 对返回的json结果进行处理,筛选出目标答案。
variables:用来存放 properties 节点中解析出来的 Properties 数据。
在前面的几篇讨论里我们初步对FP有了些少了解:FP嘛,不就是F[A]吗?也是,FP就是在F[]壳子(context)内对程序的状态进行更改,也就是在F壳子(context)内施用一些函数。再直白一
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云