scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程(functional I/O)。这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序。还有一个目标就是保证资源
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
一个完整的scalaz-stream有以下几个部分组成:Source -> Transducer -> Sink,用直白文字来描述就是:“输入 -> 传换 -> 输出”。我们已经在前面几篇讨论中
从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器(state machine)的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到
scalaz还提供了个type class叫Validation。乍看起来跟\/没什么分别。实际上这个Validation是在\/的基础上增加了Applicative功能,就是实现了ap函数。通过
scala已经配备了自身的Future类。我们先举个例子来了解scala Future的具体操作: 1 import scala.concurrent._ 2 import ExecutionC
Leskov,Leibniz,别扭的名字,是什么地干活?碰巧从scalaz源代码里发现了这么个东西:scalaz/BindSyntax.scala /** Wraps a value `self`
说道FP,我们马上会联想到Monad。我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来,这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程(workflow)。更直白的讲
我们在上一节讨论了scalaz Future,我们说它是一个不完善的类型,最起码没有完整的异常处理机制,只能用在构建类库之类的内部环境。如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话,那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点(Sink),最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
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
函数式编程模式强调纯代码(pure code),主要实现方式是使用不可变数据结构,目的是函数组合(composability)最终实现函数组件的重复使用。但是,如果我们在一个函数p内部使用了可
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。
scalaz-stream是一个泛函数据流配件库(functional stream combinator library),特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状
scalaz-stream是一个数据流处理工具库,对资源使用,包括:开启文件、连接网络、连接数据库等这些公共资源使用方面都必须确定使用过程的安全:要保证在作业终止时能进行事后处理程序(fina
当我们需要定义一些对应高阶类型进行相互类型转换的操作函数时,我们发现scala语言并不提供能定义这种函数的支持。举例来说:如果我们希望定义一个函数把对于任何T值的Option[T]转换成Lis
在前面的讨论里我们提到自由数据结构就是产生某种类型的最简化结构,比如:free monoid, free monad, free category等等。我们也证明了List[A]是个free
scala标准库提供了一个Either类型,它可以说是Option的升级版。与Option相同,Either也有两种状态:Left和Right,分别对应Option的None和Some,不同的是L
我们经常提到函数式编程就是F[T]。这个F可以被视为一种运算模式。我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算。理论上来讲,函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的,也是在F[]内更新的。那么
该文介绍了如何使用Free Monad和Scalaz-Stream实现一个功能类似于命令行交互的程序。通过Free Monad和Scalaz-Stream,可以编写异步代码,实现多线程和分布式计算,同时避免使用回调函数和事件循环。该示例使用了Scalaz的Task和Process,以及Apache Arrow的Array和Record,通过这些工具,可以高效地处理大量数据。
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。
scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现。这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷
scala中的case class是一种特殊的对象:由编译器(compiler)自动生成字段的getter和setter。如下面的例子: 1 case class City(name:Strin
《Scalaz(0) - 写在前面》介绍了函数式编程(FP)和面向对象编程(OOP)的概念,并讨论了它们在计算机编程领域的应用。文章还介绍了Scala语言中的函数式编程特性,并强调了Scalaz在函数式编程领域的重要性。
通过前面的几篇讨论我们了解到F[T]就是FP中运算的表达形式(representation of computation)。在这里F[]不仅仅是一种高阶类型,它还代表了一种运算协议(computa
该文章介绍了如何用传感器检测用户的生理指标,并使用机器学习算法来预测用户的健康状况。主要包括了传感器数据的获取、模型的构建和训练、应用程序的展示,以及使用传感器融合技术来提高预测的准确性。文章还介绍了如何使用传感器来检测用户的运动状态,并基于运动状态来控制智能设备的运作。
中间插播了几篇scalaz数据类型,现在又要回到Monad专题。因为FP的特征就是Monad式编程(Monadic programming),所以必须充分理解认识Monad、熟练掌握Monad运用。
Scalaz是个通用的函数式编程组件库。它提供的类型、函数组件都必须具有高度的概括性才能同时支持不同数据类型的操作。可以说,scalaz提供了一整套所有编程人员都需要的具有高度概括性的通用函数,它
上节我们讨论了Zipper-串形不可变集合(immutable sequential collection)游标,在串形集合中左右游走及元素维护操作。这篇我们谈谈Tree。在电子商务应用中对于xm
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
外面沙尘滚滚一直向北去了,意识到年关到了,码农们都回乡过年去了,而我却留在这里玩弄“拉链”。不要想歪了,我说的不是裤裆拉链而是scalaz Zipper,一种泛函数据结构游标(cursor)。在函
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。
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。
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序(AST)一连串的运算指令(ADT)转化成数据结构存放在内存里,这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
Monad Reader就是一种函数的组合。在scalaz里函数(function)本身就是Monad,自然也就是Functor和applicative。我们可以用Monadic方法进行函数组合:
在上一篇讨论里我们介绍了Source,它的类型款式是这样的:Process[F[_],O]。Source是通过await函数来产生数据流。await函数款式如下: def await[F[_],
本文介绍了如何使用函数式编程的方式处理IO,并使用Scalaz的IO Monad实现了一个简单的程序。通过这个例子,展示了函数式编程在处理异步逻辑中的优势。
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
很多时候我们会遇到一些高阶类型F[_],但又无法实现它的map函数,也就是虽然形似但F不可能成为Functor。看看下面的例子: trait Interact[A] case class Ask(
在上面几期讨论中我们连续介绍了Free Monad。因为FP是纯函数编程,也既是纯函数的组合集成,要求把纯代码和副作用代码可以分离开来。Free Monad的程序描述(AST)和程序实现(Inte
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
该文是关于Scala实现函数式编程的概述。通过使用Scalaz库,可以定义类型安全的函数式编程抽象。通过使用这些抽象,可以避免“副作用”并实现依赖编程。
在上一篇讨论里我在设计示范例子时遇到了一些麻烦。由于Free Monad可能是一种主流的FP编程规范,所以在进入实质编程之前必须把所有东西都搞清楚。前面遇到的问题主要与scalaz Free的F
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
在以前的博文中我们介绍了Slick,它是一种FRM(Functional Relation Mapper)。有别于ORM,FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合(Query Compos
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
在前面几篇关于数据库引擎的讨论里很多的运算函数都返回了scala.Future类型的结果,因为我以为这样就可以很方便的实现了non-blocking效果。无论任何复杂的数据处理操作,只要把它们包在一个Future{...}里扔给系统运算就算完事不理了,马上可以把关注放到编程的其它部分了。在3月17日的深圳scala用户meetup里我做了个关于scala函数式编程的分享,里面我提到现在使用最多的函数组件就是scala.Future了。我想这应该在scala用户群里是个比较普遍的现象:大家都认为这是实现n
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