Scala 基础入门【翻译】
本文只是带你进入 Scala 的世界，包括安装、不可变量 val、可变量 var、定义类、集合（包括列表（list）、集（set）、映射（map））以及集合遍历和集合库（能达到并行/并发效果）。
题外话，如果 Java 争气的话，还就真不会出现像 Scala 这些语言。对于函数式编程风格的支持，尤其是对于 Lambda 表达式的支持，能减少必须要编写的逻辑无关的样板代码，让程序员集中精力任务本身。而 Java 对 Lamdba 表达式的支持到 JavaSE8 才实现（你可以查一下 Java SE8 的发布时间，和其他语言在语言层面上何时支持的匿名函数、Lambda 表达式、函数式编程、并行编程……）。
Scala，一门强类型定义的静态类型语言，结合了面向对象编程与函数式编程思想，语法简洁，完全兼容 Java，运行在 JVM 上。JVM 上的其他语言还有 Groovy、JRuby、Clojure，而 Scala 有什么不同？——能同时提供函数式风格和良好并发支持的强类型语言，只有 Scala。JRuby 和 Groovy 都是动态语言（Scala 是静态类型语言），它们不是函数式的，也无法提供比 Java 更好的并发解决方案。另一方面，Clojure 是一种混合型的函数式语言，它天生就是动态的，因此不是静态类型。而且它的语法类似 Lisp，除非你很熟悉，否则这可不是一种易于掌握的语言（Lisp 是号称高智商的人才能使用的语言，如果你看过《黑客与画家》，应该记得作者的一句话，大意是，如果竞争对手采用 Lisp 开发 Web，那就应该小心了，言下之意是，Lisp 跟其他语言相比，生产效率太高了，很容易实现一个想法）。
总结起来，Scala 特点体现在以下几方面：
- 也运行在 JVM 上，使 Scala 可以和现存的应用同时运行；
- 可以直接使用 Java 类库，使开发人员可以利用现有的框架和遗留代码；
- 与 Java 一样都是静态类型语言。遵循相同的编程哲学；
- 语法与 Java 比较接近，使得开发人员可以快速掌握语言基础（看怎么写，我觉得Scala的简洁程度，会让初学者崩溃）；
- 既支持面向对象范型，也支持函数式编程范型，开发人员可以逐步运用函数式编程的思想。
Scala 对 Java 的不同：
- 类型推断。Java 中必须声明变量、实参或形参的类型。而在 Scala 中则不用，它会推断出变量的类型；
- 函数式编程。Scala 将函数式编程的重要概念引入 Java，包括代码块、高阶函数（high-order function）以及复杂的集合库；
- 不变量。Java 也允许使用不变量，不过是通过一个很少使用的修饰符实现的。另外，Java 的 String 也是不变量的一个实现，而 Scala 会让你决定一个变量是否可变，比如 val，还是 var。这将对程序在并发环境中的行为，产生巨大影响；
- 高级程序构造。Scala 很好地使用了基础语言，并将有用的概念分层。包括并发 Actor 模型、使用高阶函数 Ruby 风格的集合以及作为一等对象类型（first-class）的 XML 处理。
文中代码本人在 Scala 2.11 上编译并运行通过。
第一步，先安装好 Scala Typesafe stack，打开命令行窗口，键入“scala”，将启动 REPL（读入-运算 输出 循环）交互式编码环境。然后就可以写下你的第一行 Scala 代码：
scala> val columbus: Int = 1492
columbus: Int = 1492
scala>
声明了一个类型为 Int 变量，初始值为 1492，就像在Java里 Int columbus = 1492; 一样。
Scala 把类型放在变量之后（反向声明方式），使用 val 显式地把变量声明为不可变的。如果想修改这个变量，将报错：
scala> columbus=1500
<console>:8: error: reassignment to val
columbus=1500
^
scala>
错误消息精确地指出了错误位于行的位置。
再尝试声明这个变量，这次用 var，让其可变。编译器能推断出 1492 是一个整数，所以，无需指定类型：
scala> var columbus = 1492
columbus: Int = 1492
scala> columbus = 1500
columbus: Int = 1500
scala>
接下来，定义一个类，名为 Employee，有三个不可变的字段：name、age 和 company，拥有各自的缺省值。
scala> case class Employee(name:String="guest",
| age:Int=30,
| company:String="DevCode")
defined class Employee
scala>
不需要像 Java 中那样还要定义字段以及 setter 和 getter 方法。这些对 Scala 来说，是样板代码，完全是多余的。
case 关键字相当于 Java 的 switch 语句，不过更灵活。它说明该类具有模式匹配的额外机制，以及其他一些特性，包括用来创建实例的工厂方法（不需要使用 new 关键字来构造），同样也不需要创建缺省的 getter 方法。
与 Java 不同，默认访问控制是 public（而不是 protected），Scala 为 public 变量自动创建一个 getter 方法。当然也可以把字段定义成可变且/或私有（private）的，只要在前面使用 var（例如，case class Person(private var name:String)），这样你就不能通过 guest.name 来访问 name 字段。
接下来，用不同方式创建一些实例，看看其他的特性，如命名参数和缺省参数（从Scala2.8开始引入）：
scala> val guest=Employee()
guest: Employee = Employee(guest,30,DevCode)
scala> val guestAge=guest.age
guestAge: Int = 30
scala> val anna=Employee("Anna")
anna: Employee = Employee(Anna,30,DevCode)
scala> val thomas=Employee("Thomas",41)
thomas: Employee = Employee(Thomas,41,DevCode)
scala> val luke=Employee("Luke",company="LucasArt")
luke: Employee = Employee(Luke,30,LucasArt)
scala> val yoda=luke.copy("Yoda",age=800)
yoda: Employee = Employee(Yoda,800,LucasArt)
scala>
对于你定义的类，Scala 自动也提供了用来克隆类实例的 copy 方法。克隆方法，也是样板代码。从此，你就不用自己写了。
不过，下面的写法是不行的（可不是因为 Darth 不是 DevCode 的雇员！）。
scala> val darth=Employee("Darth","DevCode")
<console>:9: error: type mismatch;
found : String("DevCode")
required: Int
val darth=Employee("Darth","DevCode")
^
scala>
因为构造函数在这个位置需要的 age 作为参数，而你又没有显性地进行命名，company=”DevCode”。
现在我们再来看集合，这才是真正让人兴奋的地方。Scala 集合类型包括列表（list）、集（set）和映射（map）。
有了泛型（Java5 以上），Java 遍历一个列表，比如整数型列表，代码如下所示：
List<Integer> numbers = new arrayList<Integer>();
numbers.add(1);
numbers.add(2);
numbers.add(3);
for(Integer n:numbers) {
System.out.println("Number "+n);
}
运行结果：
Number 1
Number 2
Number 3
Scala 对于可变集合和不可变集合进行了系统性地区别处理。但鼓励使用不可变集合，因此在缺省情况下创建的是不可变集合，通过模拟的方式实现添加、更新和删除。注意，这些操作不是修改集合，而是返回新的集合。
与前面 Java 代码等价的 Scala 代码可能像下面这样：
scala> val numbers=List(1,2,3)
numbers: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> for(n<-numbers) println("Number "+n)
Number 1
Number 2
Number 3
scala>
这里的 for 循环语法结构非常接近于 Java 的命令式编程风格。在 Scala（以及 Java 虚拟机上其他很多语言如：Groovy、JRuby 或 JPython）里还有另外一种方式来实现上面的逻辑。这种方式使用一种更加偏向函数编程的风格，引入了 Lambda 表达式（有时也称为闭包——closure）。简单地说，Lambda 表达式就是你可以拿来当作参数传递的函数。这些函数使用参数作为输入（在这个例子中就是 n 整型变量），返回语句作为函数体的最终语句。他们的形式如下：
functionName { input =>
body
}
scala> numbers.foreach {n:Int=> println("Number "+n) }
Number 1
Number 2
Number 3
scala>
上面的例子中，函数体只有一条语句（println……），返回“空结果”Unit，大致相当于 Java 中的 void。
除了打印列表外，我们更想对列表中元素做些处理和变换。让我们尝试一些例子：
scala> val reversedList=numbers.reverse
reversedList: List[Int] = List(3, 2, 1)
scala> val numbersLessThan3=numbers.filter {n=>n<3}
numbersLessThan3: List[Int] = List(1, 2)
scala> val oddNumbers=numbers.filterNot {n=>n%2==0}
oddNumbers: List[Int] = List(1, 3)
scala> val highterNumbers=numbers.map {n=>n+10}
highterNumbers: List[Int] = List(11, 12, 13)
scala>
看到了吧，作用在集合上函数，你可以不写圆括号，少了很多样板代码。
变换 map 非常有用，它对列表的每个元素应用闭包，返回一个新的列表。
我们在这里还想介绍最后的一个方法，就是 foldLeft，它把状态从一个元素传播到另一个元素。比如，要算出一个列表里所有元素的和，你需要累加，并在切换元素的时候保存中间的计数：
scala> val sumOfNumbers=numbers.foldLeft(0) {( total,element)=>
| total+element
| }
sumOfNumbers: Int = 6
scala>
作为第一个变量传递给 foldLeft 的值0，是初始值（即在把函数用到第一个列表元素的时候 total=0）。而 (total,element) 代表了一个 Tuple2 二元组。
其实，Scala 已经提供了一个累加的方法，因此，上面可以写成：
scala> val sumOfNumbers=numbers.sum
sumOfNumbers: Int = 6
scala>
其他集合方法，可以参见 scaladoc API。这些方法组合起来（例如：numbers.reverse.filter……）使用会让代码更加简洁，不过这样会影响可读性。
最后，{ n => n + 10 } 可以简单地写成 (_ + 10)，也就是说，n 是个匿名变量，叫什么都行，还不用声明。那么，下划线的地方表示需要用你列表中的每个元素来填补的空白。（与“_”的功能类似，Groovy 保留了关键字 it，Python 则使用的是 self）。
其实，用 (_ + 10) 来代替 { n => n + 10 }，就是将 n=>n 换成 _，因为，n 不需要声明的内部匿名变量，有重复的嫌疑。这更说明 Scala 是何等简洁。
scala> val hightNumbers=numbers.map (_+10)
hightNumbers: List[Int] = List(11, 12, 13)
scala>
介绍了对整数集合的基本处理后，可以进入下一阶段，如何对复杂集合的变换，例如，使用上面定义的 Employee 类：
scala> val allEmployees=List(luke, anna, guest, yoda, thomas)
allEmployees: List[Employee] = List(Employee(Luke,30,LucasArt), Employee(Anna,30
,DevCode), Employee(guest,30,DevCode), Employee(Yoda,800,LucasArt), Employee(Tho
mas,41,DevCode))
scala>
对这个员工集合列表，可以应用匿名方法，用一个条件来过滤，查找 compay 为 DevCode 的员工：
scala> val devCodeEmployees=allEmployees.filter {_.company=="DevCode"}
devCodeEmployees: List[Employee] = List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(gues
t,30,DevCode), Employee(Thomas,41,DevCode))
scala> val oldEmployees=allEmployees.filter(_.age>100).map(_.name)
oldEmployees: List[String] = List(Yoda)
scala>
假设 allEmployees 集合是使用 SQL 查询获得的，类似 SELECT * FROM employees WHERE company = ‘DevCode’ 。现在用 groupBy 函数按 company 分组，就会得到一个以 company 为键、Employee 为值的 Map：
scala> val sortedEmployees=allEmployees.groupBy(_.company)
sortedEmployees: scala.collection.immutable.Map[String,List[Employee]] = Map(Dev
Code -> List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(guest,30,DevCode), Employee(Tho
mas,41,DevCode)), LucasArt -> List(Employee(Luke,30,LucasArt), Employee(Yoda,800
,LucasArt)))
scala>
假设计算某个公司 company 的雇员平均年龄。即 age 字段的累加，然后除以雇员数量。先计算一下 DevCode 公司：
scala> devCodeEmployees
res3: List[Employee] = List(Employee(Anna,30,DevCode), Employee(guest,30,DevCod
), Employee(Thomas,41,DevCode))
scala> val devCodeAges=devCodeEmployees.map(_.age)
devCodeAges: List[Int] = List(30, 30, 41)
scala> val devCodeAverageAge=devCodeAges.sum / devCodeAges.size
devCodeAverageAge: Int = 33
scala>
回到上面的公司分组，Map (key:String ->value:List[Employee])，如果想计算分组内员工的平均年龄，只有几行代码：
scala> val averageAgeByCompany = sortedEmployees.map{ case(key,value)=>
| value(0).copy(name="average",age=(value.map(_.age).sum)/value.size)}
averageAgeByCompany: scala.collection.immutable.Iterable[Employee] = List(Employ
ee(average,33,DevCode), Employee(average,415,LucasArt))
scala>
这里的“case(key,value)”说明了Scala提供的模式匹配机制是多么强大。请参考Scala的文档来获取更多的信息。
到这里我们的任务就完成了。我们实现的是一个简单的Map-Reduce算法。由于每个公司雇员的归并是完全独立于其他公司，这个算法非常直观地实现了并行计算。
在后面的附录里给出了此算法的等价的实现，分为Java版本和Scala版本。
参考资料
附录
Map Reduce.Java
public class Employee {
final String name;
final Integer age;
final String company;
public Employee(String name, Integer age, String company) {
this.name = name == null ? "guest" : name;
this.age = age == null ? 30 : age;
this.company = company == null ? "DevCode" : company;
}
public String getName() {
return name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public String getCompany() {
return company;
}
@Override
public String toString() {
return "Employee [name=" + name + ", age=" + age + ",
company="
+ company + "]";
}
}
class Builder {
String name, company;
Integer age;
Builder(String name) {
this.name = name;
}
Employee build() {
return new Employee(name, age, company);
}
Builder age(Integer age) {
this.age = age;
return this;
}
Builder company(String company) {
this.company = company;
return this;
}
}
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import com.google.common.base.Function;
import com.google.common.collect.ImmutableListMultimap;
import com.google.common.collect.ImmutableSet;
import com.google.common.collect.Multimaps;
public class MapReduce {
public static final void main(String[] args) {
Employee guest = new Builder("Guest").build();
Employee anna = new Builder("Anna").build();
Employee thomas = new Builder("Thomas").age(41).build();
Employee luke = new
Builder("Luke").company("LucasArt").build();
Employee yoda = new
Builder("Yoda").age(800).company("LucasArt").build();
Collection<Employee> employees = new ArrayList<Employee>();
employees.add(guest);
employees.add(anna);
employees.add(thomas);
employees.add(luke);
employees.add(yoda);
ImmutableListMultimap<String, Employee>
personsGroupByCompany = Multimaps.index(employees, new Function<Employee,String>() {
public String apply(Employee person) {
return person.getCompany();
}
});
ImmutableSet<String> companyNamesFromMap =
personsGroupByCompany.keySet();
List<Employee> averageAgeByCompany = new
ArrayList<Employee>();
for(String company: companyNamesFromMap) {
List<Employee> employeesForThisCompany =
personsGroupByCompany.get(company);
int sum = 0;
for(Employee employee: employeesForThisCompany) {
sum+= employee.getAge();
}
averageAgeByCompany.add(new
Employee("average",sum/employeesForThisCompany.size(),company));
}
System.out.println("Result: "+averageAgeByCompany);
}
}
MapReduce.scala：
case class Employee(name: String = "guest", age: Int = 30, company: String = "DevCode")
object MapReduce {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val guest = Employee()
val anna = Employee("Anna")
val thomas = Employee("Thomas", 41)
val luke = Employee("Luke", company = "LucasArt")
val yoda = luke.copy("Yoda", age = 800)
val allEmployees = List(luke, anna, guest, yoda, thomas)
val sortedEmployees = allEmployees.groupBy(_.company)
val averageAgeByCompany = sortedEmployees.map { case (key, value) =>
value(0).copy(name = "average", age = (value.map(_.age).sum) / value.size)
}
println("Result: "+averageAgeByCompany)
}
}
关于作者
Thomas Alexandre是DevCode的高级咨询顾问，专注于Java和Scala软件开发。他热爱技术，热衷于分享知识，永远在寻求方法、采用新的开源软件和标准来实现更加有效的编程。在十四年的Java开发经验之外，过去几年他集中精力在新的编程语言和Web框架上，例如Groovy/Grails和Scala/Lift。Thomas从法国里尔大学获得了计算机科学博士学位，在卡耐基梅隆大学度过了两年的博士后研究生涯，研究方向是安全和电子商务。
