随笔分类 - Scalaz
Scala泛函组件库
摘要：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
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摘要：大数据、多核CPU驱动了函数式编程模式的兴起。因为函数式编程更适合多线程、复杂、安全的大型软件编程。但是，对许多有应用软件开发经验的编程者来说，函数式编程模式是一种全新的、甚至抽象的概念，可能需要很长时间的学习、积累才能完全掌握和适应。对一些不算FP编程专家的人来说，如何用他们习惯的方式来使用现成的
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摘要：scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是：Stream[F[_],O]，F[_]代表一种运算模式，O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延迟运算机制：F中间包含的类型如F[A]的A是一个可能会产生副作用不纯代码（impure code）的运算结果
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摘要：从表面上来看，Stream代表一连串无穷数据元素。一连串的意思是元素有固定的排列顺序，所以对元素的运算也必须按照顺序来：完成了前面的运算再跟着进行下一个元素的运算。这样来看，Stream应该不是很好的并行运算工具。但是，fs2所支持的并行运算方式不是以数据元素而是以Stream为运算单位的：fs2
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摘要：fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O（java nio）能力，更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我们先设计两个帮助函数（helper）来跟踪运算及模拟运算环境： log是个运算跟踪函数。 randomDel
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摘要：fs2在处理异常及资源使用安全方面也有比较大的改善。fs2 Stream可以有几种方式自行引发异常：直接以函数式方式用fail来引发异常、在纯代码里隐式引发异常或者在运算中引发异常，举例如下： 我们可以用非函数式方式处理异常： 当然，我们会选择用纯代码方式处理异常： 我们在上一篇讨论中介绍过fs2提
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摘要：fs2是scalaz-stream的最新版本，沿用了scalaz-stream被动式（pull model）数据流原理但采用了全新的实现方法。fs2比较scalaz-stream而言具备了：更精简的基础组件（combinator）、更安全的类型、资源使用（type safe, resource sa
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摘要：长久以来，函数式编程模式都被认为是一种学术研究用或教学实验用的编程模式。直到近几年由于大数据和多核CPU的兴起造成了函数式编程模式在一些实际大型应用中的出现，这才逐渐改变了人们对函数式编程无用论的观点。通过一段时间对函数式编程方法的学习，我们了解到Free Monad的算式／算法关注分离（separ
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摘要：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的程序流程很相似：通过程序状态的变化来推进程序进展。传统OOP式编程可能是通过一些全局变量来记录当前程序状态
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摘要：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。但是：我们说Process代表了一串可能是无穷的元素。这个一串的意思是多个按序排列的元素。也就是说如果我们有
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摘要：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的，比如键盘鼠标输入什么时候终止、网站上有多少网页、数据库中还有多少条记录等等。但对无穷数据流的运算又
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摘要：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介绍了Source和Transducer的基本情况，这篇讨论我们探讨一下Sink。scalaz-strea
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摘要：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： await函数的作用是：运算F从外界数据源获取数据A，如：从数据库读取记录、从网络读取网页或读取键盘鼠标输入等。获取数据A后输入函数rc
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摘要：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态的Process串联组成。stream代表一连串的元素，可能是自动产生或者由外部的源头输入，如：一连串鼠标
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摘要：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话，用户就会经常遇到Future[Throwable\/A]这样的类型，那么在进行Monadic编程时就必须
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摘要：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： 这是一个标准的异步运算；在成功完成运算事件上绑定callback来获取在其它线程中的运算结果。我们也可以进行异常处理： 又或者同时绑定运算成功和失败事件的callback函数： scala Futur
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摘要：完成了对Free Monad这部分内容的学习了解后，心头豁然开朗，存在心里对FP的疑虑也一扫而光。之前也抱着跟大多数人一样的主观概念，认为FP只适合学术性探讨、缺乏实际应用、运行效率低，很难发展成现实的软件开发模式。Free Monad的出现恰恰解决我心中的疑问，更正了我对FP的偏见：Free Mo
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摘要：我们在前面花了几期时间讨论Free Monad，那是因为FP既是Monadic programming，Free Monad是FP模式编程的主要方式。对我们来说，Free Monad代表着fp从学术探讨到实际应用的转变，因为我们已经示范了如何用Free Monad的算式算法关注分离模式来实现真正的软
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摘要：我们不断地重申FP强调代码无副作用，这样才能实现编程纯代码。像通过键盘显示器进行交流、读写文件、数据库等这些IO操作都会产生副作用。那么我们是不是为了实现纯代码而放弃IO操作呢？没有IO的程序就是一段烧CPU的代码，没有任何意义，所以任何类型的程序都必须具备IO功能，而在FP模式中对IO操作有特别的
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摘要：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FreeC类型有关系。这个类型主要是针对一些非Functor的F[A]特别设计的。FreeC是Coyoned
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