|NO.Z.00060|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Scala.V08|——|Scala.v08|模式匹配和样例类|偏函数|

一、偏函数

### --- 偏函数

~~~     偏函数（Partial Function）之所以“偏”，
~~~     原因在于它们并不处理所有可能的输入，而只处理那些能与至少一个 case 语句匹配的输入；
~~~     在偏函数中只能使用 case 语句，整个函数必须用大括号包围。
~~~     这与普通的函数字面量不同，普通的函数字面量可以使用大括号，也可以用小括号；
~~~     被包裹在大括号中的一组case语句是一个偏函数，是一个并非对所有输入值都有定义的函数；
~~~     Scala中的Partial Function是一个trait，其类型为PartialFunction[A,B]，表示：
~~~     接收一个类型为A的参数，返回一个类型为B的结果。

### --- 编程示例

~~~     # 1、2、3有对应的输出值，其它输入打印 Other
val pf: PartialFunction[Int, String] = {
    case 1 => "One"
    case 2 => "Two"
    case 3 => "Three"
    case _=> "Other"
}
pf(1) // 返回: One
pf(2) // 返回: Two
pf(5) // 返回: Other

### --- 通过偏函数实现上述需求。
~~~     需求：过滤List中的String类型的元素，并将Int类型的元素加1。

package cn.yanqi.edu.scala.section3
object PartialFunctionDemo1 {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // PartialFunction[Any, Int]: 偏函数接收的数据类型是Any，返回类型为Int
        val partialFun = new PartialFunction[Any, Int] {
            // 如果返回true，就调用 apply 构建实例对象；如果返回false，过滤String数据
            override def isDefinedAt(x: Any): Boolean = {
                println(s"x = $x")
                x.isInstanceOf[Int]
            }
            // apply构造器，对传入值+1，并返回
            override def apply(v1: Any): Int = {
                println(s"v1 = $v1")
                v1.asInstanceOf[Int] + 1
            }
        }
    val lst = List(10, "hadoop", 20, "hive", 30, "flume", 40, "sqoop")
    // 过滤字符串，对整型+1
    // collect通过执行一个并行计算（偏函数），得到一个新的数组对象
    lst.collect(partialFun).foreach(println)
    // 实际不用上面那么麻烦
    lst.collect{case x: Int => x+1}.foreach(println)
}
}

二、编程实现

### --- 编程代码

package yanqi.cn.part08

object PartialFunctionDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //[Any,Int]，偏函数接收的数据类型是Any，返回的数据类型是Int
    val partialFunction = new PartialFunction[Any, Int] {
      //如果返回true，那么就调用apply方法；如果返回的是false，就过滤掉
      override def isDefinedAt(x: Any): Boolean = {
        println(x.toString)
        x.isInstanceOf[Int]
      }

      //对传入的整数值+1，并将其返回
      override def apply(v1: Any): Int = {
        println(v1.toString)
        v1.asInstanceOf[Int] + 1
      }
    }
    val list=List(10,"hadoop",20,"spark",30,"flink")
    list.collect(partialFunction).foreach(println(_))

  }
}

### --- 编译打印

D:\JAVA\jdk1.8.0_231\bin\java.exe "-javaagent:D:\IntelliJIDEA\IntelliJ IDEA 2019.3.3\lib\idea_rt.jar=59212:D:\IntelliJIDEA\IntelliJ IDEA 2019.3.3\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\charsets.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\deploy.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\cldrdata.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\dnsns.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\jaccess.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\jfxrt.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\localedata.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\nashorn.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\sunec.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\sunjce_provider.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\sunmscapi.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\sunpkcs11.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\ext\zipfs.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\javaws.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\jce.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\jfr.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\jfxswt.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\jsse.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\management-agent.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\plugin.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\resources.jar;D:\JAVA\jdk1.8.0_231\jre\lib\rt.jar;E:\NO.Z.10000——javaproject\NO.Z.00002.Hadoop\ScalaPro\out\production\ScalaPro;D:\JAVA\scala-2.12.2\lib\scala-library.jar;D:\JAVA\scala-2.12.2\lib\scala-reflect.jar yanqi.cn.part08.PartialFunctionDemo
10
10
hadoop
20
20
spark
30
30
flink
11
21
31

Process finished with exit code 0

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

                                                                                                                                                   ——W.S.Landor

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