黑猴子的家：Scala 偏函数

1、偏函数之 PartialFunction

偏函数，它只对会作用于指定类型的参数或指定范围值的参数实施计算
被包在花括号内的一组case语句是一个偏函数（partial function）,一个并非对所有输入值都有定义的函数。
它是PartialFunction[A,B]类的一个实例（A是参数类型，B是返回类型）
该类有两个方法，apply 方法从匹配到的模式计算函数之，而isDefinedAt 方法在输入至少匹配其中一个模式时，返回true

println("偏函数")

val f: PartialFunction[Char, Int] = {
  case '+' => 1
  case '-' => -1
}

println(f('-'))
println(f('+'))
println(f.isDefinedAt('0'))
//偏函数，调用的时候，一定要进行一下判断
//判断它能不能处理，不能处理是会报异常的
if (f.isDefinedAt('-')) {
  println(f.isDefinedAt('-'))
}

2、偏函数之collect

有一些方法接受PartialFunction作为参数。举例来说，GenTraversable特质的Collect方法将一个偏函数应用到所有在该偏函数有定义的元素，并返回包含这些结果的序列

println(
    "-3+4".collect{
      case '+' => 1
      case '-' => -1
    }
)

3、偏函数之 map

完全覆盖了所有场景的样例字句组成的集定义的是一个Function1，而不仅仅是一个partialFunction，只要预期这样一个函数，你都可以将它传入

println(
  "-3+4".map {
    case '+' => 1
    case '-' => -1
    case _ => 0
  }
)

4、偏函数应用List集合加一（方式一）

val f1 = new PartialFunction[Any, Int]{
  def apply(any: Any) = any.asInstanceOf[Int] + 1
  def isDefinedAt(any: Any) = if (any.isInstanceOf[Int]) true else false
}

val rf1 = List(1, 3, 5, "seven") collect f1
val rf2 = List(1, 3, 5, "seven").collect(f1)
println(rf1)

尖叫提示：collect只匹配自己能匹配的

5、偏函数应用List集合加一（方式二）

def f2: PartialFunction[Any, Int] = {
  case i: Int => i + 1
}
val rf3 = List(1, 3, 5, "seven") collect f2
println(rf3)

尖叫提示：collect只匹配自己能匹配的

6、map 和 collect的区别

（1）遍历Map，年龄加1

val map1 = Map("Alex" -> 20, "Bob" -> 30)
map1.map(x => println(x._2 + 1))

map1.map{
  case (_,age) => println(age + 1)
}

（2）map和collect 的区别+源码解析
map和collect 是函数名，和Map集合映射不是一回事
map 和 collect 区别，collect忽略匹配不上的，map如果有匹配不上的包异常

val map1 = Map("Alice" -> 20,"Bob" -> 30)
map1.map{case(_,age) => println(age+1)}
map1.map(a => a._2+1)
map1.collect{
   case (_,age) => println(age+1)
}

// List(1,2,3,4,"heihei") map{case i:Int => println(i+1)}
List(1,2,3,4,"heihei") collect {case i:Int => println(i+1)}

你只想处理，里面的某些特殊类型，就用collect,直接case就行，这比java方便多了，
我只想在集合里面挑选我想要的东西，这就跟逛超市一样，很符合人类的常理思路
这是map和collect的应用，但是在spark里面，尽可能的不用collect,这个Spark的机制也有很大的关系，你一调用collect,就相当于，把所有的数据，加载到内存里面了，数据相当大的话，会内存溢出,或者特别卡

当你学完spark了，你也一定要回来再看看Scala,Scala这本书，是常读常新的，你要多去反复的揣摩

（3）常读常新
“常读常新”是一种阅读方法，一种阅读取向，一种阅读作风。
古人云：“温故而知新”，“学而时习之”。
今人曰：常读常新，常新常读。
“温故”、“时习”、“常读”虽异曲但同工，都道出了“故”与“新”的辩证关系，故知、故作为时习、常读而后才知新、常新。

通俗的说也就是一篇文章可以多读几遍这样每次都会有新的感悟和发现，经常读经常会发现新的东西，就是每次都有新发现

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