大数据系列修炼-Scala课程07

由于昨天下班后有点困,就没有来及写博客,今天会把它补上!把这个习惯坚持下去!

关于Scala高阶函数详解

  1.Scala高阶函数代码实现:高阶函数就是在我们函数中套用函数

  2.高阶函数代码详解:高阶函数能够让方法的调用更加便捷

  println("Welcome to the Scala worksheet")       //> Welcome to the Scala worksheet

  //(1 to 9)数组中的map方法向数组中放* 用foreach用于来循环 println _ 表示函数,把函数当做参数进行传递
(1 to 9).map("*" * _).foreach(println _) //> *
//| **
//| ***
//| ****
//| *****
//| ******
//| *******
//| ********
//| *********
//过滤后被2整除的遍历 println也当做参数进行传递这就是高阶函数
(1 to 9).filter(_ % 2 == 0) .foreach(println) //> 2
//| 4
//| 6
//| 8
//_*_代表数组中两个数据相乘 也属于高阶函数
println((1 to 9).reduceLeft(_ * _)) //> 362880
//把字符串用空格分割在按照长度排序
"Spark is the most exciting thing happening in big data today".split(" ").
sortWith(_.length < _.length).foreach(println)
//> is
//| in
//| the
//| big
//| most
//| data
//| Spark
//| thing
//| today
//| exciting
//| happening
//ceil函数表示向上取值
val fun = ceil _ //> fun : Double => Double = <function1>
val num = 3.14 //> num : Double = 3.14
fun(num) //> res0: Double = 4.0
Array(3.14, 1.42, 2.0).map(fun)//fun函数当做函数传递 //> res1: Array[Double] = Array(4.0, 2.0, 2.0)
//函数表示三的倍数
val triple = (x: Double) => 3 * x //> triple : Double => Double = <function1>
Array(3.14, 1.42, 2.0).map((x: Double) => 3 * x)
//> res2: Array[Double] = Array(9.42, 4.26, 6.0)
Array(3.14, 1.42, 2.0).map{ (x: Double) => 3 * x }
//> res3: Array[Double] = Array(9.42, 4.26, 6.0)
//定义高阶函数
def high_order_functions(f: (Double) => Double) = f(0.25)
//> high_order_functions: (f: Double => Double)Double
println(high_order_functions(ceil _)) //> 1.0
println(high_order_functions(sqrt _)) //> 0.5
//函数相乘
def mulBy(factor: Double) = (x: Double) => factor * x
//> mulBy: (factor: Double)Double => Double
val quintuple = mulBy(5) //> quintuple : Double => Double = <function1>
println(quintuple(20)) //> 100.0
//3的倍数解析
println(high_order_functions((x: Double) => 3 * x))
//> 0.75
high_order_functions((x) => 3 * x) //> res4: Double = 0.75
high_order_functions(x => 3 * x) //> res5: Double = 0.75 println(high_order_functions(3 * _)) //> 0.75 val fun2 = 3 * (_: Double) //> fun2 : Double => Double = <function1>
val fun3: (Double) => Double = 3 * _ //> fun3 : Double => Double = <function1>

Scala中SAM转换讲解

  1.SAM的意义:隐式的转换

  2.SAM转换详解

  var data = 0
val frame = new JFrame("SAM Testing");
val jButton = new JButton("Counter")
jButton.addActionListener(new ActionListener {
override def actionPerformed(event: ActionEvent) {
data += 1
println(data)
}
})
//隐式函数就把一些函数定义,好比java中的函数定义模块-->这就可以隐式转换
implicit def convertedAction(action: (ActionEvent) => Unit) =
new ActionListener {
override def actionPerformed(event: ActionEvent) { action(event) }
}
//这样是写代码的时候只关心业务逻辑,没有必要去编写没有关系的代码,直接写所需的结果
jButton.addActionListener((event: ActionEvent) => {data += 1; println(data)})
//这跟java中的gui编程一样
frame.setContentPane(jButton);
frame.pack();
frame.setVisible(true);

Scala中curring讲解

  1.curring的定义:curring颗粒度,就是把参数简化成一个参数进行操作,返回后把另外进行计算

  2.curring在项目中重要性:在公式的推到中和计算中相当重要

    //curring颗粒度,就是把参数简化成一个参数进行操作,返回后把另外进行计算
def multiple(x: Int, y: Int) = x * y
def multipleOne(x: Int) = (y: Int) => x * y
println(multipleOne(6)(7))
//可以把以上的计算方式该项为下面的方法
def curring(x: Int)(y: Int) = x * y println(curring(10)(10)) val a = Array("Hello", "Spark")
val b = Array("hello", "spark")
//比较两个变量的是否相等
println(a.corresponds(b)(_.equalsIgnoreCase(_)))

Scala中模式匹配入门讲解

  1.模式匹配分析:Scala中匹配模式比较灵活,可以传入参数和函数等

  2.在模式匹配中使用守卫:接下的blog中会深入讲解

  3.模式匹配中的变量使用

  //模式匹配在java中用switch来表示,这里面限制不是很多,int,byte,char,short
val data =2
data match {
case 1 => println("First")
case 2 => println("Second")
case _ => println("Not Known Number")
}
//Scala中case中可以用条件函数也可以是函数,也可以传参数
val result = data match {
case i if i == 1 => "The First"
case number if number ==2 => "The Second" + number
case _ => "Not Known Number"
}
println(result)
"Spark !" foreach { c => println (
c match {
case ' ' => "space"
case ch => "Char: " + ch
}
)}

这就是拖欠任务,今天会再写一篇关于Scala的学习!希望大家关注王家林老师的微信(18610086859),他会每天都更新大数据的视频!

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