Scala 初学指南

高阶函数与 DRY

前几章介绍了 Scala 容器类型的可组合性特征。 接下来，你会发现，Scala 中的一等公民——函数也具有这一性质。

组合性产生可重用性，虽然后者是经由面向对象编程而为人熟知，但它也绝对是纯函数的固有性质。 （纯函数是指那些没有副作用且是引用透明的函数）

一个明显的例子是调用已知函数实现一个新的函数，当然，还有其他的方式来重用已知函数。 这一章会讨论函数式编程的一些基本原理。 你将会学到如何使用高阶函数，以及重用已有代码时，遵守 DRY 原则。

高阶函数

和一阶函数相比，高阶函数可以有三种形式：

1. 一个或多个参数是函数，并返回一个值。
2. 返回一个函数，但没有参数是函数。
3. 上述两者叠加：一个或多个参数是函数，并返回一个函数。

看到这里的读者应该已经见到过第一种使用：我们调用一个方法，像 map 、 filter 、 flatMap ，并传递另一个函数给它。 传递给方法的函数通常是匿名函数，有时候，还涉及一些代码冗余。

这一章只关注另外两种功能：一个可以根据输入值构建新的函数，另一个可以根据现有的函数组合出新的函数。 这两种情况都能够消除代码冗余。

函数生成

你可能认为依据输入值创建新函数的能力并不是那么有用。 函数组合非常重要，但在这之前，还是先来看看如何使用可以产生新函数的函数。

假设要实现一个免费的邮件服务，用户可以设置对邮件的屏蔽。 我们用一个简单的样例类来代表邮件：

case class Email(
  subject: String,
  text: String,
  sender: String,
  recipient: String
)

想让用户可以自定义过滤条件，需有一个过滤函数——类型为 Email => Boolean 的谓词函数， 这个谓词函数决定某个邮件是否该被屏蔽：如果谓词成真，那这个邮件被接受，否则就被屏蔽掉。

type EmailFilter = Email => Boolean
def newMailsForUser(mails: Seq[Email], f: EmailFilter) = mails.filter(f)

注意，类型别名使得代码看起来更有意义。

现在，为了使用户能够配置邮件过滤器，实现了一些可以产生 EmailFilter 的工厂方法：

  val sentByOneOf: Set[String] => EmailFilter =
    senders =>
      email => senders.contains(email.sender)
  val notSentByAnyOf: Set[String] => EmailFilter =
    senders =>
      email => !senders.contains(email.sender)
  val minimumSize: Int => EmailFilter =
    n =>
      email => email.text.size >= n
  val maximumSize: Int => EmailFilter =
    n =>
      email => email.text.size <= n

这四个 vals 都是可以返回 EmailFilter 的函数， 前两个接受代表发送者的 Set[String] 作为输入，后两个接受代表邮件内容长度的 Int 作为输入。

可以使用这些函数来创建 EmialFilter ：

  val emailFilter: EmailFilter = notSentByAnyOf(Set("johndoe@example.com"))
  val mails = Email(
    subject = "It's me again, your stalker friend!",
    text = "Hello my friend! How are you?",
    sender = "johndoe@example.com",
    recipient = "me@example.com") :: Nil
  newMailsForUser(mails, emailFilter) // returns an empty list

这个过滤器过滤掉列表里唯一的一个元素，因为用户屏蔽了来自 johndoe@example.com 的邮件。 可以用工厂方法创建任意的 EmailFilter 函数，这取决于用户的需求了。

重用已有函数

当前的解决方案有两个问题。第一个是工厂方法中有重复代码。 上文提到过，函数的组合特征可以很轻易的保持 DRY 原则，既然如此，那就试着使用它吧！

对于 minimumSize 和 maximumSize ，我们引入一个叫做 sizeConstraint 的函数。 这个函数接受一个谓词函数，该谓词函数检查函数内容长度是否OK，邮件长度会通过参数传递给它：

  type SizeChecker = Int => Boolean
  val sizeConstraint: SizeChecker => EmailFilter =
    f =>
      email => f(email.text.size)

这样，我们就可以用 sizeConstraint 来表示 minimumSize 和 maximumSize 了：

  val minimumSize: Int => EmailFilter =
    n =>
      sizeConstraint(_ >= n)
  val maximumSize: Int => EmailFilter =
    n =>
      sizeConstraint(_ <= n)

函数组合

为另外两个谓词（sentByOneOf、 notSentByAnyOf）介绍一个通用的高阶函数，通过它，可以用一个函数去表达另外一个函数。

这个高阶函数就是 complement ，给定一个类型为 A => Boolean 的谓词，它返回一个新函数， 这个新函数总是得出和谓词相对立的结果：

  def complement[A](predicate: A => Boolean) = (a: A) => !predicate(a)

现在，对于一个已有的谓词 p ，调用 complement(p) 可以得到它的补。 然而， sentByAnyOf 并不是一个谓词函数，它返回类型为 EmailFilter 的谓词。

Scala 函数的可组合能力现在就用的上了：给定两个函数 f 、 g ， f.compose(g) 返回一个新函数， 调用这个新函数时，会首先调用 g ，然后应用 f 到 g 的返回结果上。 类似的， f.andThen(g) 返回的新函数会应用 g 到 f 的返回结果上。

知道了这些，我们就可以重写 notSentByAnyOf 了：

  val notSentByAnyOf = sentByOneOf andThen (g => complement(g))

上面的代码创建了一个新的函数， 这个函数首先应用 sentByOneOf 到参数 Set[String] 上，产生一个 EmailFilter 谓词, 然后，应用 complement 到这个谓词上。 使用 Scala 的下划线语法，这短代码还能更精简：

  val notSentByAnyOf = sentByOneOf andThen (complement(_))

读者可能已经注意到， 给定 complement 函数，也可以通过 minimumSize 来实现 maximumSize 。 不过，先前的实现方式更加灵活，它允许检查邮件内容的任意长度。 谓

谓词组合

邮件过滤器的第二个问题是，当前只能传递一个 EmailFilter 给 newMailsForUser 函数，而用户必然想设置多个标准。 所以需要可以一种可以创建组合谓词的方法，这个组合谓词可以在任意一个标准满足的情况下返回 true ，或者在都不满足时返回 false 。

下面的代码是一种实现方式：

  def any[A](predicates: (A => Boolean)*): A => Boolean =
    a => predicates.exists(pred => pred(a))
  def none[A](predicates: (A => Boolean)*) = complement(any(predicates: _*))
  def every[A](predicates: (A => Boolean)*) = none(predicates.view.map(complement(_)): _*)

any 函数返回的新函数会检查是否有一个谓词对于输入 a 成真。 none 返回的是 any 返回函数的补，只要存在一个成真的谓词， none 的条件就无法满足。 最后， every 利用 none 和 any 来判定是否每个谓词的补对于输入 a 都不成真。

可以使用它们来创建代表用户设置的组合 EmialFilter ：

  val filter: EmailFilter = every(
      notSentByAnyOf(Set("johndoe@example.com")),
      minimumSize(100),
      maximumSize(10000)
    )

流水线组合

再举一个函数组合的例子。回顾下上面的场景， 邮件提供者不仅想让用户可以配置邮件过滤器，还想对用户发送的邮件做一些处理。 这是一些简单的 Emial => Email 函数，一些可能的处理函数是：

  val addMissingSubject = (email: Email) =>
    if (email.subject.isEmpty) email.copy(subject = "No subject")
    else email
  val checkSpelling = (email: Email) =>
    email.copy(text = email.text.replaceAll("your", "you're"))
  val removeInappropriateLanguage = (email: Email) =>
    email.copy(text = email.text.replaceAll("dynamic typing", "**CENSORED**"))
  val addAdvertismentToFooter = (email: Email) =>
    email.copy(text = email.text + "\nThis mail sent via Super Awesome Free Mail")

现在，根据老板的心情，可以按需配置邮件处理的流水线。 通过 andThen 调用实现，或者使用 Function 伴生对象上的 chain 方法：

  val pipeline = Function.chain(Seq(
    addMissingSubject,
    checkSpelling,
    removeInappropriateLanguage,
    addAdvertismentToFooter))

高阶函数与偏函数

这部分不会关注细节，不过，在知道了这么多通过高阶函数来组合和重用函数的方法之后，你可能想再重新看看偏函数。

链接偏函数

匿名函数那一章提到过，偏函数可以被用来创建责任链： PartialFunction 上的 orElse 方法允许链接任意个偏函数，从而组合出一个新的偏函数。 不过，只有在一个偏函数没有为给定输入定义的时候，才会把责任传递给下一个偏函数。 从而可以做下面这样的事情：

  val handler = fooHandler orElse barHandler orElse bazHandler

再看偏函数

有时候，偏函数并不合适。 仔细想想，一个函数没有为所有的输入值定义操作，这样的事实还可以用一个返回 Option[A] 的标准函数代替： 如果函数为一个输入定义了操作，那就返回 Some[A] ，否则返回 None 。

要这么做的话，可以在给定的偏函数 pf 上调用 lift 方法得到一个普通的函数，这个函数返回 Option 。 反过来，如果有一个返回 Option 的普通函数 f ，也可以调用 Function.unlift(f) 来得到一个偏函数。 总

总结

这一章给出了高阶函数的使用，利用它可以在一个新的环境里重用已有函数，并用灵活的方式去组合它们。 在所举的例子中，就代码行数而言，可能看不出太多价值， 这些例子都很简单，只是为了说明而已，在架构层面，组合和重用函数是有很大帮助的。

下一章，我们继续探索函数组合的方式：函数部分应用和柯里化(Partial Function Application and Currying)。