Scala 2.1 —— Scala OOP Extension

一、正则

1.1 Java正则和Scala正则的区别

• Java调用的主体是字符串，Scala调用的主体是正则对象

1.2 Java正则和Scala正则的的基本知识点

Java正则

public static void main(String[] args) {// 匹配String regex = "\\d+";String content1 = "123";System.out.println(content1.matches(regex)); // true, 因为"123"完全由数字组成// 替换String content2 = "123,avc,$%#";System.out.println(content2.replaceAll(regex, "")); // ",avc,$%#", 将所有数字替换为空字符串System.out.println(content2.replaceFirst(regex, "")); // ",avc,$%#", 将第一个数字序列替换为空字符串// 分割String content3 = "123,asd,#$,456";System.out.println(content3.split("[^0-9]+").toString()); // 打印的是数组对象的内存地址, 如"[Ljava.lang.String;@15db9742"// 分组final Pattern cp1 = Pattern.compile("([a-z]+.*?\\d+)");final Pattern cp2 = Pattern.compile("([a-z]+):(\\d+)");String scores = "java:88,mysql:a99,hadoop:82,spark:91";final Matcher mt1 = cp1.matcher(scores);while (mt1.find()){final String score = mt1.group(0);final Matcher mt2 = cp2.matcher(score);if(mt2.find()){System.out.println(mt2.group(1) + "->" + mt2.group(2)); // "java->88", "hadoop->82", "spark->91"}}
}

Scala正则

// 初始化正则表达式
val regexStr: String = "\\d+"
val regex: Regex = regexStr.r// 字符串匹配
val content = "123"
println(content.matches(regexStr)) // 输出：true// 字符串分割
val content4 = "123,87,xy,921"
content4.split("[^0-9]+").foreach(println) // 输出分割后的数字：123, 87, 921// 字符串替换
// 替换字符串中的第一个匹配项：
val content3 = "123,87,xy,921"
println(regex.replaceFirstIn(content3, "66")) // 输出：66,87,xy,921// 替换所有符合正则的对象，匹配到就替换，没有匹配到就不替换，返回类型是Option[String]
println(regex.replaceSomeIn(content3, mat => Some((mat.group(0).toInt + 1).toString)))// 替换所有符合正则的对象，匹配到就替换，没有匹配到就不替换，返回类型是String
println(regex.replaceAllIn(content3, mat => (mat.group(0).toInt + 1).toString))// 模式匹配
val content = "123,456,789"
val regex = "(\\d+),(\\d+),(\\d+)".r
println(content match {case regex(a, b, c) => (a.toInt + 1, b.toInt + 1, c.toInt + 1)
})// 如果content2符合regex2的模式，regex2(a,b,c,d)会提取四个字符串，并且存放到变量a,b,c,d中；匹配成功后，将这四个字符串变量转换为整数+1。// 分组
val pat = "([a-zA-Z]+):(\\d+)".r // 边界(粗略提取整体)
val patIn = "([a-zA-Z]+):(\\d+)".r // 正则构成(提取细则)
val scores = "java:88,mysql:99,hadoop:82,spark:91";// 提取第一个符合正则的对象
val opt: Option[String] = pat.findFirstIn(scores)
println(opt.get) // java:88
// 提取所有符合正则的对象
val it: Regex.MatchIterator = pat.findAllIn(scores)
println(it.mkString(","))  // 输出：java:88,mysql:99,hadoop:82,spark:91// 提取第一个符合正则的对象，且该对象可以按组匹配
val mat: Option[Regex.Match] = patIn.findFirstMatchIn(scores)
val str: String = mat.get.group(1)
val str2: String = mat.get.group(2)
println(str + ":" + str2)// 输出：java:88// 提取出所有符合正则且可按组匹配的对象构成一个迭代器
val mats: Iterator[Regex.Match] = patIn.findAllMatchIn(scores)
mats.map(m=>{val subject: String = m.group(1)val score: String = m.group(2)(subject,score)
}).foreach(println)// 依次输出：(java,88), (mysql,99), (hadoop,82), (spark,91)

1.3 练习

练习一：使用正则表达式解析日志

现有如下日志信息，请使用scala正则表达式解析如下信息：
日志级别
日期
请求URI

INFO 2016-07-25 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005472&industry=469&adid=31
INFO 2016-07-26 requestURI:/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31
INFO 2016-07-27 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005474&industry=488&adid=32

方法一：使用findAllMatchIn方法提取出所有符合正则且可按组匹配的对象构成一个迭代器，后通过map方法将每一行中符合的部分提取出来构成元组。

val logs = "INFO 2016-07-25 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005472&industry=469&adid=31\n" +"INFO 2016-07-26 requestURI:/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31\n" +"INFO 2016-07-27 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005474&industry=488&adid=32"
val pat = "(INFO|WARN|ERROR) ([0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}) requestURI:(.*)".r
val it = pat.findAllMatchIn(logs)
it.map(m=>{val level: String = m.group(1)val date: String = m.group(2)val uri: String = m.group(3)(level,date,uri)
}).foreach(println)
/* 输出：
(INFO,2016-07-25,/c?app=0&p=1&did=18005472&industry=469&adid=31)
(INFO,2016-07-26,/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31)
(INFO,2016-07-27,/c?app=0&p=1&did=18005474&industry=488&adid=32)
*/

方法二：使用collect方法在传入的偏函数中构造模式匹配，将匹配的部分提取出来构成元组

val regex = "(INFO|WARN|ERROR) (\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}) requestURI:(.*)".r
Array("INFO 2016-07-25 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005472&industry=469&adid=31","INFO 2016-07-26 requestURI:/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31","INFO 2016-07-27 requestURI:/c?app=0&p=1&did=18005474&industry=488&adid=32","WRONG 2016-07-26 requestURI:/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31"
).collect({case regex(level,date,uri) => (level,date,uri)
}).foreach(println)/* 输出：
(INFO,2016-07-25,/c?app=0&p=1&did=18005472&industry=469&adid=31)
(INFO,2016-07-26,/c?app=0&p=2&did=18005473&industry=472&adid=31)
(INFO,2016-07-27,/c?app=0&p=1&did=18005474&industry=488&adid=32)
*/

练习二：提取字符串的每组数据

val scores = "java:88,mysql:99,hadoop:82,spark:91"
val regex: Regex = "([a-z]+):(\\d+)".r
val it: Iterator[Regex.Match] = regex.findAllMatchIn(scores)
it.foreach(mat => println(mat.group(1),mat.group(2).toInt))
/*
(java,88)
(mysql,99)
(hadoop,82)
(spark,91)
*/

val scores = "java:88,mysql:99,hadoop:82,spark:91"
val pat1: Pattern = Pattern.compile("([a-z]+.*?\\d+)")
val pat2: Pattern = Pattern.compile("([a-z]+):(\\d+)")
val mat1: Matcher = pat1.matcher(scores)
while(mat1.find()){val score: String = mat1.group(0)val mat2: Matcher = pat2.matcher(score)if(mat2.find()){println((mat2.group(1), mat2.group(2)))}
}

二、隐式类

隐式类允许你向已存在的类型添加新的方法，是一种便捷的方式在不修改源代码的情况下扩展类的功能。

1. 定义：
   • 隐式类通常用于扩展某个类型的功能。它们通过隐式转换将原始类型转换为提供额外方法的新类型。
2. 约束条件：
   • 位置：隐式类必须定义在类、trait或者对象（包括单例对象和包对象）内部。
   • 构造器参数：隐式类的主构造器==必须且只能有一个非隐式参数。==这个参数是被扩展的类型，隐式类将为这个类型添加新的功能。
   • 非case类：==隐式类不能是case类。==Scala的case类用于模式匹配和简化数据类的创建，但隐式类用途不同，它主要用于类型转换和扩展功能。
   • 唯一性：在定义隐式类的同一作用域内，不能有与之同名的其他方法、成员或对象。

// 字符串的方法扩展，而在 Java 中 String 是final的，无法扩展
implicit class StrExt(str:String){def incr() = str.map(c=>(c+1).toChar)def isEmail = str.matches("\\w+@[a-z0-9]{2,10}\\.(com(.cn)?|cn|edu|org)")
}val a:String = "12665473@qq.com"
val incr: String = a.incr
val isEmail: Boolean = a.isEmail

三、异常

3.1.Java的基本异常处理结构

try-catch-finally

private static void close(AutoCloseable...acs){for (AutoCloseable ac : acs) {if (Objects.nonNull(ac)) {try {ac.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}
}try{// 可能抛出异常的代码块BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("test.txt"));System.out.println(reader.readLine());
} catch(IOException ex) {// 异常的捕获和处理System.err.println("An IOException occurred: " + ex.getMessage());
} finally{// 无论是否发生异常，都会执行的代码块，通常用于释放资源close(reader);
}

try-with-resources

try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("test.txt"))) {// 使用资源，该资源必须extends AutoCloseable// try块中的`BufferedWriter`在代码块执行完毕后会自动关闭，不需要再通过finally关闭资源writer.write("Hello World");
} catch (IOException ex) {// 异常的捕获和处理System.err.println("An IOException occurred: " + ex.getMessage());
}

对比

try-catch-finally中finally不仅可以关闭资源，还可以用于执行其他代码块。

try-with-resources资源会立即被关闭，InputStream，OutputStream，Reader，Writer等均实现了该接口。

try-with-resources优先于try-catch-finally，因为可能会存在finally延迟。

3.2.Scala的异常处理机制

3.2.1 异常数据类型

Option类型

使用Option类型可以在函数无法返回有效结果时，返回None，而不是抛出异常。

def divideOption(a:Int,b:Int):Option[Int] = {try {Some(a/b)}catch {case _ : ArithmeticException => None}
}

Either类型

Either类型通常用于函数可能返回两种类型的结果，其中Left通常用于错误或异常，Right用于正常值。

Either[String, Int]需要包含两种数据类型的原因是需要同时兼容``Right[Nothing,Int]和Left[String,Nothing]的类型。

def divideEither(a: Int, b: Int): Either[String, Int] = {try {Right(a / b)}:Right[Nothing,Int] catch {case _: ArithmeticException => Left("divide by zero"):Left[String,Nothing]}
}

Try类型

Try 是一个代表可能会成功或失败的操作的容器类型。Success表示操作成功，Failure表示操作失败。

Failure需要一个Throwable对象作为参数。

def divideTry(a: Int, b: Int): Try[Int] = {try {Success(a / b)} catch {case _: ArithmeticException => Failure(new Exception("divide by zero"))}
}

值获取方式

Option 类型：getOrElse()

Either 和 Try 类型：模式匹配

val either: Either[Int, String] = Left(404)val errorInfo = either match {case Left(err) => s"发生错误，错误码：$err"case Right(value) => s"操作成功，结果为：$value"
}
// 这会返回："发生错误，错误码：404"

import scala.util.{Try, Success, Failure}val attempt = Try { Integer.parseInt("abc") }val result = attempt match {case Success(value) => s"转换成功，结果为：$value"case Failure(ex) => s"转换失败，错误信息：${ex.getMessage}"
}
// 这会返回："转换失败，错误信息：For input string: "abc""

3.2.2 模式匹配

catch的模式匹配

try {// 可能抛出异常的代码块val result = 10 / 0
} catch {// 捕获异常的格式是：case e:XxxException => ...case ex: ArithmeticException => println("ArithmeticException occurred")case ex: NullPointerException => println("NullPointerException occurred")case ex: Exception => println("Other exception occurred: " + ex.getMessage)
}

3.3.Scala的异常控制工具

allCatch工具

• opt: 将异常转换为Option
• withTry: 将结果包装在Try中
• either: 将异常或结果包装在Either中

import scala.util.control.Exception.allCatchdef divideOpt(a: Int, b: Int) = allCatch.opt(a / b)
def divideWithTry(a: Int, b: Int) = allCatch.withTry(a / b)
def divideEither(a: Int, b: Int) = allCatch.either(a / b)

failAsValue工具

• failAsValue允许你指定某种异常类型，并在捕获到该异常时返回一个默认值。

import scala.util.control.Exception.failAsValuedef divideFail(a: Int, b: Int) = failAsValue(classOf[ArithmeticException])(-1)(a / b)

四、类型信息处理

4.1 定义类和子类

case class Text(author: String, title: String, price: Float)class TextSon(level: String,override val author: String,override val title: String,override val price: Float)
extends Text(author, title, price) {val _level: String = leveloverride def toString() = s"TextSon{${super.toString}, ${_level}}"
}

添加新的属性后如何重新toString()方法？

override def toString() = s"TextSon{${super.toString}, ${_level}}"

4.2 实例化和使用

val obj: Text = new TextSon("TOP", "The Wild Roaring", "张培元", 86.32f)

4.3 类型判断和检查

进行类型判断，检查obj是否是TextSon类型的实例

val isIns: Boolean = obj.isInstanceOf[TextSon]

进行类型转换，需要通过allCatch.opt()进行异常处理

val safeSon: Option[TextSon] = allCatch.opt(obj.asInstanceOf[TextSon])
println(opt.getOrElse("转换失败"))