scala-04For与Function进阶实战、Lazy的使用-创新互联
For与Function进阶实战、Lazy的使用
一、for循环的进阶实战
Def main=(args:Array[String]):Unit{
For(i<- 1 to 3;j<- 3 to 8)
Println((100*i+j)+” ＂)
也可在for循环中加入条件表达式：
For(i<- 1 to 3;j<- 3 to 8 if i!=j)
Println((100*i+j)+” ＂)
}
定义函数的时候一般函数都有值,函数可以作为函数的参数去赋值
def Adsds(x: int) =x+100
val add=(x: int) => x+200
二、Function的进阶实战
三、Lazy延迟加载和延迟执行
1、For&Function进阶
（1）For 使用
def main(args: Array[String]): Unit = { for (i <- 1 to 2; j <- 1 to 2 if i != j) //将1到2的集合每次循环赋值给i,将1到2的集合每次循环赋值给j,如果i!=j，就输出当i=1,j=2结果为102，当i=2，j=1结果是201 println((100 * i + j) + " ")}
运行代码得到如下结果：102 201
我们看到与Java不同的是，代码i,j都没有进行申明类型，它可以根据右侧类型元素自动进行类型推导。类型推导是Scala中非常强大的一个内容。
（2）Function函数使用
函数有值是scala中的非常重要的特点，因为函数有值，函数执行必然有结果，所以函数可以作为函数的参数去传递，这是一个非常重要的结论，这个结论导致了函数式编程很多重要的技巧。
def addA(x: Int) = x + 100
//定义函数addA,它的参数类型是整数,因为函数有值，所以一般有=号，=号右侧是函数计算过程println("The result from a function is :" + addA(2))
匿名函数-是函数最常见的一种形态，因为Scala里只关注函数怎么做，不关注它的名字
def main(args: Array[String]): Unit = { val add = (x: Int) => x + 200 //将匿名函数的值赋值给常量add,=>是将接收的整数类型去加200 println("The result from a val is " + add(2)) }
函数返回值一般不指定，Scala会自动推导，但递归函数除外，因为递归函数并不知道上一次计算返回的什么样的结果
//这里是求斐波那序列的值def main(args: Array[String]): Unit = { def fac(n:Int): Int = if (n <= 0) 1 else n * fac(n - 1) //这里可以看到返回类型是int,如果不指定会报错 println("The result from a fac is : " + fac(10) )}
有默认参数的函数
//content参数被默认为I love Sparkdef main(args: Array[String]): Unit = { def combine(content: String, left: String = "[", right: String = "]") = left + content + right println("The result from a combine is : " + combine("I love Spark", "@", "@"))}
参数可变的函数
//通过*表示可以输入多个参数，即参数可变.这里将传入的参数累加，赋值给resultdef main(args: Array[String]): Unit = { def connected(args: Int*) = { var result = 0 for(arg <- args) result += arg result } println("The result from a connected is : " + connected(1,2,3,4,5) ) println("The result from a connected is : " + connected(1,2,3,4,5,6) )}
2、lazy懒加载
如果在E盘下不存在test.txt, 使用 Source.fromFile()函数读取文件，就会报错抛出异常， 但是如果引用的变量或常量前加上 lazy，它只有在第一次被使用时，才被实例化，lazy会延迟执行。当发生错误，但没有立即被使用，程序还是OK，只有在被使用才会报错，懒加载的意义在于延迟执行，可以看到一个计算的更多步骤，优化的范围更大，优化的力度也更大。
例如我们在java中，一个错误就可能让我们的后边的工作无法进行，而延迟执行，可以放任这个错误，继续后边的工作，再从整体的逻辑里再去优化解决这个错误，会更好。
import scala.io.Sourceobject Test { def main(args: Array[String]): Unit = { lazy val file = Source.fromFile("e:\\test.txt") println("Scala");// for (line <- file.getLines()) {// println(line);// } }}
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文章标题：scala-04For与Function进阶实战、Lazy的使用-创新互联
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