Scala中的WrappedArray源码详解

       WrappedArray是Scala中的一个类，用于表示Array[T]。编译编译它的编译编译设计旨在方便地使用Java数组，并为Scala数组添加额外方法和功能。编译编译WrappedArray实现多个特质，编译编译如AbstractSeq、编译编译蓝宝石病毒源码IndexedSeq、编译编译ArrayLike和CustomParallelizable，编译编译使其在多种上下文中与Scala集合类型一样使用。编译编译

       WrappedArray的编译编译主要用法包括获取数组长度、访问数组元素、编译编译使用foreach遍历数组、编译编译将WrappedArray转换为Array、编译编译使用zipWithIndex获取元素及其索引、编译编译使用reduce求和、编译编译使用distinct去除重复元素、使用exists判断是否存在满足条件的元素以及使用toArray方法指定类型转换。

       这段代码定义了`WrappedArray`抽象类，用于表示`Array[T]`类型的包装数组。它继承了多个特质以提供序列、索引访问、广告任务网手机源码数组操作和并行操作支持。重要成员包括元素类型标签、数组长度、获取和更新元素的方法、底层数组、克隆对象、构建器创建新集合等。

       这段代码的伴生对象包含辅助方法和具体实现类。它提供了创建空的`WrappedArray`实例、根据给定值创建实例、为隐式转换提供支持以在构建集合时生成`WrappedArray`实例、返回构建器用于构建`IndexedSeq`类型集合等功能。此外，还有针对引用类型和其他基本数据类型的实现类，提供相应的方法和属性。

       通过使用`WrappedArray`伴生对象，可以创建和操作不同类型的包装数组。利用`WrappedArray`类，可以对数组进行封装，并进行序列、自动采集影院源码收益数组和并行操作。

scala manifest和classmanifest的区别

       Manifest是scala2.8引入的一个特质，用于编译器在运行时也能获取泛型类型的信息。在JVM上，泛型参数类型T在运行时是被“擦拭”掉的，编译器把T当作Object来对待，所以T的具体信息是无法得到的；为了使得在运行时得到T的信息，scala需要额外通过Manifest来存储T的信息，并作为参数用在方法的运行时上下文。

       def test[T] (x:T, m:Manifest[T]) { ... }

       æœ‰äº†Manifest[T]这个记录T类型信息的参数m，在运行时就可以根据m来更准确的判断T了。但如果每个方法都这么写，让方法的调用者要额外传入m参数，非常不友好，且对方法的设计是一道伤疤。好在scala中有隐式转换、隐式参数的功能，在这个地方可以用隐式参数来减轻调用者的麻烦。

       èŽ·å–class manifests的两种基本方式:

        1 def classOf[T <: Any](implicit m: scala.reflect.Manifest[T]): Class[T] = m.erasure.asInstanceOf[Class[Tï¼½

        通过implicit m: scala.reflect.Manifest[T]声明一个隐式参数，这样scala编译器能在编译时提供T的类型信息了

        2 def classOf[T <: Any : Manifest] : Class[T] = manifest[T].erasure.asInstanceOf[Class[Tï¼½

        其中 T <: Any : Manifest，拆分成两部分来看

        T <: Any

        T 是Any的子类型（即可以是任意基本类型scala.AnyVal 和引用类型 scala.AnyRef)

        T : Manifest 相当于对classOf 方法currying

        隐式增加参数列表如下：(implicit evidence$1: Manifest[T])，

        通过manifest[T] 方法即可获取Manifest实例

        可见形式1 和形式2实质是一样的。

       åº”用：

        1最常见的是获取类型参数的Class，形如someMethod[Type]

        如akka中源码： def actorOf[T <: Actor : Manifest]: ActorRef = actorOf(manifest[T].erasure.asInstanceOf[Class[_ <: Actorï¼½)

        class Worker extends Actor {

        def receive = {

        case Work(start, nrOfElements) =>

        self reply Result(calculatePiFor(start, nrOfElements)) // perform the work

        }

        }

        就可以如此使用了： val workerActorRef = actorOf[Worker]

        2 编程方式创建范型数组

        def evenElems[T: ClassManifest](xs: Vector[T]): Array[T] = {

        val arr = new Array[T]((xs.length + 1) / 2)

        for (i <- 0 until xs.length by 2)

        arr(i / 2) = xs(i)

        arr

        }

        scala> evenElems(Vector("a","b","c"))

        res: Array[java.lang.String] = Array(a, c)

Gradle jvm插件系列4 scala插件权威详解

       Scala插件是Gradle JVM插件的重要扩展，它专为Scala项目设计，支持混合编译Java和Scala代码。通过双向依赖关系，你可以自由选择使用哪种语言编写，根据需要转换代码。此外，它还允许你利用API/实现分离，利用java-library插件为Scala项目提供额外功能。

       使用Scala插件非常简单，只需在构建脚本中包含相关配置。例如，你可以在示例1中找到如何引入和配置插件的基本步骤。它为项目添加了ScalaCompile和ScalaDoc任务，并对Java编译任务的依赖进行了调整。

       项目布局方面，Scala插件假设存在可包含Scala和Java源代码的目录，但并不强制。自定义布局支持，可以采集的商城源码如示例2所示。依赖管理上，生产代码需要声明scala-library或scala3-library_3，测试代码则分别添加到相应的配置。

       配置Zinc编译器是关键步骤，Scala插件会自动推断或根据需要配置scalaClasspath，以确保编译器和工具的正确版本。对于不同版本的Gradle和Scala，兼容性表如表2提供了参考。

       除了基本配置，Scala插件还允许添加编译器插件，扩展源集属性，并处理目标字节码级别和Java API版本，确保编译时的兼容性和效率。例如，表3列出了源集属性的更改，表4则解释了Scala编译器参数的计算规则。

       在外部进程中编译和增量编译也是重要特性，它们能大幅减少编译时间。默认情况下，鼠标自动点击python源码Scala插件启用增量编译，但可通过设置force属性强制重新编译所有代码。关于联合编译和依赖分析的细节，你可以在相关部分找到。

       最后，Eclipse和IntelliJ IDEA集成则提供了与各自IDE的无缝集成，如添加Scala nature和Scala SDK，以支持Scala项目在这些开发环境中的顺畅工作。

Spark RDD中cache和persist的区别

       é€šè¿‡è§‚察RDD.scala源代码即可知道cache和persist的区别：

       def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {

       ã€€ã€€if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) {

       ã€€ã€€ã€€ã€€throw new UnsupportedOperationException( "Cannot change storage level of an RDD after it was already assigned a level")

       ã€€ã€€}

       ã€€ã€€sc.persistRDD(this)

       ã€€ã€€sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))

       ã€€ã€€storageLevel = newLevel

       ã€€ã€€this

       }

       /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */

       def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

       /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */

       def cache(): this.type = persist()

       å¯çŸ¥ï¼š

       1）RDD的cache()方法其实调用的就是persist方法，缓存策略均为MEMORY_ONLY；

       2）可以通过persist方法手工设定StorageLevel来满足工程需要的存储级别；

       3）cache或者persist并不是action；

       é™„：cache和persist都可以用unpersist来取消

Scala3 浅尝

       自从Scala3于年5月日正式发布以来，已经更新了多个小版本，预计很快将迎来3.2.0版本。我过去有较多的Scala2./2.使用经验，但最近没有实际项目可用，因此没有机会实际体验Scala3。最近有空闲时间，将一些库迁移到Scala3，记录一些体会。

       在学习新的编程语言时，一个好的IDE支持能极大提高效率。我之前在IDEA中编写Scala2代码。目前IDEA对Scala3的支持还处于可用阶段，但还有不少不足，期待在未来的版本中得到优化。当前IDE水平对Scala3推广仍然存在阻碍，因为IDE的依赖度非常高。

       在迁移过程中，发现大多数Scala2代码可以简单迁移至Scala3，甚至直接复制源代码。官方提供了良好的迁移指南。但在迁移Scala-sql和编写新wsql库时，我选择放弃Scala2兼容语法，以亲身体验Scala3的新风格。虽然Macros迁移较为困难，Scala3的Macros实现与Scala2不兼容，API概念虽相似但API完全不同。我花了大约两个周末完成第一个Macro迁移，随后速度加快，逐渐掌握了窍门，并整理了文档，准备进一步分享。

       调试Macros时，善用IDE的调试器，了解各个数据结构至关重要。在IDEA中开启远程调试，可以将sbt命令执行时的宏代码调试起来。结合Macro和inline是有趣实践，Scala-sql在2.0.X版本中生成的ResultSetMapper存在开销，但在Scala3中尝试结合Macro和inline，实现了“zero-cost”的ResultSetMapper。Java框架往往忽视开销，Scala-sql生成的代码质量更优，享受编译时期静态类型检查带来的好处。

       在开发新接口自动化测试平台时，考虑使用Scala DSL来提供简单易用的用户界面。Scala3的Context Function简化了DSL编写，具体案例完成后将提供演示。此外，Scala3的Null Safe特性尚在实验阶段，我对其非常感兴趣。在Java中，null和NPE是普遍的错误使用模式，Kotlin/Dart等语言拥抱了Null Safe特性。利用这个新特性，发现了一些Scala-sql中没有妥善处理null的问题，当前将其放入scala3-nullsafe分支，待稳定后合并到master分支。

Intellij IDEA使用Maven构建Scala开发环境

       在开发Scala项目时，选择合适的IDE与构建工具至关重要。根据Scala官方指南，建议使用Intellij IDEA与sbt作为开发与构建工具。然而，sbt默认依赖国外Maven仓库，导致国内用户下载速度缓慢。为了解决这一问题，推荐采用Intellij IDEA配合Scala插件与Maven构建Scala开发环境。

       一、背景：考虑到国内用户面临的下载延迟问题，使用Intellij IDEA、Scala插件和Maven构建Scala项目，是更为高效且便捷的解决方案。Maven作为构建工具，能够帮助开发者管理依赖、编译代码和执行测试，而Intellij IDEA与Scala插件则提供了友好的开发环境。

       二、软件安装：首先，确保已安装最新版本的Intellij IDEA，通过官网下载并按照指示完成安装。对于Scala插件，同样在Intellij IDEA中通过Marketplace安装，搜索并下载“Scala”插件以增强IDEA的Scala开发功能。

       三、配置：配置关键在于引入Scala编译插件和SDK。

       说明1：安装scala-maven-plugin是构建Scala项目的关键步骤。此插件允许Maven编译Scala源代码，确保构建流程顺利进行。

       说明2：安装scala-library组件，目的是让IDEA的Scala插件自动添加Scala SDK。这样，开发者无需手动指定SDK路径，简化了配置过程，提高开发效率。

       通过以上步骤，构建了一个针对国内用户优化的Scala开发环境。使用Intellij IDEA、Scala插件与Maven的组合，不仅解决了国外Maven仓库下载延迟的问题，还为开发者提供了高效、便捷的开发体验。这一配置不仅适用于初学者，也能满足有经验开发者的需求，为Scala项目开发提供强大的支持。