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本篇文章为大家展示了Groovy与Scala 类怎么在java中使用,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
Groovy 的混入
Groovy 通过 metaClass.mixin() 方法或 @Mixin 注解来实现混入。(@Mixin 注解依次使用 Groovy Abstract Syntax Tree (AST) 转换,以支持所需的元编程管道。)清单 1 中的示例使用 metaClass.mixin() 让 File 类能够创建 ZIP 压缩文件:
清单 1. 将 zip() 方法混合到 File 类中
class Zipper { def zip(dest) { new ZipOutputStream(new FileOutputStream(dest)) .withStream { ZipOutputStream zos -> eachFileRecurse { f -> if (!f.isDirectory()) { zos.putNextEntry(new ZipEntry(f.getPath())) new FileInputStream(f).withStream { s -> zos << s zos.closeEntry() } } } } } static { File.metaClass.mixin(Zipper) } }
在清单 1 中,我创建了一个 Zipper 类,它包含新的 zip() 方法,以及将该方法添加到现有 File 类的连接。zip() 方法的(不起眼的)Groovy 代码以递归方式创建了一个 ZIP 文件。清单的最后一部分通过使用静态的初始化程序,将新方法添加到现有的 File 类。在 Java 语言中,类的静态初始化程序在加载类的时候运行。静态初始化程序是扩充代码的理想位置,因为在运行依赖于增强的任何代码之前,应确保先运行初始化程序。在 清单 1 中,mixin() 方法将 zip() 方法添加到 File。
在 "没有继承性的扩展,第 1 部分" 中,我介绍了两种 Groovy 机制: ExpandoMetaClass 和类别类,您可以使用它们在现有类上添加、更改或删除方法。使用 mixin() 添加方法的最终结果与使用 ExpandoMetaClass 或类别类添加方法的最终结果相同,但它们的实现是不一样的。请考虑清单 2 中混入示例:
清单 2. 混入操纵继承层次结构
import groovy.transform.ToString class DebugInfo { def getWhoAmI() { println "${this.class} <- ${super.class.name} <<-- ${this.getClass().getSuperclass().name}" } } @ToString class Person { def name, age } @ToString class Employee extends Person { def id, role } @ToString class Manager extends Employee { def suiteNo } Person.mixin(DebugInfo) def p = new Person(name:"Pete", age:33) def e = new Employee(name:"Fred", age:25, id:"FRE", role:"Manager") def m = new Manager(name:"Burns", id:"001", suiteNo:"1A") p.whoAmI e.whoAmI m.whoAmI
在清单 2 中,我创建了一个名为 DebugInfo 的类,其中包含一个 getWhoAmI 属性定义。在该属性内,我打印出类的一些详细信息,比如当前类以及 super 和 getClass().getSuperClass() 属性的父子关系说明。接下来,我创建一个简单的类层次结构,包括 Person、Employee 和 Manager。
然后我将 DebugInfo 类混合到驻留在层次结构顶部的 Person 类。由于 Person 具有 whoAmI 属性,所以其子类也具有该属性。
在输出中,可以看到(并且可能会感到惊讶),DebugInfo 类将自己插入到继承层次结构中:
class Person <- DebugInfo <<-- java.lang.Object class Employee <- DebugInfo <<-- Person class Manager <- DebugInfo <<-- Employee
混入方法必须适应 Groovy 中现有的复杂关系,以便进行方法解析。清单 2 中的父类的不同返回值反映了这些关系。方法解析的细节不属于本文的讨论范围。但请小心处理对混入方法中的 this 和 super 值(及其各种形式)的依赖。
使用类别类或 ExpandoMetaClass 不影响继承,因为您只是对类进行修改,而不是混入不同的新行为中。这样做的一个缺点是,无法将这些更改识别为一个不同类别的构件。如果我使用类别类或 ExpandoMetaClass 将相同的三个方法添加到多个类中,那么没有特定的代码构件(比如接口或类签名)可以识别目前存在的共性。混入的优点是,Groovy 将使用混入的一切都视为一个类别。
类别类实现的一个麻烦之处在于严格的类结构。您必须完全使用静态方法,每个方法至少需要接受一个参数,以代表正在进行扩充的类型。元编程是最有用的,它可以消除这样的样板代码。@Mixin 注释的出现使得创建类别并将它们混合到类中变得更容易。清单 3(摘自 Groovy 文档)说明了类别和混入之间的协同效应:
清单 3. 结合类别和混入
interface Vehicle { String getName() } @Category(Vehicle) class Flying { def fly() { "I'm the ${name} and I fly!"} } @Category(Vehicle) class Diving { def dive() { "I'm the ${name} and I dive!"} } @Mixin([Diving, Flying]) class JamesBondVehicle implements Vehicle { String getName() { "James Bond's vehicle" } } assert new JamesBondVehicle().fly() == "I'm the James Bond's vehicle and I fly!" assert new JamesBondVehicle().dive() == "I'm the James Bond's vehicle and I dive!"
在清单 3 中,我创建了一个简单的 Vehicle 接口和两个类别类(Flying 和 Diving)。@Category 注释关注样板代码的要求。在定义了类别之后,我将它们混合成一个 JamesBondVehicle,以便连接两个行为。
类别、ExpandoMetaClass 和混入在 Groovy 中的交集是积极的语言进化的必然结果。三种技术明显有重叠之处,但每种技术都有它们自身才能处理得最好的强项。如果从头重新设计 Groovy,那么作者可能会将三种技术的多个特性整合在一个机制中。
Scala 的特征
Scala 通过特征 实现了代码重用,这是类似于混入的一个核心语言特性。Scala 中的特征是有状态的(它们可以同时包括方法和字段),它们与 Java 语言中的接口扮演相同的 instanceof 角色。特征和混入解决了多个相同的问题,但特征在语言严谨性方面获得了更多的支持。
In "Groovy、Scala 和 Clojure 中的共同点,第 1 部分" 中,我使用了一个复数类来说明 Scala 中的操作符重载。我没有在该类中实现布尔比较操作符,因为 Scala 内置的 Ordered 特征使得实现变得微不足道。清单 4 显示了改进的复数类,它利用了 Ordered 特征的优势:
清单 4. 比较复数
final class Complex(val real:Int, val imaginary:Int) extends Ordered[Complex] { require (real != 0 || imaginary != 0) def +(operand:Complex) = new Complex(real + operand.real, imaginary + operand.imaginary) def +(operand:Int) = new Complex(real + operand, imaginary) def -(operand:Complex) = new Complex(real - operand.real, imaginary - operand.imaginary) def -(operand:Int) = new Complex(real - operand, imaginary) def *(operand:Complex) = new Complex(real * operand.real - imaginary * operand.imaginary, real * operand.imaginary + imaginary * operand.real) override def toString() = real + (if (imaginary < 0) "" else "+") + imaginary + "i" override def equals(that:Any) = that match { case other :Complex => (real == other.real) && (imaginary == other.imaginary) case _ => false } override def hashCode():Int = 41 * ((41 + real) + imaginary) def compare(that:Complex) :Int = { def myMagnitude = Math.sqrt(this.real ^ 2 + this.imaginary ^ 2) def thatMagnitude = Math.sqrt(that.real ^ 2 + that.imaginary ^ 2) (myMagnitude - thatMagnitude).round.toInt } }
我在清单 4 中没有实现 >、<、<= 和 >= 运算符,但我可以在复数实例中调用它们,如清单 5 所示:
清单 5. 测试比较
class ComplexTest extends FunSuite { test("comparison") { assert(new Complex(1, 2) >= new Complex(3, 4)) assert(new Complex(1, 1) < new Complex(2,2)) assert(new Complex(-10, -10) > new Complex(1, 1)) assert(new Complex(1, 2) >= new Complex(1, 2)) assert(new Complex(1, 2) <= new Complex(1, 2)) } }
因为不需要采用数学上定义的技术来比较复数,所以在 清单 4 中,我使用了一个被人们普遍接受的算法来比较数字的大小。我使用 Ordered[Complex] 特征来 extend 类定义,它混入了参数化的类的布尔运算符。为了让特征可以正常工作,注入的运算符必须比较两个复数,这是 compare() 方法的目的。如果您尝试 extendOrdered 特征,但不提供所需的方法,那么编译器消息会通知您,因为缺少所需的方法,所以必须将您的类声明为 abstract。
在 Scala 中,特征有两个明确定义的作用:丰富接口和执行可堆叠的修改。
丰富接口
在设计接口时,Java 开发人员面临着一个取决于便利性的难题:应该创建包含很多方法的富 接口,还是创建只有几个方法的瘦 接口?富接口对于其消费者更方便一些,因为它提供了广泛的方法调色板,但方法的绝对数量使得接口更加难以实现。瘦接口的问题刚好相反。
特征可以解决使用富接口还是薄接口的这种两难问题。您可以在瘦接口中创建核心功能,然后使用特征扩充它,以提供更丰富的功能。例如,在 Scala 中,Set 特征实现了一个设置好的共享功能,您选择的子特征( mutable 或 immutable)已经决定了设置是否可变。
可堆叠的修改
Scala 中的特征的另一个常见用途是可堆叠的修改。利用特征,您可以修改现有的方法并添加新的方法,super 提供了对可以链接回以前的特征实现的访问。
清单 6 通过一些队列说明了可堆叠的修改:
清单 6. 构建可堆叠的修改
abstract class IntQueue { def get():Int def put(x:Int) } import scala.collection.mutable.ArrayBuffer class BasicIntQueue extends IntQueue { private val buf = new ArrayBuffer[Int] def get() = buf.remove(0) def put(x:Int) { buf += x } } trait Squaring extends IntQueue { abstract override def put(x:Int) { super.put(x * x) } }
在清单 6 中,我创建一个简单的 IntQueue 类。然后,我构建一个可变的版本,该版本中包括 ArrayBuffer。Squaring 特征扩展了所有 IntQueue,并在值被插入队列中时自动对其进行平方计算。在 Squaring 特征内对 super 的调用提供对堆栈中前面的特性的访问。除了第一个方法之外,只要每个被重写的方法调用 super,修改堆栈就会一个一个地堆叠上去,如清单 7 所示:
清单 7. 构建堆叠的实例
object Test { def main(args:Array[String]) { val queue = (new BasicIntQueue with Squaring) queue.put(10) queue.put(20) println(queue.get()) // 100 println(queue.get()) // 400 } }
super清单 6 中对 super 的使用说明了特征和混入之间的重要区别。因为您在创建原始的类后(确实)混入了它们,所以混入必须解决类层次结构中的当前位置上的潜在不确定性。特征在创建类的时候已被线性化;编译器解决了什么是 super 的问题,没有不确定性。严格定义的复杂规则(这超出了本文的范围)控制了线性化在 Scala 中的工作方式。特征还为 Scala 解决了钻石问题。当 Scala 跟踪方法的源和解析时,不可能出现不确定性,因为该语言定义了明确的规则来处理解析。
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