Spark局部套用和部分应用方法是什么

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本篇内容主要讲解“Spark 局部套用和部分应用方法是什么”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“Spark 局部套用和部分应用方法是什么”吧!

  局部套用   和部分应用   是来源于数学的语言技术(基于 20 世纪数学家 Haskell Curry 和其他人的工作成果)。这两种技术存在于各种类型的语言中,可以单独或同时存在于函数式语言中。局部套用和部分应用使您能够处理函数或方法的参数数量,通常的方法是为一些参数提供一个或多个默认值(称为修正   参数)。所有 Java 下一代语言都包括局部套用和部分应用,但以不同的方式实现它们。在本文中,我将介绍这两种技术的不同之处,并展示它们在 Scala、Groovy 和 Clojure 中的实现细节,以及实际应用。

注意术语

  出于本部分的目的,方法(method)  和   函数(function)  是可互换的。支持局部套用和部分应用的面向对象语言使用方法。同样,函数参数(function parameter)  和   函数参数(function argument)  也是可互换的。由于这些概念起源于数学,因此我自始至终使用的是   函数(function)  和   参数(argument),但这并不意味着这两种技术对方法不起作用。

定义和区别

对于业余人士来说,局部套用和部分应用具有相同的效果。使用这两种技术时,都可以创建一个一些参数具有预先提供值的函数版本:

局部套用是将多参数函数转换为一系列单参数函数。它描述了转换过程,而不是转换函数的调用。调用方可以确定应用了多少参数,从而创建一个参数更少的导出函数。

部分应用将多参数函数转换为一个参数更少的多参数函数,其值为提前提供的省略参数的值。本技术的名称非常恰当:它将一些参数部分应用到函数,并返回一个具有签名(由剩余参数组成)的函数。

使用局部套用和部分应用,可以提供参数值并返回一个可使用缺少参数调用的函数。但是,对函数应用局部套用会返回链中的下一个函数,而部分应用会将参数值绑到在运算期间提供的值上,生成一个具有更少   元数(参数的数量)的函数。当考虑具有两个以上元数的函数时,这一区别会更加明显。例如,process(x, y, z)  函数的完全套用版本是 process(x)(y)(z),其中  process(x)  和  process(x)(y)  都是接受一个参数的函数。如果只对第一个参数应用了局部套用,那么  process(x)  的返回值将是接受一个参数的函数,因此仅接受一个参数。与此相反,在使用部分应用时,会剩下一个具有更少元数的函数。对  process(x, y, z)  的一个参数使用部分应用会生成接受两个参数的函数:process(y, z)。

这两种技术的结果通常是相同的,但二者的区别也很重要,人们通常会对它们之间的区别产生误解。更复杂的是,Groovy 可以实现部分应用和局部套用,但都将它们称为  currying。而 Scala 具有偏应用函数(partially applied function)和  PartialFunction,尽管它们的名称类似,但它们却是两个不同的概念。

在 Scala 中

Scala 支持局部套用和部分应用,还支持特征(trait),特征可以定义约束函数(constrained function)。

局部套用

在 Scala 中,函数可以将多个参数列表定义为括号组。调用参数数量比其定义数量少的函数时,会返回一个将缺少参数列表作为其参数的函数。请考虑 Scala 文档的示例,如清单 1 所示。

清单 1. Scala 的参数局部套用

def filter(xs: List[Int], p: Int =  Boolean): List[Int] =
 if (xs.isEmpty) xs
 else if (p(xs.head)) xs.head :: filter(xs.tail, p)
 else filter(xs.tail, p)
def modN(n: Int)(x: Int) = ((x % n) == 0)
val nums = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
println(filter(nums, modN(2)))
println(filter(nums, modN(3)))

在清单 1 中,filter()  函数递归地应用传递的过滤条件。modN()  函数定义了两个参数列表。在我使用  filter()  调用  modN  时,我传递了一个参数。filter()  函数被作为函数的第二个参数,具有一个  Int  参数和一个  Boolean  返回值,这与我传递的局部套用函数的签名相匹配。

偏应用函数

在 Scala 中还可以部分应用函数,如清单 2 所示。

清单 2. Scala 中部分应用的函数

def price(product : String) : Double =
 product match {
 case  apples  =  140
 case  oranges  =  223
def withTax(cost: Double, state: String) : Double =
 state match {
 case  NY  =  cost * 2
 case  FL  =  cost * 3
}val locallyTaxed = withTax(_: Double,  NY)val costOfApples = locallyTaxed(price( apples))
assert(Math.round(costOfApples) == 280)

在清单 2 中,我首先创建了一个  price  函数,它返回了产品和价格之间的映射。然后我创建了一个  withTax()  函数,其参数为  cost  和 state。但是,在特殊的源文件中,我知道要专门处理一个国家的税收。我没有对每次调用的额外参数应用局部套用,而是部分应用了  state 参数,并返回一个 state 值固定的函数。locallyTaxed  函数接受一个参数,即  cost。

偏(约束)函数

Scala PartialFunction  特征可以与模式无缝地配合使用(请阅读函数式思维   系列的 Either 树和模式匹配 部分中的模式匹配)。尽管名称类似,但此特征不会创建偏应用函数。相反,可以使用它定义仅适用于值和类型定义子集的函数。

Case 块是应用偏函数(partial function)的一种方式。清单 3 使用了 Scala 的  case,没有传统对应的  match  操作符。

清单 3. 使用不带 match 的  case

val cities = Map( Atlanta  -   GA ,  New York  -   New York ,
  Chicago  -   IL ,  San Francsico   -   CA ,  Dallas  -   TX )
cities map { case (k, v) =  println(k +   -    + v) }

在清单 3 中,我创建了一个城市和该城市所对应的州的映射。然后,我对该集合调用了  map  函数,map  会拆开键值对以输出它们。在 Scala 中,包含  case  声明的代码块是定义匿名函数的一种方式。不使用  case  可以更简洁地定义匿名函数,但是,case  语法提供了如清单 4 所示的额外好处。

清单 4. map  和  collect  之间的区别

List(1, 3, 5,  seven) map { case i: Int ? i + 1 } // won t work
// scala.MatchError: seven (of class java.lang.String)
List(1, 3, 5,  seven) collect { case i: Int ? i + 1 }
// verify
assert(List(2, 4, 6) == (List(1, 3, 5,  seven) collect { case i: Int ? i + 1 }))

在清单 4 中,我不能在具有  case  的异构集合上使用  map:我收到了  MatchError,因为函数试图增加  seven  字符串。但是  collect  工作正常。为什么会出现这种不同?什么地方出错了?

Case 块定义的是偏函数,而不是偏应用函数。偏函数   具有有限的允许值。例如,数学函数  1/x  是无效的,如果  x = 0。偏函数提供了一种定义允许值约束的方式。在   清单 4  的  collect  示例中,定义了  Int  而不是  String  的约束,因此没有收集  seven  字符串。

要定义偏函数,还可以使用  PartialFunction  特征,如清单 5 所示。

清单 5. 在 Scala 中定义偏函数

val answerUnits = new PartialFunction[Int, Int] { def apply(d: Int) = 42 / d
 def isDefinedAt(d: Int) = d != 0
assert(answerUnits.isDefinedAt(42))
assert(! answerUnits.isDefinedAt(0))
assert(answerUnits(42) == 1)
//answerUnits(0)
//java.lang.ArithmeticException: / by zero

在清单 5 中,我从  PartialFunction  特征导出了  answerUnits,并提供了两个函数:apply()  和  isDefinedAt()。apply()  函数计算值。我使用了  isDefinedAt()(PartialFunction  的必要方法)来定义确定参数适用性的约束。

还可以使用  case  块实现偏函数,清单 5  的 answerUnits  可以采用更简洁的方式编写,如清单 6 所示。

清单 6. answerUnits  的另一种定义

def pAnswerUnits: PartialFunction[Int, Int] =
 { case d: Int if d != 0 =  42 / d }
assert(pAnswerUnits(42) == 1)
//pAnswerUnits(0)
//scala.MatchError: 0 (of class java.lang.Integer)

在清单 6 中,我结合使用了  case  和保卫条件来约束值并同时提供值。与   清单 5  的一个明显区别是  MatchError(而不是 ArithmeticException),因为清单 6 使用了模式匹配。

偏函数并不仅局限于数值类型。它可以使用所有类型的数值,包括  Any。可以考虑增量器(incrementer)的实现,如清单 7 所示。

清单 7. 在 Scala 中定义增量器

def inc: PartialFunction[Any, Int] =
 { case i: Int =  i + 1 }
assert(inc(41) == 42)
//inc(Forty-one)
//scala.MatchError: Forty-one (of class java.lang.String)
assert(inc.isDefinedAt(41))
assert(! inc.isDefinedAt( Forty-one))
assert(List(42) == (List(41,  cat) collect inc))

在清单 7 中,我定义了一个偏函数来接受任意类型的输入 (Any),但选择对类型子集做出反应。请注意,我还可以调用偏函数的 isDefinedAt()  函数。使用  case  的  PartialFunction  特征的实现者可以调用  isDefinedAt(),它是隐式定义的。在   清单 4  中,我说明了  map  和  collect  的表现不同。偏函数的行为解释了它们的区别:collect  旨在接受偏函数,并调用元素的  isDefinedAt()  函数,会忽略那些不匹配的函数。

在 Scala 中,偏函数和偏应用函数的名称类似,但是它们提供了不同的正交特性集。例如,没有什么可以阻止您部分地应用偏函数。

在 Groovy 中

在我的函数式思维   系列的 运用函数式思维,第 3 部分 中详细介绍了 Groovy 中的局部套用和部分应用。Groovy 通过  curry()  函数实现了局部套用,该函数来自  Closure  类。尽管名称如此,但  curry()  实际上通过处理其下面的闭包块来实现部分应用。但是,您可以模拟局部套用,方法是使用部分应用将函数减少为一系列部分应用的单参数函数,如清单 8 所示。

清单 8. Groovy 的部分应用和局部套用

def volume = { h, w, l -  return h * w * l }
def area = volume.curry(1)
def lengthPA = volume.curry(1, 1) //partial application
def lengthC = volume.curry(1).curry(1) // currying
println  The volume of the 2x3x4 rectangular solid is ${volume(2, 3, 4)} 
println  The area of the 3x4 rectangle is ${area(3, 4)} 
println  The length of the 6 line is ${lengthPA(6)} 
println  The length of the 6 line via curried function is ${lengthC(6)}

在清单 8 中,在两种  length  情况下,我使用  curry()  函数部分应用了参数。但是,在使用  lengthC  时,通过部分地应用参数,直到出现一连串的单参数函数为止,我制造了一种使用局部套用的幻觉。

在 Clojure 中

Clojure 包含  (partial f a1 a2 …)  函数,它具有函数  f  以及比所需数量更少的参数,而且返回一个在提供剩余参数时调用的部分应用函数。清单 9 显示了两个示例。

清单 9. Clojure 的部分应用

(def subtract-from-hundred (partial - 100))
(subtract-from-hundred 10) ; same as (- 100 10)
; 90
(subtract-from-hundred 10 20) ; same as (- 100 10 20)
; 70

在清单 9 中,我将  subtract-from-hundred  函数定义为部分应用的  –  运算符(Clojure 中的运算符与函数无法区分),并提供 100 作为部分应用的参数。Clojure 中的部分应用适用于单参数函数和多参数函数,如清单 9 中的两个示例所示。

由于 Clojure 是动态类型的,并且支持可变参数列表,因此局部套用并不能作为一种语言功能来实现。部分应用将会处理必要的情况。但是,Clojure 被添加到 reducers 库(参见   参考资料)的命名空间私有  (defcurried …)  函数,支持在该库中更轻松地定义一些函数。鉴于 Clojure 的 Lisp 传承的灵活特点,可以轻松扩大  (defcurried …)  的使用范围。

常见用法

尽管局部套用和部分应用具有复杂的定义和大量实现细节,但是它们在实际编程中都占有一席之地。

函数工厂

局部套用(和部分应用)适合在传统的面向对象语言中实现工厂函数的位置使用。作为一个示例,清单 10 在 Groovy 中实现了一个简单的 adder  函数。

清单 10. Groovy 中的加法器和增量器

def adder = { x, y -  x + y}
def incrementer = adder.curry(1)
println  increment 7: ${incrementer(7)}  // 8

在清单 10 中,我使用  adder()  函数来导出  incrementer  函数。同样,在   清单 2  中,我使用部分应用创建了一个更简洁的本地函数版本。

Template Method 设计模式

Gang of Four 设计模式之一是 Template Method 模式。它的用途是帮助定义算法 shell,使用内部抽象方法来实现稍后的实现灵活性。部分应用和局部套用可以解决相同的问题。使用部分应用提供已知行为,并让其他参数免费用于实现细节,这模拟了此面向对象设计模式的实现。

隐含值

与   清单 2  类似,一种常见的情况是您有一系列使用相似参数值调用的函数。例如,当与持久性框架交互时,必须将数据源作为第一个参数进行传递。通过使用部分应用,可以隐式地提供值,如清单 11 所示。

清单 11. 使用部分应用提供隐含值

(defn db-connect [data-source query params]
 ...)
(def dbc (partial db-connect  db/some-data-source))
(dbc  select * from %1   cust)

在清单 11 中,我使用了便利的  dbc  函数来访问数据函数,无需提供数据源,就可以自动提供数据源。面向对象编程的精髓(隐含  this  上下文似乎出现在所有函数中)可以通过使用局部套用为所有函数提供  this  来实现,这使得它对用户不可见。

到此,相信大家对“Spark 局部套用和部分应用方法是什么”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是丸趣 TV 网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

正文完
 
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