package myscala.scalaexercises.classtag
import org.apache.hadoop.mapred.InputFormat
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.reflect.ClassTag
/**
* A `ClassTag[T]` stores the erased class of a given type `T`, accessible via the `runtimeClass`
* field. This is particularly useful for instantiating `Array`s whose element types are unknown
* at compile time.
* 泛型对象在运行的时候,它的T是被擦除的。ClassTag[T]存储的是给定类型的T,我们通过runtimeClass来访问
* 这个泛型在运行时指定的对象。在实例化Array的时候,这个特别有用。在构建数组但是它的元素类型不知道
* 的时候。在编译时是数组的元素类型是不知道的(运行时知道)。
* `ClassTag`s are a weaker special case of [[scala.reflect.api.TypeTags#TypeTag]]s, in that they
* wrap only the runtime class of a given type, whereas a `TypeTag` contains all static type
* information. That is, `ClassTag`s are constructed from knowing only the top-level class of a
* type, without necessarily knowing all of its argument types. This runtime information is enough
* for runtime `Array` creation.
* ClassTag是比TypeTag更弱的一种情况。ClassTag只包含了运行时给定的类的类别信息。而TypeTag不仅包含类
* 的类别信息,还包含了所有静态的类信息。我们在绝大多数情况下会使用ClassTag,因为ClassTag告诉我们运
* 行时实际的类型已经足够我们在做泛型的时候去使用了。
*
* 数组本身是泛型。而如果我们想创建一个泛型数组的话,理论上是不可以的。
* 在Scala中运行时,数组必须要有具体的类型,如果你继续是泛型的话,会提示你
* 具体的类型没有,无法创建相应的数组,这是个很大的问题!
* 在Scala中引入了ClassTag。有了它,我们就可以创建一个泛型数组。
*
* 我们要构建泛型对象,这里是泛型数组。我们需要ClassTag来帮我们存储T的实际的类型。
* 在运行时我们就能获取这个实际的类型。
* */
class MyType[T]
object TestClassTag {
def arrayMake[T: ClassTag](first: T, second: T) = {
val r = new Array[T](2)
r(0) = first
r(1) = second
r
}
//上面的写法其实与下面的写法可以认为是等价的。下面的写法是一种更原生的写法。不建议使用下面的写法
def arrayMake2[T](first: T, second: T)(implicit m: ClassTag[T]) = {
val r = new Array[T](2)
r(0) = first
r(1) = second
r
}
//implicit m: Manifest[T] 改成implicit m: ClassTage[T]也是可以的
def manif[T](x: List[T])(implicit m: Manifest[T]) = {
if(m <:< manifest[String])
println("List strings")
else
println("Some other type")
}
def manif2[T](x: List[T])(implicit m: Manifest[T]) = {
//classManifest比manifest获取信息的能力更弱一点
if(m <:< classManifest[String])
println("List strings")
else
println("Some other type")
}
def hadoopFile[K, V, F <: InputFormat[K, V]]
(path: String, minPartitions: Int)
(implicit km: ClassTag[K], vm: ClassTag[V], fm: ClassTag[F]): RDD[(K, V)] = withScope {
hadoopFile(path,
fm.runtimeClass.asInstanceOf[Class[F]],
km.runtimeClass.asInstanceOf[Class[K]],
vm.runtimeClass.asInstanceOf[Class[V]],
minPartitions)
}
//ClassTag是我们最常用的。它主要在运行时指定在编译时无法确定的类别的信息。
// 我这边 Array[T](elems: _*) 中的下划线是占位符,表示很多元素
def mkArray[T: ClassTag](elems: T*) = Array[T](elems: _*)
def main(args: Array[String]) {
arrayMake(1,2).foreach(println)
arrayMake2(1,2).foreach(println)
manif(List("Spark", "Hadoop"))
manif(List(1, 2))
manif(List("Scala", 3))
manif2(List("Spark", "Hadoop"))
manif2(List(1, 2))
manif2(List("Scala", 3))
val m = manifest[MyType[String]]
println(m)//myscala.scalaexercises.classtag.MyType[java.lang.String]
val cm = classManifest[MyType[String]]
println(cm)//myscala.scalaexercises.classtag.MyType[java.lang.String]
/*
其实manifest是有问题的,manifest对实际类型的判断会有误(如依赖路径),所以后来推出了ClassTag和TypeTag,
用TypeTag来替代manifest,用ClassTag来替代classManifest
*/
mkArray(1, 2, 3, 4, 5).foreach(println)
}
}
Scala范型
最新推荐文章于 2025-08-18 10:42:07 发布