Scala - 使用默认参数值包装函数答案

【问题标题】：Scala - wrapping functions with default parameter valuesScala - 使用默认参数值包装函数
【发布时间】：2017-09-18 00:01:48
【问题描述】：

我正在使用一个库函数，它使用参数 minPartitions 的默认参数值。我有一个包装函数，我从中调用这个库函数。我希望我的包装函数工作的方式是 - 如果为 minPartitions 传递了一个值，我将在调用函数时使用这个值。否则，我将使用默认值而不传递参数。我如何在 Scala 中做到这一点？

def read(foo: String, minPartitions: Integer = ????): RDD[String] = {
  val rdd = sc.hadoopRDD(jobConf,
            classOf[InputFormat],
            classOf[BytesWritable],
            classOf[BytesWritable],
            minPartitions // optional - default value will be used
        ) 
}

【问题讨论】：

标签： scala overriding default-parameters

【解决方案1】：

您有多种选择：

重用默认值。即将 minPartitions= 设置为与 hadoopRDD 定义中相同的值
将 minPartitions 设为 Option[Integer]，然后您就知道它何时被定义，何时未被定义。
制作两个版本的函数。

如果您有自己的逻辑默认值，我会选择选项 1，或者并不真正关心默认值是否会在未来的某个时间发生变化，否则使用选项 2。

【讨论】：

【解决方案2】：

Scala 具有Option 的概念，用于表示可能不存在的值。

Option[Int] 可以是Some[Int] 或None。您可以在包装函数中使用它。

另外...在使用 Scala 时，除非明确要求，否则请使用 Int 而不是 Integer。

现在...一种方法是使用模式匹配

def read(foo: String, partitionsOpt: Option[Int]): RDD[String] = {
  partitionsOpt match {
    case Some(partitions) => sc.hadoopRDD(
        jobConf,
        classOf[InputFormat],
        classOf[BytesWritable],
        classOf[BytesWritable],
        partitions
    )
    case None => sc.hadoopRDD(
        jobConf,
        classOf[InputFormat],
        classOf[BytesWritable],
        classOf[BytesWritable]
    )
}

另一个是mapOption然后做一个getOrElse

def read(foo: String, partitionsOpt: Option[Int]): RDD[String] = {
  partitionsOpt
    .map(partitions => sc.hadoopRDD(
        jobConf,
        classOf[InputFormat],
        classOf[BytesWritable],
        classOf[BytesWritable],
        partitions
    ))
    .getOrElse(sc.hadoopRDD(
        jobConf,
        classOf[InputFormat],
        classOf[BytesWritable],
        classOf[BytesWritable]
    ))
}

【讨论】：

为方便起见，可能用def read(foo: String, partitions: Int) = read(foo, Some(partitions)) 和def read(foo: String) = read(foo, None) 重载它，让它感觉更像是调用者的“默认参数”。

【解决方案3】：

示例函数：

//you can directly define your default in the parameter list
def read(minPartitions: Integer = 123): Unit {
    println(minPartitions)
}

read(77) //prints out 77
read() //prints out 123

或者，您可以使用另一个答案中提到的 Option/Some/None。

示例函数：

//in this function, you must provide an Option value to second parameter
def read(minPartitions: Option[Int]): Unit {
    println(minPartitions.getOrElse(123))
}

read(Some(77)) //prints out 77
read(None) //prints out 123

也可以将这两个概念一起使用（将参数类型定义为Option，并在参数列表中提供默认值）

希望这会有所帮助！ :)

【讨论】：