用于编码/解码 arity 0 的密封特征实例的 Circe 实例？

Question

我使用密封特征作为枚举来进行详尽的模式匹配。在我有案例对象而不是案例类扩展我的特征的情况下，我想将（通过Circe）编码和解码为纯字符串。

例如：

sealed trait State
case object On extends State
case object Off extends State

val a: State = State.Off
a.asJson.noSpaces // trying for "Off"

decode[State]("On") // should be State.On

我知道这将在 0.5.0 中进行配置，但是任何人都可以帮我写一些东西让我渡过难关，直到它发布？

Answer 1

为了突出问题——假设这个 ADT：

sealed trait State
case object On extends State
case object Off extends State

circe 的通用派生将（当前）产生以下编码：

scala> import io.circe.generic.auto._, io.circe.syntax._
import io.circe.generic.auto._
import io.circe.syntax._

scala> On.asJson.noSpaces
res0: String = {}

scala> (On: State).asJson.noSpaces
res1: String = {"On":{}}

这是因为通用派生机制是建立在 Shapeless 的 LabelledGeneric 之上的，它将案例对象表示为空的 HLists。这可能始终是默认行为，因为它干净、简单且一致，但并不总是您想要的（正如您注意到即将推出的 configuration options 将支持替代方案）。

您可以通过为案例对象提供自己的通用实例来覆盖此行为：

import io.circe.Encoder
import shapeless.{ Generic, HNil }

implicit def encodeCaseObject[A <: Product](implicit
  gen: Generic.Aux[A, HNil]
): Encoder[A] = Encoder[String].contramap[A](_.productPrefix)

这表示，“如果A 的通用表示是空的HList，则将其编码为JSON 字符串的名称”。对于静态类型为自身的案例对象，它的工作方式与我们预期的一样：

scala> On.asJson.noSpaces
res2: String = "On"

当值被静态类型化为基类型时，情况就有些不同了：

scala> (On: State).asJson.noSpaces
res3: String = {"On":"On"}

我们得到了State 的通用派生实例，它尊重我们为案例对象手动定义的通用实例，但它仍然将它们包装在一个对象中。如果您考虑一下，这是有道理的 - ADT 可以包含案例类，它只能合理地表示为 JSON 对象，因此 object-wrapper-with-constructor-name-key 方法可以说是最合理的做法。

这不是我们唯一能做的事情，因为我们确实静态地知道 ADT 是包含案例类还是仅包含案例对象。首先，我们需要一个新的类型类来证明 ADT 仅由 case 对象组成（请注意，我在这里假设一个新的开始，但应该可以与泛型派生一起使用）：

import shapeless._
import shapeless.labelled.{ FieldType, field }

trait IsEnum[C <: Coproduct] {
  def to(c: C): String
  def from(s: String): Option[C]
}

object IsEnum {
  implicit val cnilIsEnum: IsEnum[CNil] = new IsEnum[CNil] {
    def to(c: CNil): String = sys.error("Impossible")
    def from(s: String): Option[CNil] = None
  }

  implicit def cconsIsEnum[K <: Symbol, H <: Product, T <: Coproduct](implicit
    witK: Witness.Aux[K],
    witH: Witness.Aux[H],
    gen: Generic.Aux[H, HNil],
    tie: IsEnum[T]
  ): IsEnum[FieldType[K, H] :+: T] = new IsEnum[FieldType[K, H] :+: T] {
    def to(c: FieldType[K, H] :+: T): String = c match {
      case Inl(h) => witK.value.name
      case Inr(t) => tie.to(t)
    }
    def from(s: String): Option[FieldType[K, H] :+: T] =
      if (s == witK.value.name) Some(Inl(field[K](witH.value)))
        else tie.from(s).map(Inr(_))
  }
}

然后是我们的通用 Encoder 实例：

import io.circe.Encoder

implicit def encodeEnum[A, C <: Coproduct](implicit
  gen: LabelledGeneric.Aux[A, C],
  rie: IsEnum[C]
): Encoder[A] = Encoder[String].contramap[A](a => rie.to(gen.to(a)))

还不如继续写解码器。

import cats.data.Xor, io.circe.Decoder

implicit def decodeEnum[A, C <: Coproduct](implicit
  gen: LabelledGeneric.Aux[A, C],
  rie: IsEnum[C]
): Decoder[A] = Decoder[String].emap { s =>
  Xor.fromOption(rie.from(s).map(gen.from), "enum")
}

然后：

scala> import io.circe.jawn.decode
import io.circe.jawn.decode

scala> import io.circe.syntax._
import io.circe.syntax._

scala> (On: State).asJson.noSpaces
res0: String = "On"

scala> (Off: State).asJson.noSpaces
res1: String = "Off"

scala> decode[State](""""On"""")
res2: cats.data.Xor[io.circe.Error,State] = Right(On)

scala> decode[State](""""Off"""")
res3: cats.data.Xor[io.circe.Error,State] = Right(Off)

这是我们想要的。