Spark - CSVファイルの書き込み

以下の例はRDDの内容(Neko case class)をＣＳＶファイルとしてHDFSに書き込む例．

package tanuneko

import java.io.StringWriter

import com.opencsv.CSVWriter
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{Path, FileSystem}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.JavaConverters._

/**
  * Created by neko32 on 2016/01/11.
  */
object CSVWrite {

  case class Neko(name:String, age:Int)

  def main(args:Array[String]):Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WriteJson")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val hadoopConf = new Configuration
    val fs = FileSystem.get(hadoopConf)
    val outFile = "/user/neko32/spark/study4/csvwrite"

    val nekoz = sc.parallelize(List(Neko("Tora", 8), Neko("Mikeyo", 4)))
    val stred = nekoz.map(n => List(n.age.toString, n.name).toArray)
    val nekoz2 = stred.mapPartitions { n =>
      val writer = new StringWriter
      val csvWriter = new CSVWriter(writer)
      csvWriter.writeAll(n.toList.asJava)
      Iterator(writer.toString)
    }.cache
    nekoz2 foreach println
    if(fs.exists(new Path(outFile))) {
      fs.delete(new Path(outFile), true)
    }
    nekoz2 saveAsTextFile(outFile)
  }

}

Spark - ファイル名をキー，内容をバリューとしてファイルを読み込み

SparkContextのwholeTextFiles()を使うと，ファイル名をキー，内容をバリューのRDDを作ることが出来る．以下の例では，HDFS上に空白区切りで数字が羅列されている複数のファイルを一括で読み込んでそれぞれの算術平均を求めている．

val in = sc.wholeTextFiles("/user/neko32/spark/study3")
val rez = in mapValues {
    case d =>
    val nums = d.trim.split(" ").map(_.toInt)
    nums.sum / nums.size
}
rez foreach println

上記のコードをファイルに保存した後spark-shellから以下のコマンドでロード．

:load ./avgcal.scala

Spark メモ - CSVからkey - non-key ペア変換

HDFS上のCSV風テキストを最終的に主キー - 非キー別タプルに変換する例．

// read input file separated by comma
// suppose this input file consists of 4 cols (tradeid, version, instrument and trader name)
val myrdd = sc.textFile("/user/neko32/spark/study1/contract.txt")

// transform string to list
val lines = myrdd.map(x => x.split(",").toList)

// transform line list to tuple
val myIn = lines.map(x => (x(0), x(1), x(2), x(3)))

// transform line as tupleN to key-val pairs
val byKey = myIn.map{case (c,v,i,n) => (c,v) -> (i,n)}

// reduce by key
val reducedByKey = byKey.reduceByKey{ case (x,y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2) }

scala - 外部コマンドの実行

Scalaの外部コマンド実行はJavaのProcessBuilderほぼ同じ.

/**
  * Created by neko32 on 2016/01/03.
  */
object RunCommand {
  def main(args:Array[String]):Unit = {
    import sys.process._
    // execute external command
    val result = "javac -version".!
    println(result)
    // return stdout
    val result2 = "javac -version".!!
    println(result2)
    // via Process or Seq command can be triggered
    val result3 = Seq("javac", "-version").!!
    println(result3)
    val result4 = Process("javac -version").!!
    println(result4)
    // dump stderr
    val result5 = "javac -takorin".lineStream_!.mkString
    println(result5)
    // redirect output to a file
    val result6 = ("javac -version" #> new File("C:\\tmp\\javav")).!
    println(result6)
    // this step may not work on Windows
    assume(new File("C:\\tmp\\javav").exists() &&
           Source.fromFile("C:\\tmp\\javav").mkString.length() > 0, "file should exists!")
  }
}

しかしながらscalaはパイプを用意に実現できたりとより強力である．

scala> ("ls /cygdrive/c/tmp/" #| "grep -i rachmaninov").!!.trim
res1: String =
Rachmaninov_piano3.jpg
Rachmaninov2.jpg

scala - CSVファイルの読み込み

CSVファイルを読み込んで多重配列に保存するコードのメモ..

import resource._

import scala.io.Source

object CSVReadRunner extends CSVRead {
  def main(args:Array[String]):Unit = {
    val vals = read("C:\\tmp\\tankoneko.csv")
    println("done.")
  }
}

/**
  * Created by neko32 on 2016/01/03.
  */
trait CSVRead {
  def read(path:String):Array[Array[String]] = {
    val arr = Array.ofDim[String](4,2)
    for {
      out <- managed(Source.fromFile(path))
    } {
      for{ (line,i) <- out.getLines.zipWithIndex} {
        println(s"($i)@ILOOP")
        for{ (elem,j) <- line.split(",").map(_.trim).zipWithIndex} {
          println(s"($i,$j)@JLOOP")
          arr(i)(j) = elem
        }
      }
    }
    arr
  }
}

scala - try with resource相当

Scalaにおいてtry-with-resourceのようなARMを使うには,私の知っている限りscala-ARMを使う必要がある．
以下の例はmanagedを使ってwriterをmanagedを使って自動で閉じ，scala.io.Sourceで読みだした後，自前のcloseAfterのローンパターンで閉じている．(Alvin Alexander氏のScala Cookbookを参考とさせていただいた)（
Source.from([file])が返すBufferedSourceはcloseメソッドを持っているのでcloseAfterの型要件を満たしている．

import java.io.{BufferedWriter, File, FileWriter}

import resource.managed

import scala.io.Source

/**
  * Created by neko32 on 2016/01/03.
  */
object FileIO {
  def main(args:Array[String]):Unit = {
    val path = "C:\\tmp\\testneko.txt"
    val file = new File(path)
    if(file.exists) file.delete

    for {
      out <- data-blogger-escaped-bufferedwriter="" data-blogger-escaped-closeafter="" data-blogger-escaped-file="" data-blogger-escaped-filewriter="" data-blogger-escaped-managed="" data-blogger-escaped-n="" data-blogger-escaped-new="" data-blogger-escaped-nmachiko="" data-blogger-escaped-nmikeyo="" data-blogger-escaped-npowder="" data-blogger-escaped-orachan="" data-blogger-escaped-ource.fromfile="" data-blogger-escaped-out.flush="" data-blogger-escaped-out.write="" data-blogger-escaped-path="" data-blogger-escaped-src="">
        val texts = src.getLines()
        for((m,n) <- data-blogger-escaped-a="" data-blogger-escaped-b="" data-blogger-escaped-close="" data-blogger-escaped-closeafter="" data-blogger-escaped-closelater="" data-blogger-escaped-def="" data-blogger-escaped-f:="" data-blogger-escaped-m="" data-blogger-escaped-n="" data-blogger-escaped-nit="" data-blogger-escaped-object="" data-blogger-escaped-println="" data-blogger-escaped-resource:="" data-blogger-escaped-s="" data-blogger-escaped-texts.zipwithindex=""> B):B = {
    try {
      f(resource)
    } finally {
      resource.close()
    }
  }
}

scala-ARMを使うには以下の行をbuild.sbtに追加．

libraryDependencies ++= Seq("org.specs2" %% "specs2-core" % "3.6.5" % "test")

Scala - マップのキー・バリュー交換

scalaでは，mapのキー・バリュースワップを容易に実現出来る．

    val myMap = Map("Tora" -> "Chatora", "Mikeyo" -> "Mike", "Powder" -> "Mike")
    val reversed = for((x,y) <- myMap) yield(y,x)
    println(reversed)

Scala - Sequenceマッチ

Scalaのmatch文は極めて強力で，そのうちの一つのリスト要素へのパターンマッチも便利なものの一つだろう．以下の例はMyCatへのコンストラクタマッチとリスト要素へのシーケンスパターンマッチの組み合わせの例．もしパターンマッチ内でジェネリック型も含めた型パターンマッチ等をしていて，かつJavaからそのscalaコードから作られたクラスを利用する場合は，Javaの型消去の特性に気を付けるように．

object Matcher {

  def main(args:Array[String]):Unit = {
    val nekoz = genCats()
    nekoz.foreach{ x =>
      x match {
        case MyCat(a,b) if a > 5 => println("Adult neko.")
        case _ => println("..")
      }
    }
    nekoz match {
      case l @ List(MyCat(8, _), _*) => println(s"okay, starting with 8 year old cat - $l")
      case _ => println("..")
   }

  }


  def genCats() = {
    MyCat(8, "Tora") :: MyCat(4, "Mikeyo") :: List()
  }

}

case class MyCat(age:Int, name:String)

Scala - ワードカウント

SparkではreduceByKeyで簡単にワードカウントができるが，scalaではfoldLeftで実装出来る．

    val x = """kiji,saru,saru#saru,inu,kiji,saru#inu,kiji,kiji#kiji#inu,inu#saru"""
    val v = x.split("#").flatMap(_.split(",")).map(s => (s,1))
    val z = v.foldLeft(Map[String,Int]())((accm, elem) => {
      if(accm.contains(elem._1))
        accm.updated(elem._1, elem._2 + accm(elem._1))
      else
        accm + elem
    })

scala - ディレクトリのファイル操作

妻のパソコンの，とあるフォルダにある画像ファイルのタイムスタンプが何故かおかしくなってしまった．ファイルの数が膨大ということもあり，scalaでさっとコードを書いて修正した．

import java.io.File
import java.time.{LocalDateTime, ZoneId}
import java.util.Date

import org.apache.commons.io.FileUtils

/**
  * Created by neko32 on 2015/12/28.
  */
class FileDateChanger(preProcessDir:String, postProcessDir:String) {

  implicit def dateToLDate(d:Date):LocalDateTime = {
    d.toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault()).toLocalDateTime()
  }

  def process(): Unit = {
    clean()
    val files = new File(preProcessDir).listFiles().filter(f => dateToLDate(new Date(f.lastModified())).getYear() == 2007)
    val totalNum = files.size
    var at = 0
    println(s"Total number of files - ${totalNum}")
    files.foreach { f =>
      var dat = new Date(f.lastModified())
      var f2 = new File(postProcessDir + "\\" + f.getName())
      println(s"processing .. ${f.getName()}[${new Date(f.lastModified())}]")
      FileUtils.copyFile(f, f2)
      f2.setLastModified(dat.plusYears(8).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli)
      println(s"to ${new Date(f2.lastModified())}")
      if(at % 10 == 0) println(s"processed ${at}")
      at += 1
    }
    println(s"done. # of processed files [${at}]")
  }

  private def clean(): Unit = {
    println(s"cleaning ${postProcessDir}")
    new File(postProcessDir).listFiles().foreach(_.delete())
    println("cleaning done.")
  }
}

object Runner {
  def main(args:Array[String]) = {
    val pre = "C:\\tmp\\pre_process"
    val post = "C:\\tmp\\post_process"
    new FileDateChanger(pre, post).process()
  }
}

Scala - 乱数生成プロバイダを用いるstream

    val r = new Random(System.currentTimeMillis())
    def rand(max:Int):Stream[Int] = Stream.cons(r.nextInt(max), rand(max))
    rand(100) take 10 foreach println
    // assign index starting from 1. zipWithIndex()'s index starts from 0
    rand(50) take 5 zip(Stream from 1) foreach println

Scala - Enumeration

ScalaでEnumerationを継承してenumを定義する例．

object Weekdays extends Enumeration {
  type WEEKDAY = Value
  val MON, TUE, WED = Value
}

object MyMain {

  def isMonday(w:Weekdays.Value) = {
    w == Weekdays.MON
  }

  def main(args:Array[String]) = {
    val w = Weekdays.MON
    val w2 = Weekdays.WED
    println(isMonday(w))
    println(isMonday(w2))
  }
}

Scala - akka アクタ

Akka actorのサンプルメモ..

import akka.actor._

/**
  * Created by neko32 on 2015/12/23.
  */

sealed abstract trait Message
case class Request(a:Int, b:Int, op:Operator) extends Message
case class Response(a:Int, b:Int, op:Operator, result:Int) extends Message
case class ExecStart(cmd:String) extends Message
case class ExecEnd(a:Any) extends Message

sealed abstract class Operator(a:Int, b:Int) {
  def calc():Int
}
case class Plus(a:Int, b:Int) extends Operator(a,b) {
  override def calc() = a + b
  override def toString() = " + "
}
case class Minus(a:Int, b:Int) extends Operator(a,b) {
  override def calc() = a - b
  override def toString() = " - "
}
case class Multiply(a:Int, b:Int) extends Operator(a,b) {
  override def calc() = a * b
  override def toString() = " * "
}
case class Divide(a:Int, b:Int) extends Operator(a,b) {
  require(b != 0, "zero divide not allowed")
  override def calc() = a / b
  override def toString() = " / "
}

class CalcWorker extends Actor {
  override def receive = {
    case Request(a,b,op) if op.isInstanceOf[Plus] => println("sending.."); sender ! Response(a, b, op, a + b)
    case Request(a,b,op) if op.isInstanceOf[Minus] => sender ! Response(a, b, op, a - b)
    case Request(a,b,op) if op.isInstanceOf[Multiply] => sender ! Response(a, b, op, a * b)
    case Request(a,b,op) if op.isInstanceOf[Divide] => sender ! Response(a, b, op, a / b)
    case ExecEnd => context.stop(self)
  }
}

trait Requester extends Actor with ActorLogging {
  override def receive = {
    case Response(a, b, op, rez) =>
      log.info(s"got result from calc agent .. ${a}${op}${b} = ${rez}")
    case ExecStart(cmd) => run(cmd)
    case ExecEnd => context.stop(self)
    case _ => log.info("....")
  }
  def run(cmd:String)
}

class CalcRequester(calcAgent:ActorRef) extends Requester {

  def toOp(vals:Array[String]):Operator = vals(2) match {
    case s if s == "plus" => Plus(vals(0).toInt, vals(1).toInt)
    case s if s == "minus" => Minus(vals(0).toInt, vals(1).toInt)
    case s if s == "mult" => Multiply(vals(0).toInt, vals(1).toInt)
    case s if s == "div" => Divide(vals(0).toInt, vals(1).toInt)
  }

  override def run(cmd:String) = {
      // parse a,b
      assume(cmd.count(_ == ',') == 2)
      val vals = cmd.toLowerCase().split(",")
      println("parsed input - " + vals(0) + "," + vals(1) + "," + vals(2))
      val res = calcAgent ! Request(vals(0).toInt, vals(1).toInt, toOp(vals))
  }
}

object MyApp {
  def main(args:Array[String]) = {
    val sys = ActorSystem("CalcSys")
    val calcAgent = sys.actorOf(Props[CalcWorker], "CalcAgent")
    val calcReq = sys.actorOf(Props(new CalcRequester(calcAgent)), "CalcReq")
    calcReq ! ExecStart("3,8,plus")
    Thread.sleep(3000)
    calcReq ! ExecEnd
    calcAgent ! ExecEnd
    val f = sys.terminate()
  }
}

Scala - Mixin, traitそしてselfによる型間依存関係の表現

Scalaのmixinとtraitそしてselfアノテーションを利用することにより，Javaと比較してより明快に型間の依存関係を宣言出来る．Javaではミックスインが出来ない為，クラス間の依存関係はあるクラスのprivate or protectedフィールドとして表現されていることがご想像いただけるかと思う．

case class Neko(name:String,pattern:String, age:Int)

trait CatManage {
  self: CatManage with DefNekoCheck =>
  var nekoz:List[Neko]
  def init():Unit
  def lookupCat(name:String):Neko
}

trait DefNekoCheck {
  def ? (neko:Neko) = neko != null
}

trait NekoCheck extends DefNekoCheck {
  override def ? (neko:Neko) = neko.name == "NA"
}

trait NekozManage extends CatManage with NekoCheck {

  override var nekoz = List[Neko]()

  override def init():Unit = {
    nekoz ::= Neko("Mikeyo", "Mike", 3)
    nekoz ::= Neko("Tora", "Chatora", 8)
    nekoz ::= Neko("Powder", "Mike", 8)
    nekoz ::= Neko("Machiko", "Mike", 10)
  }

  override def lookupCat(name:String):Neko = {
    val n = nekoz find(_.name == name)
    n.getOrElse(Neko("NA", "NA", -1))
  }
}

trait Act {
  def start(f: => List[String])
}

trait App {
  self: Act with CatManage =>
  override def start(execPlan: => List[String]) = {
    init
    val l = execPlan
    l.foreach{ name =>
      lookupCat(name) match {
        case x if x.name == "NA" => println(s"${name} not found..")
        case x => println(x)
      }
    }
  }
}

Scala - visitorパターンのようなもの

ScalaではVisitorパターンを割合簡潔に書くことが出来る．以下の例はあるデータベース上で接続・検索を実行するモジュールで，この例では通常のRDB, HiveそしてインメモリDBをサポートしているとする．また，(乱暴ではあるが簡略のために)RDBとHiveserver2はコネクトとクエリを同一の手順，インメモリはコネクトを必要としないと仮に想定している．

package tanuneko

/**
  * Created by neko32 on 2015/12/20.
  */
sealed abstract class DB(host:String, userId:String, passwd:String)

case class RegularRDB(host:String, userId:String, passwd:String) extends DB(host, userId, passwd)

case class InMemoryDB(userId:String, passwd:String) extends DB(null, userId, passwd)

case class HiveDB(host:String, userId:String, passwd:String) extends DB(host, userId, passwd)

case class ResultSet(data:String)

trait DBAction {
  def connect():Unit = {}
  def runQuery(str:String):ResultSet
}

class RegularDBAction(host:String, userId:String, passwd:String) extends DBAction {
  override def connect(): Unit = {
    println(s"connecting to ${host} with user[${userId}]")
  }
  override def runQuery(sql: String): ResultSet = {
    println(s"send query[${sql} to Database[${host}]")
    new ResultSet("returned data.")
  }
}

class InMemoryDBAction(userId:String, passwd:String) extends DBAction {
  override def runQuery(sql: String): ResultSet = {
    println(s"[inmem] running query[${sql}]")
    new ResultSet("returned data.")
  }
}

object Runner {
  def main(args:Array[String]):Unit = {
      val userId = "neko"
      val passwd = "miPasswd150X"
      val host = "myhost.org:16500"
      val sql = "select * from mydb.mytbl"

      def runQueryAfterConnect = (db:DB) => db match {
        case r:RegularRDB => {
          val act = new RegularDBAction(r.host, r.userId, r.passwd)
          act.connect()
          println(s"result - ${act.runQuery(sql)}")
        }
        case i:InMemoryDB => {
          val act = new InMemoryDBAction(i.userId, i.passwd)
          println(s"[inmem] result - ${act.runQuery(sql)}")
        }
        case r:HiveDB => {
          val act = new RegularDBAction(r.host, r.userId, r.passwd)
          act.connect()
          println(s"result - ${act.runQuery(sql)}")
        }
      }

      val sybase = new RegularRDB(host, userId, passwd)
      runQueryAfterConnect(sybase)
      val inmem = new InMemoryDB(userId, passwd)
      runQueryAfterConnect(inmem)
      val hive = new HiveDB(host, userId, passwd)
      runQueryAfterConnect(hive)
  }
}

scala - tailrecアノテーション

scalaではtailrecアノテーションを使って末尾再帰の最適化をすることができる．
関数は再起呼び出しで終わっている必要がある．

  @tailrec
  def fact(i:BigInt, accm:BigInt):BigInt = {
    i match {
      case _ if i == 1 => accm
      case _ => fact(i - 1, i * accm)
    }
  }

Javaの関数プログラミングで偏差

暇つぶしに統計の基礎の動画を見ていたら，サンプルのコードを書きたくなったので，メモとして．．
この例ではカンマ区切りの名前と点数 の行からなるデータを読み込んで，平均，分散，偏差，標準偏差そして偏差値を計算する．

package org.tanuneko;

import com.google.common.base.Function;
import com.google.common.base.MoreObjects;
import com.google.common.base.Preconditions;
import com.google.common.base.Splitter;
import com.google.common.collect.Collections2;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.google.common.io.Files;
import com.google.common.io.LineProcessor;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

public class STDDev {

    public static void main(String args[]) throws Exception {
        new STDDev();
    }

    public STDDev() throws IOException {
        File scoreFile = new File(STDDev.class.getClassLoader().getResource("score.txt").getPath());
        ImmutableList<Record> rec = Files.asCharSource(scoreFile, Charset.defaultCharset())
                .readLines(new LineProcessor<ImmutableList<Record>>() {
                    List<Record> results = Lists.newArrayList();
                    @Override
                    public boolean processLine(String line) throws IOException {
                        List<String> elems = Splitter.on(",").splitToList(line);
                        Preconditions.checkState(elems.size() == 2);
                        results.add(new Record(elems.get(0), Integer.parseInt(elems.get(1))));
                        return true;
                    }

                    @Override
                    public ImmutableList<Record> getResult() {
                        return ImmutableList.copyOf(results);
                    }
                });

        int totalScore = rec.stream().mapToInt(x->x.getScore()).sum();
        double avg = totalScore / rec.size();
        rec.stream().forEach(x->x.setDev(x.getScore() - avg));
        double v = calcVariation(rec);
        double d = calcStddev(rec);

        System.out.println("total:" + totalScore + ", avg:" + avg);
        System.out.println("variation:" + v);
        System.out.println("stddev:" + d);
        System.out.println(checkDev(rec));

        rec.stream().forEach(x -> {
            x.setScoreDev(50 + 10 * (x.getDev()/d));
        });

        System.out.println(rec);
    }

    private double calcVariation(ImmutableList<Record> rec) {
        return rec.stream().mapToDouble(x->x.getDev())
                .reduce(0, (x,y)-> x + Math.pow(y, 2)) / rec.size();
    }

    private double calcStddev(ImmutableList<Record> rec) {
        return Math.sqrt(calcVariation(rec));
    }

    private boolean checkDev(ImmutableList<Record> rec) {
        double d = rec.stream().mapToDouble(x->x.getDev())
                .sum();
        System.out.println(d);
        return d == 0;
    }
}

class Record {
    private String name;
    private int score;
    private double dev;
    private double scoreDev;
    public Record(String name, int score) {
        this.name = name;
        this.score = score;
        dev = scoreDev = 0d;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return MoreObjects.toStringHelper(this)
                .add("name", name)
                .add("score", score)
                .add("dev", dev)
                .add("score dev", scoreDev)
                .toString();
    }

    public int getScore() {
        return score;
    }

    public double getDev() {
        return dev;
    }

    public void setDev(double dev) {
        this.dev = dev;
    }

    public double getScoreDev() {
        return scoreDev;
    }

    public void setScoreDev(double scoreDev) {
        this.scoreDev = scoreDev;
    }
}

ねこ。。

google guavaの関数の合成やtransformを使ってみた．（今さらながら。。)
以下のコードはID:にゃんこクラスのマップのルックアップ関数とにゃんこクラスからそのにゃんこ情報のStringに変更する関数を合成したものと,
そのにゃんこ情報列からmで始まりかつみけねこである条件でフィルタをかける例．

package org.tanuneko;

import com.google.common.base.Function;
import com.google.common.base.Functions;
import com.google.common.base.Predicate;
import com.google.common.base.Predicates;
import com.google.common.collect.Collections2;

import java.util.*;

public class Nekosagashi {

    public static void main(String args[]) {
        new Nekosagashi();
    }

    public Nekosagashi() {
        Map<Integer,Cat> neko = getMap();
        Function<Integer,Cat> lookup = Functions.forMap(neko);
        Function<Cat,String> patExt = new CatInfoExt();
        Function<Integer,String> getCatInfoAsStringByID = Functions.compose(patExt, lookup);
        List<Integer> vals = Arrays.asList(IVAL(1),IVAL(2),IVAL(3),IVAL(4));
        Collection<String> nekos = Collections2.transform(vals, getCatInfoAsStringByID);
        Collections2.filter(nekos,
                Predicates.and(new IsStartWithM(), new IsMikeneko()))
                .forEach(System.out::println);
    }

    class IsStartWithM implements Predicate<String> {
        @Override
        public boolean apply(String input) {
            return input.toLowerCase().startsWith("m");
        }
    }

    class IsMikeneko implements Predicate<String> {
        @Override
        public boolean apply(String input) {
            return input.toLowerCase().contains("mike");
        }
    }

    class Decorator implements Function<String,String> {

        @Override
        public String apply(String input) {
            return "***" + input + "***";
        }
    }

    class CatInfoExt implements Function<Cat,String> {

        @Override
        public String apply(Cat input) {
            return input.getName() + ":" + input.getPattern();
        }
    }

    public Map<Integer,Cat> getMap() {
        Map<Integer,Cat> map = new HashMap<>();
        map.put(1, new Cat("Powder", "seiyoumike"));
        map.put(2, new Cat("Machiko", "orangemike"));
        map.put(3, new Cat("Torachan", "chatora"));
        map.put(4, new Cat("Mikeyo", "wafumike"));
        return map;
    }

    class Cat {
        private String name;
        private String pattern;
        public Cat(String name, String pattern) {
            this.name = name;
            this.pattern = pattern;
        }
        public String getName() { return name; }
        public String getPattern() { return pattern; }
    }

    private static Integer IVAL(int i) {
        return new Integer(i);
    }
}

そしてこれはうちのめんこいにゃんこ．

[scala] unapplyメモ

extractorとしてのunapplyのサンプルコードメモ．

Message.scala - メッセージ　コンパニオンクラス

package tanuneko.ui2

class Message(val msg:String) {

  def this() = this(msg = "")

  override def toString():String = {
    s"msg:${msg}"
  }

  def show(): Unit = {
    println(msg)
  }

}

object Message {

  def apply(): Unit = new Message()
  def apply(msg:String) = new Message(msg)
  def unapply(res:Message) = Some(res.msg + "dayon")

}

MessageTestSpec.scala - メッセージspec2テスト

package tanuneko.test

import tanuneko.ui2.Message
import org.specs2._

class MessageTestSpec extends mutable.Specification {
  "Message unapply" should {
    "return its msg field" in {
      val resp = Message("nyanchan")
      var isOk = resp match {
        case Message(x) if x == "nyanchandayon" => true
        case _ => false
      }
      isOk must beTrue
    }
  }
}

scala勉強メモ

些細なバブルソート．いいコード書けるように頑張ります．

object BubbleSort {
  def bubble(v:Array[Int]): Unit = {
    var t = 0
    def iter = (x:Array[Int]) => {
      for(i <- 0 until x.length)
        println(x(i))
    }

    println("**before**")
    iter(v)

    for(i <- 0 until v.size) {
      for(j <- i until v.size - 1) {
        if(v(i) >= v(j)) {
          t = v(i)
          v(i) = v(j)
          v(j) = t
        }
      }
    }
    println("**after**")
    iter(v)
  }

  def main(args:Array[String]): Unit = {
    var v = Array(32,25,40,10,38,50)
    bubble(v)
  }
}