Scala實用指南

此書是一本學習scala基礎入門的好書，但是總感覺文字內容過多，不夠簡潔，能夠一句話概括的還得繞一大圈，不過還好算相當不錯的學習scala語言的書，scala語法更偏向於java的流操作不過比流更加接近自然語言的寫法，雖然讀了scala這本書大致能夠看懂scala的一些案例，但最重要的是體會scala的設計理念及思想，讀的越多收穫越大，不懂的越多，加油，奧利給！

scala其實和Python裏面的pandas語法結構有點像，還有js裏面的箭頭函數啥的，反而和Java不太像了。

太過淺顯，適合Scala入門閱讀

書馬馬虎虎，如果對java的函數式編程精通的話，學起來應該不困難。

Scala是一門多範式的編程語言，一種類似Java的編程語言，設計初衷是實現可伸縮的語言、並集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。 Java語言在不停地變化之中，爲了優化自身代碼冗長和數據處理方面的不足，向Lisp，Clojure、Erlang、Haskell等函數式編程語言借鑑了經驗，Java8的出現才使得Java具備了函數式編程的能力，某些場景下開發效率大幅提高，讓我對Java有了更大的信心。 Scala的語法跟Java8比較接近，比如Scala特質Trait相當於Java的接口Interface，繼承都是extends，只要真正理解了面向對象OOP和函數式FP的思想，就不會覺得學習Scala困難。隨着Java的版本不斷升級，Java的特性是越來越靠近Scala，Java8引入函數式編程，Java11纔有了類型推斷，但是仍然沒有Scala那麼簡潔和強大： 1、Scala可以用一個簡單的下劃線“_”去表示一系列參數和參數列表。 2、Scala可以實現多重賦值和返回多個值。 3、Java的泛型存在類型檢測的缺陷，尤其是Map數據結構，即使Map的key是String類型，我們仍然可以向get方法傳入Integar類型的值，運行也不會報錯，但是卻獲取不了對應的value（null），導致粗心的程序員以爲是邏輯的錯誤，白白浪費了調試和檢查邏輯的時間！ 4、Java對字符串的處理是日常開發中最經常做的事，用“+”拼接、StringBuffer、StringBuilder、String.formmat等等方式都很繁瑣，而且容易出錯，而Scala字符串插值真的很便捷。 5、當你在使用Java，你可能會爲double[]和Double[]之間不能直接賦值而煩惱，你可能會爲list列表轉Array數組、Array數組轉list列表專門寫了一些Util工具類，你可能爲了將單線程改成多線程，要把以前寫死的ArrayList類型一個一個地改寫成List接口或者Vector向量類型，你可能檢查很久才發現Map的get方法的參數類型傳錯而程序不報錯。 6、使用Scala編程，就已經具備了使用Lombok的@val @var @Getter @Setter @Accessors @Value @Data @Builder的便捷性。 7、Scala內置了協變的功能，能夠極大地提高使用集合類開發的效率，這一特性是Java8所不具備，Java8的協變要編寫泛型方法才能實現。 8、Java 8的惰性求值是通過實現Supplier接口，每一次都要提供初始化的方法，而Scala直接使用關鍵字lazy或者view，無需顯式調用get方法。 9、Scala沒有static，使用伴生對象實現單例，是真正意義上的面向對象OOP。 Java項目中通常會有很多Util工具類，而這些工具類的方法都是被寫成static靜態方法（類方法），是面向過程的設計而不是面向對象OOP的設計，導致封裝性和重用性極差（無狀態，無法鏈式調用等等）。 10、Scala擁有強大的模式匹配。Scala的模式變量是專門用於匹配模式的，可以被後續代碼引用。 注意！不熱愛學習的人，任何編程語言都難。不遵循代碼規範，不會總結編程方法論的人，任何語言都會寫出很爛的代碼，跟編程語言沒有太大關係，即使是使用Python也不例外。 Scala比其他函數式編程語言更進一步的是Actor模型，即基於共享數據的隔離對多線程代碼進行的封裝。使用Akka可以輕鬆實現健壯的高併發分佈式系統，Flink的一些版本集成了Akka作爲基礎組件。 Scala的生態完善，就應用來說，有大數據流計算框架spark、分佈式發佈訂閱系統Kafka、Akka、Play和Lift等Web框架、Rpc框架Finagle、測試框架Specs等等。 編程語言很多，Go、Python、Scala、Kotlin、Rust、Ruby、Dart、Julia，討論比較多的是Scala、Go、Python，就目前的應用而言： Go適合服務端開發。 Scala適合服務端、大數據、數據挖掘、NLP、圖像識別、機器學習、深度學習…等等開發。 Python適合快速地實現算法的原型。 但是，Python這門動態語言，性能是個問題，對於大型項目，架構和重構是災難。 （當你在使用Python，一小部分代碼的修改可能導致你要重新調整整個文件的縮進，一些本應該馬上報錯的地方卻只能在調試的時候才報錯，結果你要改很多地方。）

寫的並不系統。 如果你是java還是不要學scala，第一是太小衆，沒有生態。第二語法差別很大。感覺是java,ruby,python,js的混合體，可想而知。 但如果你是spark工作者可以考慮學。如果不是java之外學python更合適。

很基礎的一本書 不過學了一個scala的stack traits用來做decorate pattern的例子。比起java來的確簡潔了 不過學習難度又有上升. 所以說在代碼的readability和efficiency真是各有取捨

雖然有些地方打印的不對，但是不影響閱讀，基本把Scala的方方面面介紹了一下，有效的結合Java來談談從語言級別的優勢。是本適合Java工程師過度到Scala的書，推薦閱讀

作爲一名熟悉Java語言的開發者，這本書幫我循序漸進地瞭解了Scala語言的特性，內容組織得非常好。

講的比較全，但是每部分講的都淺嘗輒止