Scala实用指南

此书是一本学习scala基础入门的好书，但是总感觉文字内容过多，不够简洁，能够一句话概括的还得绕一大圈，不过还好算相当不错的学习scala语言的书，scala语法更偏向于java的流操作不过比流更加接近自然语言的写法，虽然读了scala这本书大致能够看懂scala的一些案例，但最重要的是体会scala的设计理念及思想，读的越多收获越大，不懂的越多，加油，奥利给！

scala其实和Python里面的pandas语法结构有点像，还有js里面的箭头函数啥的，反而和Java不太像了。

太过浅显，适合Scala入门阅读

书马马虎虎，如果对java的函数式编程精通的话，学起来应该不困难。

Scala是一门多范式的编程语言，一种类似Java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Java语言在不停地变化之中，为了优化自身代码冗长和数据处理方面的不足，向Lisp，Clojure、Erlang、Haskell等函数式编程语言借鉴了经验，Java8的出现才使得Java具备了函数式编程的能力，某些场景下开发效率大幅提高，让我对Java有了更大的信心。 Scala的语法跟Java8比较接近，比如Scala特质Trait相当于Java的接口Interface，继承都是extends，只要真正理解了面向对象OOP和函数式FP的思想，就不会觉得学习Scala困难。随着Java的版本不断升级，Java的特性是越来越靠近Scala，Java8引入函数式编程，Java11才有了类型推断，但是仍然没有Scala那么简洁和强大： 1、Scala可以用一个简单的下划线“_”去表示一系列参数和参数列表。 2、Scala可以实现多重赋值和返回多个值。 3、Java的泛型存在类型检测的缺陷，尤其是Map数据结构，即使Map的key是String类型，我们仍然可以向get方法传入Integar类型的值，运行也不会报错，但是却获取不了对应的value（null），导致粗心的程序员以为是逻辑的错误，白白浪费了调试和检查逻辑的时间！ 4、Java对字符串的处理是日常开发中最经常做的事，用“+”拼接、StringBuffer、StringBuilder、String.formmat等等方式都很繁琐，而且容易出错，而Scala字符串插值真的很便捷。 5、当你在使用Java，你可能会为double[]和Double[]之间不能直接赋值而烦恼，你可能会为list列表转Array数组、Array数组转list列表专门写了一些Util工具类，你可能为了将单线程改成多线程，要把以前写死的ArrayList类型一个一个地改写成List接口或者Vector向量类型，你可能检查很久才发现Map的get方法的参数类型传错而程序不报错。 6、使用Scala编程，就已经具备了使用Lombok的@val @var @Getter @Setter @Accessors @Value @Data @Builder的便捷性。 7、Scala内置了协变的功能，能够极大地提高使用集合类开发的效率，这一特性是Java8所不具备，Java8的协变要编写泛型方法才能实现。 8、Java 8的惰性求值是通过实现Supplier接口，每一次都要提供初始化的方法，而Scala直接使用关键字lazy或者view，无需显式调用get方法。 9、Scala没有static，使用伴生对象实现单例，是真正意义上的面向对象OOP。 Java项目中通常会有很多Util工具类，而这些工具类的方法都是被写成static静态方法（类方法），是面向过程的设计而不是面向对象OOP的设计，导致封装性和重用性极差（无状态，无法链式调用等等）。 10、Scala拥有强大的模式匹配。Scala的模式变量是专门用于匹配模式的，可以被后续代码引用。 注意！不热爱学习的人，任何编程语言都难。不遵循代码规范，不会总结编程方法论的人，任何语言都会写出很烂的代码，跟编程语言没有太大关系，即使是使用Python也不例外。 Scala比其他函数式编程语言更进一步的是Actor模型，即基于共享数据的隔离对多线程代码进行的封装。使用Akka可以轻松实现健壮的高并发分布式系统，Flink的一些版本集成了Akka作为基础组件。 Scala的生态完善，就应用来说，有大数据流计算框架spark、分布式发布订阅系统Kafka、Akka、Play和Lift等Web框架、Rpc框架Finagle、测试框架Specs等等。 编程语言很多，Go、Python、Scala、Kotlin、Rust、Ruby、Dart、Julia，讨论比较多的是Scala、Go、Python，就目前的应用而言： Go适合服务端开发。 Scala适合服务端、大数据、数据挖掘、NLP、图像识别、机器学习、深度学习…等等开发。 Python适合快速地实现算法的原型。 但是，Python这门动态语言，性能是个问题，对于大型项目，架构和重构是灾难。 （当你在使用Python，一小部分代码的修改可能导致你要重新调整整个文件的缩进，一些本应该马上报错的地方却只能在调试的时候才报错，结果你要改很多地方。）

写的并不系统。 如果你是java还是不要学scala，第一是太小众，没有生态。第二语法差别很大。感觉是java,ruby,python,js的混合体，可想而知。 但如果你是spark工作者可以考虑学。如果不是java之外学python更合适。

很基础的一本书 不过学了一个scala的stack traits用来做decorate pattern的例子。比起java来的确简洁了 不过学习难度又有上升. 所以说在代码的readability和efficiency真是各有取舍

虽然有些地方打印的不对，但是不影响阅读，基本把Scala的方方面面介绍了一下，有效的结合Java来谈谈从语言级别的优势。是本适合Java工程师过度到Scala的书，推荐阅读

作为一名熟悉Java语言的开发者，这本书帮我循序渐进地了解了Scala语言的特性，内容组织得非常好。

讲的比较全，但是每部分讲的都浅尝辄止