scala - Cómo entender poligonal, traverseU y poligonal
scalaz (1)
sequence se usa para reunir los efectos aplicativos . Más concretamente, le permite "voltear" F[G[A]] a G[F[A]] , siempre que G sea Applicative y F sea Traversable . Entonces podemos usarlo para "juntar" un montón de efectos Applicative (note que todos los Monad son Applicative ):
List(Future.successful(1), Future.successful(2)).sequence : Future[List[Int]]
// = Future.successful(List(1, 2))
List(4.set("abc"), 5.set("def")).sequence : Writer[String, List[Int]]
// = List(4, 5).set("abcdef")
traverse es equivalente al map luego a la sequence , por lo que puede usarlo cuando tiene una función que devuelve un Applicative y desea obtener solo una instancia de su Applicative lugar de una lista de ellos:
def fetchPost(postId: Int): Future[String]
//Fetch each post, but we only want an overall `Future`, not a `List[Future]`
List(1, 2).traverse[Future, String](fetchPost): Future[List[String]]
traverseU es la misma operación que traverse , solo con los tipos expresados de forma diferente para que el compilador pueda inferirlos más fácilmente.
def logConversion(s: String): Writer[Vector[String], Int] =
s.toInt.set(Vector(s"Converted $s"))
List("4", "5").traverseU(logConversion): Writer[Vector[String], List[Int]]
// = List("4", "5").map(logConversion).sequence
// = List(4.set("Converted 4"), 5.set("Converted 5")).sequence
// = List(4, 5).set(Vector("Converted 4", "Converted 5"))
traverseM(f) es equivalente a traverse(f).map(_.join) , donde join es el nombre de scalaz para flatten . Es útil como una especie de "elevación de FlatMap":
def multiples(i: Int): Future[List[Int]] =
Future.successful(List(i, i * 2, i * 3))
List(1, 10).map(multiples): List[Future[List[Int]]] //hard to work with
List(1, 10).traverseM(multiples): Future[List[Int]]
// = List(1, 10).traverse(multiples).map(_.flatten)
// = List(1, 10).map(multiples).sequence.map(_.flatten)
// = List(Future.successful(List(1, 2, 3)), Future.successful(List(10, 20, 30)))
// .sequence.map(_.flatten)
// = Future.successful(List(List(1, 2, 3), List(10, 20, 30))).map(_.flatten)
// = Future.successful(List(1, 2, 3, 10, 20, 30))
Estoy confundido sobre el caso de uso sobre poligonal, traverseU y poligonal, lo busqué en el sitio web de Scalaz, el ejemplo de código simple:
def sum(x: Int) = x + 1
List(1,2,3).traverseU(sum)
parece que es similar a (mapa y agregado):
List(1,2,3).map(sum).reduceLeft(_ + _)
Creo que es más que eso para TraverseU, solo me pregunto cuál es la diferencia entre esos 3 métodos, sería mejor que tenga algún código de muestra para mostrar la diferencia
Muchas gracias de antemano