Jak zamienić program napisany jako sekwencyjny strumień przejść stanów przez scalaz-stream?

83

Próbuję zrozumieć, jak zreorganizować program, który wcześniej napisałbym jako sekwencję przejść stanów:

Mam logikę biznesową:

type In = Long
type Count = Int 
type Out = Count
type S = Map[Int, Count]

val inputToIn: String => Option[In] 
  = s => try Some(s.toLong) catch { case _ : Throwable => None } 

def transition(in: In): S => (S, Out) 
  = s => { val n = s.getOrElse(in, 0); (s + (in -> n+1), n+1) }

val ZeroOut: Out = 0
val InitialState: S = Map.empty

Dzięki nim chcę skonstruować program do przekazania w jakimś początkowym stanie (pusta mapa), odczytać dane wejściowe ze standardowego wejścia , przekonwertować je na In, uruchomić przejście stanu i wyprowadzić stan bieżący Si wyjście Outna standardowe wyjście .

Wcześniej zrobiłbym coś takiego:

val runOnce = StateT[IO, S, Out](s => IO.readLn.map(inputToIn) flatMap { 
  case None     => IO((s, ZeroOut))
  case Some(in) => val (t, o) = transition(in)(s)
                   IO.putStrLn(t.toString) |+| IO.putStrLn(o.toString) >| IO((t, o))   
})

Stream.continually(runOnce).sequenceU.eval(InitialState)

Jednak naprawdę staram się zobaczyć, jak połączyć to podejście (strumień przejść stanów) ze scalaz-stream . Zacząłem od tego:

type Transition = S => (S, Out)
val NoTransition: Transition = s => (s, 0)

io.stdInLines.map(inputToIn).map(_.fold(NoTransition)(transition))

To jest typu: Process[Task, Transition]. Naprawdę nie wiem, dokąd mam iść.

  1. Jak „przekazać” mój InitialStatei uruchomić program, łącząc dane wyjściowe Sw każdym kroku jako dane wejściowe Sdo następnego?
  2. Jak uzyskać wartości Si Outna każdym kroku i wydrukować je na standardowe wyjście (zakładając, że mogę je przekonwertować na ciągi)?

Próbując użyć pojedynczego dla zrozumienia, utknąłem w podobny sposób:

for {
  i <- Process.eval(Task.now(InitialState))
  l <- io.stdInLines.map(inputToIn)
...

Każda pomoc jest mile widziana!

Teraz poszedłem trochę dalej. 

type In_ = (S, Option[In])
type Out_ = (S, Out) 

val input: Process[Task, In_] 
  = for  {
      i <- Process.emit(InitialState) 
      o <- io.stdInLines.map(inputToIn)
   } yield (i, o)

val prog =
  input.pipe(process1.collect[In_, Out_]) {
    case (s, Some(in)) => transition(in)(s)
  }).to(io.stdOutLines.contramap[Out_](_.toString))

Następnie

prog.run.run

To nie działa: Wygląda na to, że państwo nie jest gwintowany przez strumień. Raczej na każdym etapie przekazywany jest stan początkowy.

Paul Chiusano zasugerował zastosowanie podejścia process1.scan. Więc teraz robię to:

type In_  = In
type Out_ = (S, Out)

val InitialOut_ = (InitialState, ZeroOut)

val program =
  io.stdInLines.collect(Function.unlift(inputToIn)).pipe(
    process1.scan[In_, Out_](InitialOut_) {
      case ((s, _), in) => transition(in)(s)
    }).to(io.stdOutLines.contramap[Out_](_.shows))

Jest tu problem: w tym konkretnym przykładzie mój Outtyp jest monoidem , więc mój stan początkowy można utworzyć za pomocą jego tożsamości, ale generalnie może tak nie być. Co bym wtedy zrobił? (Myślę, że mógłbym użyć, Optionale wydaje się, że jest to niepotrzebne).

scala  scalaz  scalaz-stream 
— oxbow_lakes
źródło
— Eric
Czy nie użyłbyś tej samej StateTkonstrukcji, co monada nośna dla swojego strumienia? type Carrier[A] = StateT[Task, S, A]; val input: Process[Carrier, Option[In]] = ...; prog.run.run(initialValue).run // prog.run is a Carrier[Unit] i.e. StateT
— lmm

Odpowiedzi:

1 
import io.FilePath

import scalaz.stream._
import Process._
import scalaz.concurrent.Task
import Task._
import scalaz.{Show, Reducer, Monoid}
import scalaz.std.list._
import scalaz.syntax.foldable._
import scalaz.syntax.bind._
import scalaz.stream._
import io._
import scalaz.stream.text._
import Processes._
import process1.lift
import control.Functions._

/**
 * A Fold[T] can be used to pass over a Process[Task, T].
 * 
 * It has:
 *
 *  - accumulation, with an initial state, of type S, a fold action and an action to perform with the last state
 *  
 *  - side-effects with a Sink[Task, (T, S)] to write to a file for example, using the current element in the Process
 *    and the current accumulated state
 *
 * This covers many of the needs of iterating over a Scalaz stream and is composable because there is a Monoid
 * instance for Folds
 * 
 */
trait Fold[T] {
  type S

  def prepare: Task[Unit]
  def sink: Sink[Task, (T, S)]
  def fold: (T, S) => S
  def init: S
  def last(s: S): Task[Unit]

  /** create a Process1 returning the state values */
  def foldState1: Process1[T, S] =
    Processes.foldState1(fold)(init)

  /** create a Process1 returning the folded elements and the state values */
  def zipWithState1: Process1[T, (T, S)] =
    Processes.zipWithState1(fold)(init)

}

/**
 * Fold functions and typeclasses
 */
object Fold {

  /**
   * Create a Fold from a Sink with no accumulation
   */
  def fromSink[T](aSink: Sink[Task, T]) =  new Fold[T] {
    type S = Unit
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = aSink.extend[S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = (t: T, u: Unit) => u
    def init = ()
    def last(u: Unit) = Task.now(u)
  }

  /**
   * Transform a simple sink where the written value doesn't depend on the
   * current state into a sink where the current state is passed all the time
   * (and actually ignored)
   * Create a Fold a State function
   */
  def fromState[T, S1](state: (T, S1) => S1)(initial: S1) = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = state
    def init = initial
    def last(s: S) = Task.now(())
  }

  /**
   * Create a Fold from a side-effecting function
   */
  def fromFunction[T](f: T => Task[Unit]): Fold[T] =
    fromSink(Process.constant(f))

  /**
   * Create a Fold from a Reducer
   */
  def fromReducer[T, S1](reducer: Reducer[T, S1]): Fold[T] = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = reducer.cons
    def init = reducer.monoid.zero
    def last(s: S) = Task.now(())
  }

  /**
   * Create a Fold from a Reducer and a last action
   */
  def fromReducerAndLast[T, S1](reducer: Reducer[T, S1], lastTask: S1 => Task[Unit]): Fold[T] = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = reducer.cons
    def init = reducer.monoid.zero
    def last(s: S) = lastTask(s)
  }

  /**
   * This Sink doesn't do anything
   * It can be used to build a Fold that does accumulation only
   */
  def unitSink[T, S]: Sink[Task, (T, S)] =
    channel((tu: (T, S)) => Task.now(()))

  /**
   * Unit Fold with no side-effect or accumulation
   */
  def unit[T] = fromSink(channel((t: T) => Task.now(())))

  /**
   * Unit fold function
   */
  def unitFoldFunction[T]: (T, Unit) => Unit = (t: T, u: Unit) => u

  /** create a fold sink to output lines to a file */
  def showToFilePath[T : Show, S](path: FilePath): Sink[Task, (T, S)] =
    io.fileChunkW(path.path).pipeIn(lift(Show[T].shows) |> utf8Encode).extend[S]

  implicit class FoldOps[T](val fold: Fold[T]) {
  }

  /**
   * Monoid for Folds, where effects are sequenced
   */
  implicit def foldMonoid[T]: Monoid[Fold[T]] = new Monoid[Fold[T]] {
    def append(f1: Fold[T], f2: =>Fold[T]): Fold[T] = f1 >> f2
    lazy val zero = Fold.unit[T]
  }

  /**
   * create a new Fold sequencing the effects of 2 Folds
   */
  implicit class sequenceFolds[T](val fold1: Fold[T]) {
    def >>(fold2: Fold[T]) = new Fold[T] {
      type S = (fold1.S, fold2.S)

      def prepare = fold1.prepare >> fold2.prepare

      def sink = fold1.sink.zipWith(fold2.sink) { (f1: ((T, fold1.S)) => Task[Unit], f2: ((T, fold2.S)) => Task[Unit]) =>
        (ts: (T, S)) => {
          val (t, (s1, s2)) = ts
          (f1((t, s1)) |@| f2((t, s2)))((_,_))
        }
      }

      def fold = (t : T, s12: (fold1.S, fold2.S)) => (fold1.fold(t, s12._1), fold2.fold(t, s12._2))
      def last(s12: (fold1.S, fold2.S)) = (fold1.last(s12._1) |@| fold2.last(s12._2))((_,_))
      def init = (fold1.init, fold2.init)
    }
  }

  /**
   * Run a fold an return the last value
   */
  def runFoldLast[T](process: Process[Task, T], fold: Fold[T]): Task[fold.S] =
    fold.prepare >>
    logged(process |> fold.zipWithState1).drainW(fold.sink).map(_._2).runLastOr(fold.init)

  /**
   * Run a Fold an let it perform a last action with the accumulated state
   */
  def runFold[T](process: Process[Task, T], fold: Fold[T]): Task[Unit] =
    runFoldLast(process, fold).flatMap(fold.last)

  /**
   * Run a list of Folds, sequenced with the Fold Monoid
   */
  def runFolds[T](process: Process[Task, T], folds: List[Fold[T]]): Task[Unit] =
    runFold(process, folds.suml)

}
— AMAAN ANWAR
źródło
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.