本篇文章为大家展示了Groovy与Scala 类怎么在java中使用，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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Groovy 的混入

Groovy 通过 metaClass.mixin() 方法或 @Mixin 注解来实现混入。（@Mixin 注解依次使用 Groovy Abstract Syntax Tree (AST) 转换，以支持所需的元编程管道。）清单 1 中的示例使用 metaClass.mixin() 让 File 类能够创建 ZIP 压缩文件：

清单 1. 将 zip() 方法混合到 File 类中

class Zipper {
def zip(dest) {
new ZipOutputStream(new FileOutputStream(dest))
.withStream { ZipOutputStream zos ->
eachFileRecurse { f ->
if (!f.isDirectory()) {
zos.putNextEntry(new ZipEntry(f.getPath()))
new FileInputStream(f).withStream { s ->
zos << s
zos.closeEntry()
}
}
}
}
}
static {
File.metaClass.mixin(Zipper)
}
}

在清单 1 中，我创建了一个 Zipper 类，它包含新的 zip() 方法，以及将该方法添加到现有 File 类的连接。zip() 方法的（不起眼的）Groovy 代码以递归方式创建了一个 ZIP 文件。清单的最后一部分通过使用静态的初始化程序，将新方法添加到现有的 File 类。在 Java 语言中，类的静态初始化程序在加载类的时候运行。静态初始化程序是扩充代码的理想位置，因为在运行依赖于增强的任何代码之前，应确保先运行初始化程序。在 清单 1 中，mixin() 方法将 zip() 方法添加到 File。

在 "没有继承性的扩展，第 1 部分" 中，我介绍了两种 Groovy 机制： ExpandoMetaClass 和类别类，您可以使用它们在现有类上添加、更改或删除方法。使用 mixin() 添加方法的最终结果与使用 ExpandoMetaClass 或类别类添加方法的最终结果相同，但它们的实现是不一样的。请考虑清单 2 中混入示例：

清单 2. 混入操纵继承层次结构

import groovy.transform.ToString
class DebugInfo {
def getWhoAmI() {
println "${this.class} <- ${super.class.name} 
<<-- ${this.getClass().getSuperclass().name}"
}
}
@ToString class Person {
def name, age
}
@ToString class Employee extends Person {
def id, role
}
@ToString class Manager extends Employee {
def suiteNo
}
Person.mixin(DebugInfo)
def p = new Person(name:"Pete", age:33)
def e = new Employee(name:"Fred", age:25, id:"FRE", role:"Manager")
def m = new Manager(name:"Burns", id:"001", suiteNo:"1A")
p.whoAmI
e.whoAmI
m.whoAmI

在清单 2 中，我创建了一个名为 DebugInfo 的类，其中包含一个 getWhoAmI 属性定义。在该属性内，我打印出类的一些详细信息，比如当前类以及 super 和 getClass().getSuperClass() 属性的父子关系说明。接下来，我创建一个简单的类层次结构，包括 Person、Employee 和 Manager。

然后我将 DebugInfo 类混合到驻留在层次结构顶部的 Person 类。由于 Person 具有 whoAmI 属性，所以其子类也具有该属性。

在输出中，可以看到（并且可能会感到惊讶），DebugInfo 类将自己插入到继承层次结构中：

class Person <- DebugInfo <<-- java.lang.Object
class Employee <- DebugInfo <<-- Person
class Manager <- DebugInfo <<-- Employee

混入方法必须适应 Groovy 中现有的复杂关系，以便进行方法解析。清单 2 中的父类的不同返回值反映了这些关系。方法解析的细节不属于本文的讨论范围。但请小心处理对混入方法中的 this 和 super 值（及其各种形式）的依赖。

使用类别类或 ExpandoMetaClass 不影响继承，因为您只是对类进行修改，而不是混入不同的新行为中。这样做的一个缺点是，无法将这些更改识别为一个不同类别的构件。如果我使用类别类或 ExpandoMetaClass 将相同的三个方法添加到多个类中，那么没有特定的代码构件（比如接口或类签名）可以识别目前存在的共性。混入的优点是，Groovy 将使用混入的一切都视为一个类别。

类别类实现的一个麻烦之处在于严格的类结构。您必须完全使用静态方法，每个方法至少需要接受一个参数，以代表正在进行扩充的类型。元编程是最有用的，它可以消除这样的样板代码。@Mixin 注释的出现使得创建类别并将它们混合到类中变得更容易。清单 3（摘自 Groovy 文档）说明了类别和混入之间的协同效应：

清单 3. 结合类别和混入

interface Vehicle {
String getName()
}
@Category(Vehicle) class Flying {
def fly() { "I'm the ${name} and I fly!"}
}
@Category(Vehicle) class Diving {
def dive() { "I'm the ${name} and I dive!"}
}
@Mixin([Diving, Flying])
class JamesBondVehicle implements Vehicle {
String getName() { "James Bond's vehicle" }
}
assert new JamesBondVehicle().fly() ==
"I'm the James Bond's vehicle and I fly!"
assert new JamesBondVehicle().dive() ==
"I'm the James Bond's vehicle and I dive!"

在清单 3 中，我创建了一个简单的 Vehicle 接口和两个类别类（Flying 和 Diving）。@Category 注释关注样板代码的要求。在定义了类别之后，我将它们混合成一个 JamesBondVehicle，以便连接两个行为。

类别、ExpandoMetaClass 和混入在 Groovy 中的交集是积极的语言进化的必然结果。三种技术明显有重叠之处，但每种技术都有它们自身才能处理得最好的强项。如果从头重新设计 Groovy，那么作者可能会将三种技术的多个特性整合在一个机制中。

Scala 的特征

Scala 通过特征 实现了代码重用，这是类似于混入的一个核心语言特性。Scala 中的特征是有状态的（它们可以同时包括方法和字段），它们与 Java 语言中的接口扮演相同的 instanceof 角色。特征和混入解决了多个相同的问题，但特征在语言严谨性方面获得了更多的支持。

In "Groovy、Scala 和 Clojure 中的共同点，第 1 部分" 中，我使用了一个复数类来说明 Scala 中的操作符重载。我没有在该类中实现布尔比较操作符，因为 Scala 内置的 Ordered 特征使得实现变得微不足道。清单 4 显示了改进的复数类，它利用了 Ordered 特征的优势：

清单 4. 比较复数

final class Complex(val real:Int, val imaginary:Int) extends Ordered[Complex] {
require (real != 0 || imaginary != 0)
def +(operand:Complex) =
new Complex(real + operand.real, imaginary + operand.imaginary)
def +(operand:Int) =
new Complex(real + operand, imaginary)
def -(operand:Complex) =
new Complex(real - operand.real, imaginary - operand.imaginary)
def -(operand:Int) =
new Complex(real - operand, imaginary)
def *(operand:Complex) =
new Complex(real * operand.real - imaginary * operand.imaginary,
real * operand.imaginary + imaginary * operand.real)
override def toString() =
real + (if (imaginary < 0) "" else "+") + imaginary + "i"
override def equals(that:Any) = that match {
case other :Complex => (real == other.real) && (imaginary == other.imaginary)
case _ => false
}
override def hashCode():Int =
41 * ((41 + real) + imaginary)
def compare(that:Complex) :Int = {
def myMagnitude = Math.sqrt(this.real ^ 2 + this.imaginary ^ 2)
def thatMagnitude = Math.sqrt(that.real ^ 2 + that.imaginary ^ 2)
(myMagnitude - thatMagnitude).round.toInt
}
}

我在清单 4 中没有实现 >、<、<= 和 >= 运算符，但我可以在复数实例中调用它们，如清单 5 所示：

清单 5. 测试比较

class ComplexTest extends FunSuite {
test("comparison") {
assert(new Complex(1, 2) >= new Complex(3, 4))
assert(new Complex(1, 1) < new Complex(2,2))
assert(new Complex(-10, -10) > new Complex(1, 1))
assert(new Complex(1, 2) >= new Complex(1, 2))
assert(new Complex(1, 2) <= new Complex(1, 2))
}
}

因为不需要采用数学上定义的技术来比较复数，所以在 清单 4 中，我使用了一个被人们普遍接受的算法来比较数字的大小。我使用 Ordered[Complex] 特征来 extend 类定义，它混入了参数化的类的布尔运算符。为了让特征可以正常工作，注入的运算符必须比较两个复数，这是 compare() 方法的目的。如果您尝试 extendOrdered 特征，但不提供所需的方法，那么编译器消息会通知您，因为缺少所需的方法，所以必须将您的类声明为 abstract。

在 Scala 中，特征有两个明确定义的作用：丰富接口和执行可堆叠的修改。

丰富接口

在设计接口时，Java 开发人员面临着一个取决于便利性的难题：应该创建包含很多方法的富 接口，还是创建只有几个方法的瘦 接口？富接口对于其消费者更方便一些，因为它提供了广泛的方法调色板，但方法的绝对数量使得接口更加难以实现。瘦接口的问题刚好相反。

特征可以解决使用富接口还是薄接口的这种两难问题。您可以在瘦接口中创建核心功能，然后使用特征扩充它，以提供更丰富的功能。例如，在 Scala 中，Set 特征实现了一个设置好的共享功能，您选择的子特征（ mutable 或 immutable）已经决定了设置是否可变。

可堆叠的修改

Scala 中的特征的另一个常见用途是可堆叠的修改。利用特征，您可以修改现有的方法并添加新的方法，super 提供了对可以链接回以前的特征实现的访问。

清单 6 通过一些队列说明了可堆叠的修改：

清单 6. 构建可堆叠的修改

abstract class IntQueue {
def get():Int
def put(x:Int)
}
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
class BasicIntQueue extends IntQueue {
private val buf = new ArrayBuffer[Int]
def get() = buf.remove(0)
def put(x:Int) { buf += x }
}
trait Squaring extends IntQueue {
abstract override def put(x:Int) { super.put(x * x) }
}

在清单 6 中，我创建一个简单的 IntQueue 类。然后，我构建一个可变的版本，该版本中包括 ArrayBuffer。Squaring 特征扩展了所有 IntQueue，并在值被插入队列中时自动对其进行平方计算。在 Squaring 特征内对 super 的调用提供对堆栈中前面的特性的访问。除了第一个方法之外，只要每个被重写的方法调用 super，修改堆栈就会一个一个地堆叠上去，如清单 7 所示：

清单 7. 构建堆叠的实例

object Test {
def main(args:Array[String]) {
val queue = (new BasicIntQueue with Squaring)
queue.put(10)
queue.put(20)
println(queue.get()) // 100
println(queue.get()) // 400
}
}

super清单 6 中对 super 的使用说明了特征和混入之间的重要区别。因为您在创建原始的类后（确实）混入了它们，所以混入必须解决类层次结构中的当前位置上的潜在不确定性。特征在创建类的时候已被线性化；编译器解决了什么是 super 的问题，没有不确定性。严格定义的复杂规则（这超出了本文的范围）控制了线性化在 Scala 中的工作方式。特征还为 Scala 解决了钻石问题。当 Scala 跟踪方法的源和解析时，不可能出现不确定性，因为该语言定义了明确的规则来处理解析。

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