scala - 自动将案例类转换为无形的可扩展记录？

Question

如果我有这两个案例类:

case class Address(street : String, zip : Int)
case class Person(name : String, address : Address)

和一个实例:

val person = Person("Jane", Address("street address", 12345))

有没有办法在无形中自动转换 person到可扩展的记录？

我对浅层和深层转换都感兴趣。

浅拷贝将类似于:

'name ->> "Jane" :: 'address ->> Address("street address", 12345) :: HNil

在深度转换中，嵌套的case类也变成了记录:

'name ->> "Jane" :: 'address ->> ('street ->> "street address" :: 'zip ->> 12345 :: HNil) :: HNil

我也有兴趣将记录转换回案例类。

Answer 1

假设我们有以下设置:

import shapeless._, shapeless.labelled.{ FieldType, field }

case class Address(street: String, zip: Int)
case class Person(name: String, address: Address)

val person = Person("Jane", Address("street address", 12345))

type ShallowPersonRec =
  FieldType[Witness.`'name`.T, String] ::
  FieldType[Witness.`'address`.T, Address] :: HNil

type DeepPersonRec =
  FieldType[Witness.`'name`.T, String] ::
  FieldType[
    Witness.`'address`.T,
    FieldType[Witness.`'street`.T, String] ::
    FieldType[Witness.`'zip`.T, Int] :: HNil
  ] :: HNil

无形的 LabelledGeneric直接支持浅表:

val shallow: ShallowPersonRec = LabelledGeneric[Person].to(person)

或者，如果您想要一个通用的辅助方法:

def shallowRec[A](a: A)(implicit gen: LabelledGeneric[A]): gen.Repr = gen.to(a)

val shallow: ShallowPersonRec = shallowRec(person)

你可以用 from 返回:

scala> val originalPerson = LabelledGeneric[Person].from(shallow)
originalPerson: Person = Person(Jane,Address(street address,12345))

深层次的情况更棘手，据我所知，使用 Shapeless 提供的类型类和其他工具没有方便的方法来做到这一点，但您可以修改我来自 this question 的代码。 (现在是 Shapeless 中的 test case)来做你想做的事。首先是类型类本身:

trait DeepRec[L] extends DepFn1[L] {
  type Out <: HList

  def fromRec(out: Out): L
}

然后是记录头本身没有 LabelledGeneric 的情况下的低优先级实例实例:

trait LowPriorityDeepRec {
  type Aux[L, Out0] = DeepRec[L] { type Out = Out0 }

  implicit def hconsDeepRec0[H, T <: HList](implicit
    tdr: Lazy[DeepRec[T]]
  ): Aux[H :: T, H :: tdr.value.Out] = new DeepRec[H :: T] {
    type Out = H :: tdr.value.Out    
    def apply(in: H :: T): H :: tdr.value.Out = in.head :: tdr.value(in.tail)
    def fromRec(out: H :: tdr.value.Out): H :: T =
      out.head :: tdr.value.fromRec(out.tail)
  }
}

然后是同伴对象的其余部分:

object DeepRec extends LowPriorityDeepRec {
  def toRec[A, Repr <: HList](a: A)(implicit
    gen: LabelledGeneric.Aux[A, Repr],
    rdr: DeepRec[Repr]
  ): rdr.Out = rdr(gen.to(a))

  class ToCcPartiallyApplied[A, Repr](val gen: LabelledGeneric.Aux[A, Repr]) {
    type Repr = gen.Repr    
    def from[Out0, Out1](out: Out0)(implicit
      rdr: Aux[Repr, Out1],
      eqv: Out0 =:= Out1
    ): A = gen.from(rdr.fromRec(eqv(out)))
  }

  def to[A](implicit
    gen: LabelledGeneric[A]
  ): ToCcPartiallyApplied[A, gen.Repr] =
    new ToCcPartiallyApplied[A, gen.Repr](gen) 

  implicit val hnilDeepRec: Aux[HNil, HNil] = new DeepRec[HNil] {
    type Out = HNil    
    def apply(in: HNil): HNil = in
    def fromRec(out: HNil): HNil = out
  }

  implicit def hconsDeepRec1[K <: Symbol, V, Repr <: HList, T <: HList](implicit
    gen: LabelledGeneric.Aux[V, Repr],
    hdr: Lazy[DeepRec[Repr]],
    tdr: Lazy[DeepRec[T]]
  ): Aux[FieldType[K, V] :: T, FieldType[K, hdr.value.Out] :: tdr.value.Out] =
    new DeepRec[FieldType[K, V] :: T] {
      type Out = FieldType[K, hdr.value.Out] :: tdr.value.Out
      def apply(
        in: FieldType[K, V] :: T
      ): FieldType[K, hdr.value.Out] :: tdr.value.Out =
        field[K](hdr.value(gen.to(in.head))) :: tdr.value(in.tail)
      def fromRec(
        out: FieldType[K, hdr.value.Out] :: tdr.value.Out
      ): FieldType[K, V] :: T =
        field[K](gen.from(hdr.value.fromRec(out.head))) ::
          tdr.value.fromRec(out.tail)
    }
}

(请注意， DeepRec 特征和对象必须一起定义才能伴随。)

这很困惑，但它有效:

scala> val deep: DeepPersonRec = DeepRec.toRec(person)
deep: DeepPersonRec = Jane :: (street address :: 12345 :: HNil) :: HNil

scala> val originalPerson = DeepRec.to[Person].from(deep)
originalPerson: Person = Person(Jane,Address(street address,12345))

to/ from转换回 case 类的语法是必要的，因为任何给定的记录都可能对应大量潜在的 case 类，因此我们需要能够指定目标类型，并且由于 Scala 不支持部分应用类型参数列表，我们必须将操作分解为两部分(其中一个将显式指定其类型，而另一个的类型参数将被推断)。