迭代元组

发布于 2024-10-21 20:25:43 字数 427 浏览 1 评论 0原文

我需要实现一个通用方法，它接受一个元组并返回一个 Map 示例：

val tuple=((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)

我一直在尝试将此元组分解为列表：

val list=tuple.productIterator.toList
Scala>list: List[Any] = List((1,2), ((A,B),(C,3)), 4)

但这种方式返回 List[Any] 。

我现在正在尝试找出如何迭代以下元组，例如：

((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)

为了循环每个元素 1,2，“A”，B”，...等。我该怎么做？元组迭代

原文

I need to implement a generic method that takes a tuple and returns a Map
Example :

val tuple=((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)

I have been trying to break this tuple into a list :

val list=tuple.productIterator.toList
Scala>list: List[Any] = List((1,2), ((A,B),(C,3)), 4)

But this way returns List[Any] .

I am trying now to find out how to iterate over the following tuple ,for example :

((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)

in order to loop over each element 1,2,"A",B",...etc. How could I do this kind of iteration over the tuple

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叹倦 2024-10-28 20:25:43

又怎样呢？：

def flatProduct(t: Product): Iterator[Any] = t.productIterator.flatMap {
  case p: Product => flatProduct(p)
  case x => Iterator(x)
}
val tuple = ((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)
flatProduct(tuple).mkString(",") // 1,2,A,B,C,3,4

好的，Any 问题仍然存在。至少这是由于 productIterator 的返回类型造成的。

What about? :

def flatProduct(t: Product): Iterator[Any] = t.productIterator.flatMap {
  case p: Product => flatProduct(p)
  case x => Iterator(x)
}
val tuple = ((1,2),(("A","B"),("C",3)),4)
flatProduct(tuple).mkString(",") // 1,2,A,B,C,3,4

Ok, the Any-problem remains. At least that´s due to the return type of productIterator.

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无敌元气妹 2024-10-28 20:25:43

使用 Shapeless 数据结构（例如 HList）代替元组。您可以进行通用处理，并且也不会丢失类型信息。

唯一的问题是文档不是很全面。

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九厘米的零° 2024-10-28 20:25:43

tuple.productIterator map { 
   case (a,b) => println(a,b) 
   case (a) => println(a)
}

tuple.productIterator map { 
   case (a,b) => println(a,b) 
   case (a) => println(a)
}

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不必在意 2024-10-28 20:25:43

这对我有用。 transform 是一个由数据帧组成的元组

def apply_function(a: DataFrame) = a.write.format("parquet").save("..." + a + ".parquet")
transform.productIterator.map(_.asInstanceOf[DataFrame]).foreach(a => apply_function(a))

This works for me. tranform is a tuple consists of dataframes

def apply_function(a: DataFrame) = a.write.format("parquet").save("..." + a + ".parquet")
transform.productIterator.map(_.asInstanceOf[DataFrame]).foreach(a => apply_function(a))

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