Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Цепочка результатов монад Reader в Scala

Допустим, у меня есть некоторый API репозитория, в котором я обернул транзакции в монаду (Scalaz) Reader. Теперь я хочу выполнить вычисления по результатам и сохранить результаты обратно в репозиторий. Я пробовал что-то вроде:

type UOW[A] = Reader[Transaction, A]

object Record1Repo {

  override def findAll: UOW[Seq[Record1]] = Reader(t => {
    ...
  })
}

...

repo.run {
      for {
        all: Seq[Record1] <- Record1Repo.findAll
        record: Record <- all
        encoding: Encoding <- Processor.encode(record)
        _ <- Record2Repo.save(Record2(encoding))
      } yield {
        logger.info(s"processed record id=${record.id}")
      }}

Но он разваливается из-за тщетной попытки сопоставить результаты в record <- all.

Я совершенно новичок в этом типе функционального программирования и не мог найти, как правильно выразить свое намерение. Любые предложения приветствуются.

scala functional-programming scalaz
19.09.2016

Ответы:


1

Это не удается, потому что вы выходите из монады Reader.

Вы начинаете с Reader, а затем извлекаете из Seq, поэтому это нельзя преобразовать в цепочку flatMap/map внутри структуры Reader.

19.09.2016
  • Итак, мне нужно вставить record <- all в фиктивную монаду? 19.09.2016
  • Вы должны убедиться, что элементы, находящиеся справа от <-, возвращают UOW[_]. 19.09.2016
  • Итак, я свалил 2-й и 3-й шаги во встроенный UOW, и это, кажется, работает, но довольно уродливо и бессмысленно ... это, может быть, подъем? 19.09.2016
  • Что ж, я не уверен, что это лучшее место для использования монады чтения. Обычно я бы использовал его, если мне нужно связать последующие чтения из одного и того же пакета (например, пакет может быть БД или файлом конфигурации). Я не уверен, чего вы пытаетесь достичь здесь больше с монадой читателя. Подъем — это отображение функции A => B в другую функцию F[A] => F[B], что приводит к естественному определению F как функтора. 19.09.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..