Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Downcast union случаи без предупреждений об ошибках

Как я могу заставить компилятор игнорировать некоторые предупреждения о сопоставлении шаблонов с понижением (FS0025), но должен фиксировать другие предупреждения FS0025 в том же файле?

Например, первое совпадение с шаблоном (Student studentName) = john никогда не вызовет ошибку, поэтому я хочу, чтобы компилятор удалил ненужное предупреждение.

type Job = Student of string | Teacher of string

let john = Student "John"

(* FS0025: Incomplete pattern matches on this expression. For example,
the value 'Teacher _' may indicate a case not covered by the pattern(s). *)
let (Student studentName) = john
let (Teacher teacherName) = john // runtime error

Я пытался:

#nowarn "25"
let (Student studentName) = john
#warn "25"
let (Teacher teacherName) = john

Но он не показывает никакой ошибки предупреждения для let (Teacher teacherName) = john.

.net f# functional-programming pattern-matching
29.12.2017

Ответы:


1

Если вы хотите использовать GADT для записи типа используемого конструктора, вы можете написать что-то вроде этого (синтаксис OCaml, у меня не установлен F#):

type student
type teacher

type _ job =
  | Student : string -> student job
  | Teacher : string -> teacher job

let john = Student "John"

Затем ваше первое сопоставление с образцом принимается без выдачи предупреждения (это полное: есть только один конструктор для значения типа student job):

let (Student studentName) = john

А второй отклоняется во время проверки типов, потому что student и teacher не равны:

let (Teacher teacherName) = john

Вы можете писать функции для всех job, записывая функции из 'a job.

29.12.2017
  • Это очень хорошее решение, к сожалению, F# не поддерживает GADT. 29.12.2017

    • 2

    В этом конкретном примере оба случая имеют одни и те же данные, одну строку имени, поэтому вы можете сопоставить шаблон, чтобы получить имя:

    let name = match john with Student n | Teacher n -> n

    Вы можете добавить это как член типа, если собираетесь делать это много раз:

    type Job =
    | Student of string
    | Teacher of string
    member this.Name = match this with Student n | Teacher n -> n

let john = Student "John"
let name = john.Name
    29.12.2017

    3

    Без доступа к GADT вам придется добавить немного дополнительного шаблона в виде дополнительного типа оболочки:

    type Student = Student of string 
type Teacher = Teacher of string

type Job = StudentJob of Student | TeacherJob of Teacher

let john = Student "John"

let (Student studentName) = john // no warning
let (Teacher teacherName) = john // compile error
    29.12.2017
    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..