前言
如果在scala代码还在使用ids!=null，可能会被有的人嘲笑，都什么年代了，竟然还有这样的写法，NullPointerException见少了吧？
不过，据统计：
Spark 源代码使用了 821 次 Option 关键字，但它也直接在像if (ids != null)。
Spark 采用混合方式，大部分情况下使用 Option，但个别时候出于性能（这里主要是为了给使用这返回提示信息）原因才使用了null。
一个很好的习惯是当有方法返回值可能为null的时候，使用Option来代替。
什么是Option
标准类库中Option类型用样例类来表示那种可能存在、也可能不存在的值。
Option的有两个子类，Some 和 None，Some包装了某个值，如Some(“Jack”)，而None表示没有值。
有的小伙伴看到依然云里雾里的，因此直接上一个简单的例子，来感受一下这个Option究竟是什么东西：
煮个栗子
这里写了一个把字符串转为数值的方法，输入的是字符串，输出的这里注意一下，并不是直接输出Int，而且一个泛型为Int的Option
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def toInt(in: String): Option[Int] = { try { Some(Integer.parseInt(in.trim)) } catch { case e: NumberFormatException => None }} |
如何使用这个函数：
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toInt("s") match { case Some(i) => println(i) case None => println("您输入的字符串无法转为数字")} |
简单的总结一下这个Option的使用，其实就是把你原本要返回的类型，直接返回泛型为该类型的Option，然后写正常返回值的时候返回Some，异常的时候返回None即可。而调用方法的时候，需要用到match case分别做处理。
有人看到这里可能会抱怨：一个简单的null判断，写了这么一大堆，还不如java中的直接用i!=null来判断简单粗暴呢。
但是如果这个toInt函数是别人写的，你是个使用者，你一定会遇到如下问题：
- 你没有读API文档，根本不知道toInt可能会返回一个null，并且可能你写的代码会抛出NullPointerException
- 你读了API文档，并且也有很多使用这个函数的经验，知道它可能会返回null，因此你肯定会写如下代码来处理可能出现的空指针异常
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Integer i = toInt(someString);if (i == null) { System.out.println("您输入的字符串无法转为数字");} else { System.out.println(i);} |
该代码并不比 Scala的Option和match方法差，但你确实必须阅读API文档才能知道必须得这样处理。
3.当然还可以通过抛出NumberFormatException来处理null或者其他一些异常情况
Option的好处不仅如此
比如想统计下面list中的总和，这些字符串有的可以转为Int，有的不可以
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val bag = List("1", "2", "foo", "3", "bar") |
要实现这个需求，感觉要写很多代码才能实现，其实在scala中只要一行代码就可以实现:
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val sum = bag.flatMap(toInt).sum |
为什么可以这么简单的就实现：
我们的toInt方法返回的是Some[Int]或None，而flatMap知道如何处理这些值，所以实现起来就小菜一碟了，而且还很容易阅读和理解。
这就是使用Option/Some/None 模式真正牛叉的地方了
简单的总结java null 与 scala Option
如果你用别人写的java方法，那么一般需要阅读API文档，或者是使用后抛出了NullPointException后，查文档和资料发现，需要处理这个空指针异常。那么scala Option我们在使用函数的时候，可以看到返回值是个Option[Int]（直接在IDE中就能看到返回值类型，不需要去阅读该函数的API文档），说明开发这个函数的人一定用了Option/Some/None这一套组合拳，因此就知道用match case来解决了。
在我看来，其实从写代码的角度来看代码量并没有减少，优点有两：
- 更具有可读性，
- 避免在使用函数的时候，出现空指针异常 Option的缺点
Option的缺点
有的人会说，你前言中都说了连spark源码都不是一律采用Option来处理null值，你既然上面吹的神乎其神的，人家干嘛不全部用Option？
这里就得说一下Option的一个缺点：
无法说出某件事失败的原因（也就是为什么你得到了一个None而不是一个Some），因为根本就看不到错误异常信息
对此scala 的解决方案是使用Either Left 和 Right来处理异常信息
Either Left Right简介与使用
Either其实用起来和Option很像，不同的是Either可以返回一个字符串来描述发生的问题。
Either 和Option的比较：
Either 就像 Option
Right 就像 Some
Left 就像 None （不过它是写出发生问题的原因）
还是搞一段代码来解释
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/** * 这里写个简单的方法来演示，如何写一个返回值为Either的方法 * 以及Either中Left和Right的用法 */def divideXByY(x: Int, y: Int): Either[String, Int] = { if (y == 0) Left("零不能作为除数") else Right(x / y)}// 使用 Either, Left, and Right的几种不同方式println(divideXByY(1, 0))println(divideXByY(1, 1))divideXByY(1, 0) match { case Left(s) => println("Answer: " + s) case Right(i) => println("Answer: " + i)} |
上面divideXByY方法返回的是一个Either[String, Int]，这个泛型String就是Left方法中传入的数据类型，而Int就是Right方法传入的数据类型。
通过上面的例子，会发现这一套东西和Option/Some/None使用起来很像，唯一不同的是，Either将出错的信息可以传回，使用者可以看到异常信息。我们看看官网是怎么说的：
Represents a value of one of two possible types (a disjoint union.) Instances of Either are either an instance of Left or Right.
A common use of Either is as an alternative to Option for dealing with possible missing values. In this usage,
scala.None is replaced with a Left which can contain useful information. Right takes the place of Some.
Convention dictates that Left is used for failure and Right is used for success.
说白了就是我上面写的，如果要返回错误信息给使用者，就用Either。不过根据我经验，一般这样的场景不算多。因此最长用的还是Option。
到此这篇关于Scala中如何优雅的处理Null的文章就介绍到这了,更多相关Scala处理Null内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/119972710
