还有一种是不提举，这是与提举相反的过程。

如果吊装定义为

将偏函数PartialFunction[a, B]转换为总数 选项[B]

那么解除是

将total函数a => Option[B]变成partial函数 PartialFunction [A, B]

Scala标准库定义了Function。unlift作为

[T, R](f: (T)⇒选项[R]): PartialFunction[T, R]

例如，play-json库提供了unlift来帮助构建JSON序列化器:

import play.api.libs.json._
import play.api.libs.functional.syntax._

case class Location(lat: Double, long: Double)

implicit val locationWrites: Writes[Location] = (
  (JsPath \ "lat").write[Double] and
  (JsPath \ "long").write[Double]
)(unlift(Location.unapply))

还有一种是不提举，这是与提举相反的过程。

如果吊装定义为

将偏函数PartialFunction[a, B]转换为总数 选项[B]

那么解除是

将total函数a => Option[B]变成partial函数 PartialFunction [A, B]

Scala标准库定义了Function。unlift作为

[T, R](f: (T)⇒选项[R]): PartialFunction[T, R]

例如，play-json库提供了unlift来帮助构建JSON序列化器:

import play.api.libs.json._
import play.api.libs.functional.syntax._

case class Location(lat: Double, long: Double)

implicit val locationWrites: Writes[Location] = (
  (JsPath \ "lat").write[Double] and
  (JsPath \ "long").write[Double]
)(unlift(Location.unapply))

注意，任何扩展了PartialFunction[Int, A](由oxbow_lakes指出)的集合都可能被解除;例如，

Seq(1,2,3).lift
Int => Option[Int] = <function1>

它将部分函数转换为总函数，其中集合中未定义的值将映射到None，

Seq(1,2,3).lift(2)
Option[Int] = Some(3)

Seq(1,2,3).lift(22)
Option[Int] = None

此外,

Seq(1,2,3).lift(2).getOrElse(-1)
Int = 3

Seq(1,2,3).lift(22).getOrElse(-1)
Int = -1

这展示了一种避免索引越界异常的简洁方法。

我在论文(不一定是与scala相关的论文)中遇到的另一种提升用法是用f: List[a] -> List[B](或sets, multisets，…)重载f: a- > B中的函数。这通常用于简化形式化，因为f应用于单个元素还是多个元素并不重要。

这种重载通常以声明的方式完成，例如，

f: List[A] -> List[B]
f(xs) = f(xs(1)), f(xs(2)), ..., f(xs(n))

or

f: Set[A] -> Set[B]
f(xs) = \bigcup_{i = 1}^n f(xs(i))

或强制性地，例如:

f: List[A] -> List[B]
f(xs) = xs map f

有一些用法:

PartialFunction

记住，PartialFunction[a, B]是为域a的某个子集定义的函数(由isDefinedAt方法指定)。你可以将一个PartialFunction[a, B]“提升”为一个Function[a, Option[B]]。也就是说，定义在整个a上的函数，但其值类型为Option[B]

这是通过显式调用PartialFunction上的lift方法来完成的。

scala> val pf: PartialFunction[Int, Boolean] = { case i if i > 0 => i % 2 == 0}
pf: PartialFunction[Int,Boolean] = <function1>

scala> pf.lift
res1: Int => Option[Boolean] = <function1>

scala> res1(-1)
res2: Option[Boolean] = None

scala> res1(1)
res3: Option[Boolean] = Some(false)

方法

您可以将方法调用“提升”到函数中。这被称为eta-expansion(感谢Ben James)。例如:

scala> def times2(i: Int) = i * 2
times2: (i: Int)Int

我们通过应用下划线将方法提升为函数

scala> val f = times2 _
f: Int => Int = <function1>

scala> f(4)
res0: Int = 8

注意方法和函数之间的根本区别。res0是一个(函数)类型的实例(即它是一个值)(Int => Int)

子

一个函子(由scalaz定义)是一些“容器”(我使用这个术语非常宽松)，这样，如果我们有一个F[A]和一个函数A =>，那么我们可以得到一个F[B](例如，想想F = List和map方法)

我们可以这样编码这个属性:

trait Functor[F[_]] { 
  def map[A, B](fa: F[A])(f: A => B): F[B]
}

这与能够将函数A => B“提升”到函子域中是同构的。那就是:

def lift[F[_]: Functor, A, B](f: A => B): F[A] => F[B]

也就是说，如果F是一个函子，我们有一个函数a => B，我们有一个函数F[a] => F[B]。你可以尝试实现lift方法，这很简单。

单轴变形金刚

正如hcoopz所说(我刚刚意识到这将使我免于编写大量不必要的代码)，术语“升降机”在Monad变形金刚中也有意义。回想一下，单子变形金刚是一种将单子叠在一起的方式(单子不构成)。

例如，假设你有一个返回IO[Stream[a]]的函数。这可以转换为单变量转换器StreamT[IO, A]。现在你可能希望“提升”IO[B]的一些其他值，也许它也是一个流。你可以这样写:

StreamT.fromStream(iob map (b => Stream(b)))

或:

iob.liftM[StreamT]

这就引出了一个问题:为什么我想要将IO[B]转换为StreamT[IO, B]?答案是“充分利用组合的可能性”。假设有一个函数f:(a, B) => C

lazy val f: (A, B) => C = ???
val cs = 
  for {
    a <- as                //as is a StreamT[IO, A]
    b <- bs.liftM[StreamT] //bs was just an IO[B]
  }
  yield f(a, b)

cs.toStream //is a Stream[IO[C]], cs was a StreamT[IO, C]