按值调用是常见的用例，这里有很多答案。

名称调用将一个代码块传递给调用方，每次调用时 调用方访问参数，执行代码块，然后 值被计算。

我将尝试用下面的用例以更简单的方式演示按名调用

示例1:

function下面是按名称调用的简单示例/用例，它将function作为参数并给出所经过的时间。

 /**
   * Executes some code block and prints to stdout the 
time taken to execute   the block 
for interactive testing and debugging.
   */
  def time[T](f: => T): T = {
    val start = System.nanoTime()
    val ret = f
    val end = System.nanoTime()

    println(s"Time taken: ${(end - start) / 1000 / 1000} ms")

    ret
  }

示例2:

apache spark(与scala一起)使用按名称调用的方式使用日志记录，参见日志特性 其中其惰性计算是否日志。isInfoEnabled或否。

protected def logInfo(msg: => String) {
     if (log.isInfoEnabled) log.info(msg)
 }

在互联网上已经有很多关于这个问题的精彩答案。我将把我收集到的关于这个主题的一些解释和例子汇编在一起，以防有人会觉得有用

介绍

cb v值()都未

通常，函数的形参是按值调用形参;也就是说，在计算函数本身之前，从左到右计算参数以确定它们的值

def first(a: Int, b: Int): Int = a
first(3 + 4, 5 + 6) // will be reduced to first(7, 5 + 6), then first(7, 11), and then 7

call-by-name (CBN)

但是，如果我们需要编写一个函数，该函数接受一个表达式作为参数，直到在函数中调用它时才计算该表达式，该怎么办?对于这种情况，Scala提供了名称调用参数。这意味着参数被原原本本地传递到函数中，并且它的赋值是在替换之后进行的

def first1(a: Int, b: => Int): Int = a
first1(3 + 4, 5 + 6) // will be reduced to (3 + 4) and then to 7

名称调用机制将一个代码块传递给调用，每次调用访问参数时，都会执行该代码块并计算该值。在下面的示例中，delayed会打印一条消息，表明方法已被输入。接下来，delayed打印带有其值的消息。最后，延迟返回' t ':

 object Demo {
       def main(args: Array[String]) {
            delayed(time());
       }
    def time() = {
          println("Getting time in nano seconds")
          System.nanoTime
       }
       def delayed( t: => Long ) = {
          println("In delayed method")
          println("Param: " + t)
       }
    }

延迟法 以纳秒计算时间 参数:2027245119786400

每种情况都有利有弊

CBN: +更频繁地终止*在终止下面检查* +的优点是，如果函数体的计算中没有使用相应的形参，则不对函数实参进行计算 -它更慢，它创建了更多的类(意味着程序需要更长的时间来加载)，它消耗更多的内存。

CBV: +它通常比CBN更有效，因为它避免了名称调用所需要的参数表达式的重复重新计算。它只计算每个函数参数一次 +它在命令式效果和副作用方面表现得更好，因为您往往更清楚何时计算表达式。 -它可能会导致一个循环在参数评估*检查下面的终止*

如果不能保证终止怎么办?

-如果表达式e的CBV求值终止，则表达式e的CBN求值也终止 -另一个方向是不对的

Non-termination例子

def first(x:Int, y:Int)=x

首先考虑表达式(1，循环)

CBN:第一次(1，循环)→1 CBV: first(1,loop)→该表达式的约简参数。因为一个是循环，它可以无限地减少参数。它不会终止

每种情况下行为的差异

让我们定义一个方法测试

Def test(x:Int, y:Int) = x * x  //for call-by-value
Def test(x: => Int, y: => Int) = x * x  //for call-by-name

Case1测试(2、3)

test(2,3)   →  2*2 → 4

由于我们从已经求值的参数开始，因此按值调用和按名称调用的步数是相同的

例2测试(3 + 4,8)

call-by-value: test(3+4,8) → test(7,8) → 7 * 7 → 49
call-by-name: (3+4)*(3+4) → 7 * (3+4) → 7 * 7 → 49

在这种情况下，按值调用执行较少的步骤

Case3检验(7,2 *4)

call-by-value: test(7, 2*4) → test(7,8) → 7 * 7 → 49
call-by-name: (7)*(7) → 49

我们避免了对第二个参数进行不必要的计算

案例4测试(3+ 4,2 *4)

call-by-value: test(7, 2*4) → test(7,8) → 7 * 7 → 49
call-by-name: (3+4)*(3+4) → 7*(3+4) → 7*7 →  49

不同的方法

首先，让我们假设我们有一个带有副作用的函数。这个函数输出一些内容，然后返回一个Int型。

def something() = {
  println("calling something")
  1 // return value
}

现在我们将定义两个函数，它们接受完全相同的Int参数，除了一个以值调用风格(x: Int)接受参数，另一个以名称调用风格(x: => Int)接受参数。

def callByValue(x: Int) = {
  println("x1=" + x)
  println("x2=" + x)
}
def callByName(x: => Int) = {
  println("x1=" + x)
  println("x2=" + x)
}

当我们用副作用函数调用它们时会发生什么?

scala> callByValue(something())
calling something
x1=1
x2=1
scala> callByName(something())
calling something
x1=1
calling something
x2=1

因此，您可以看到，在按值调用版本中，传入函数调用(something())的副作用只发生了一次。然而，在叫名字的版本中，副作用发生了两次。

这是因为按值调用函数在调用函数之前会计算传入表达式的值，因此每次都会访问相同的值。但是，每次访问传入表达式时，名称调用函数都会重新计算传入表达式的值。

最好使用名字调用的例子

来自:https://stackoverflow.com/a/19036068/1773841

简单的性能示例:日志记录。

让我们想象一个这样的界面:

trait Logger {
  def info(msg: => String)
  def warn(msg: => String)
  def error(msg: => String)
}

然后像这样使用:

logger.info("Time spent on X: " + computeTimeSpent)

如果info方法什么也不做(因为日志级别被配置为更高)，那么computeTimeSpent将永远不会被调用，从而节省时间。这种情况在日志记录器中经常发生，其中人们经常看到字符串操作，相对于被记录的任务来说，它可能是昂贵的。

正确性示例:逻辑运算符。

你可能见过这样的代码:

if (ref != null && ref.isSomething)

想象你像这样声明&&方法:

trait Boolean {
  def &&(other: Boolean): Boolean
}

然后，当ref为null时，你就会得到一个错误，因为isSomething在被传递给&&之前会在null引用上被调用。因此，实际的声明是:

trait Boolean {
  def &&(other: => Boolean): Boolean =
    if (this) this else other
}

按值调用是常见的用例，这里有很多答案。

名称调用将一个代码块传递给调用方，每次调用时 调用方访问参数，执行代码块，然后 值被计算。

我将尝试用下面的用例以更简单的方式演示按名调用

示例1:

function下面是按名称调用的简单示例/用例，它将function作为参数并给出所经过的时间。

 /**
   * Executes some code block and prints to stdout the 
time taken to execute   the block 
for interactive testing and debugging.
   */
  def time[T](f: => T): T = {
    val start = System.nanoTime()
    val ret = f
    val end = System.nanoTime()

    println(s"Time taken: ${(end - start) / 1000 / 1000} ms")

    ret
  }

示例2:

apache spark(与scala一起)使用按名称调用的方式使用日志记录，参见日志特性 其中其惰性计算是否日志。isInfoEnabled或否。

protected def logInfo(msg: => String) {
     if (log.isInfoEnabled) log.info(msg)
 }

下面是Martin Odersky的一个例子:

def test (x:Int, y: Int)= x*x

我们希望检查评估策略，并确定在这些条件下哪个更快(步骤更少):

test (2,3)

按值调用:test(2,3) -> 2*2 -> 4 按名称调用:test(2,3) -> 2*2 -> 4 这里的结果是用相同数量的步骤达到的。

test (3+4,8)

按值调用:test (7,8) -> 7*7 -> 49 按名字呼叫:(3+4)(3+4)-> 7(3+4)-> 7*7 ->49 这里按值调用更快。

test (7,2*4)

按值调用:test(7,8) -> 7*7 -> 49 按名字呼叫:7 * 7 -> 49 在这里叫名字比较快

test (3+4, 2*4) 

按值调用:test(7,2*4) -> test(7,8) -> 7*7 -> 49 按名字呼叫:(3+4)(3+4)-> 7(3+4)-> 7*7 -> 49 结果是在相同的步骤中达到的。

您给出的示例只使用了按值调用，因此我将给出一个新的、更简单的示例来显示两者的区别。

首先，让我们假设我们有一个带有副作用的函数。这个函数输出一些内容，然后返回一个Int型。

def something() = {
  println("calling something")
  1 // return value
}

现在我们将定义两个函数，它们接受完全相同的Int参数，除了一个以值调用风格(x: Int)接受参数，另一个以名称调用风格(x: => Int)接受参数。

def callByValue(x: Int) = {
  println("x1=" + x)
  println("x2=" + x)
}

def callByName(x: => Int) = {
  println("x1=" + x)
  println("x2=" + x)
}

当我们用副作用函数调用它们时会发生什么?

scala> callByValue(something())
calling something
x1=1
x2=1

scala> callByName(something())
calling something
x1=1
calling something
x2=1

因此，您可以看到，在按值调用版本中，传入函数调用(something())的副作用只发生了一次。然而，在叫名字的版本中，副作用发生了两次。

这是因为按值调用函数在调用函数之前会计算传入表达式的值，因此每次都会访问相同的值。相反，每次访问传入表达式时，名称调用函数都会重新计算传入表达式的值。

参数通常是按值传递的，这意味着它们在被替换到函数体之前会被求值。

在定义函数时，可以使用双箭头强制按名称调用参数。

// first parameter will be call by value, second call by name, using `=>`
def returnOne(x: Int, y: => Int): Int = 1

// to demonstrate the benefits of call by name, create an infinite recursion
def loop(x: Int): Int = loop(x)

// will return one, since `loop(2)` is passed by name so no evaluated
returnOne(2, loop(2))

// will not terminate, since loop(2) will evaluate. 
returnOne(loop(2), 2) // -> returnOne(loop(2), 2) -> returnOne(loop(2), 2) -> ...