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)
 }

我将尝试通过一个简单的用例来解释，而不仅仅是提供一个示例

想象一下，你想要创建一个“唠叨应用程序”，每当你被唠叨时，它就会唠叨你。

检查以下实现:

object main  {

    def main(args: Array[String]) {

        def onTime(time: Long) {
            while(time != time) println("Time to Nag!")
            println("no nags for you!")
        }

        def onRealtime(time: => Long) {
            while(time != time) println("Realtime Nagging executed!")
        }

        onTime(System.nanoTime())
        onRealtime(System.nanoTime())
    }
}

在上述实现中，nagger只在通过名称传递时才会工作 原因是，当通过值传递时，它将被重用，因此值将不会被重新计算，而当通过名称传递时，值将在每次访问变量时重新计算

看到这个:

    object NameVsVal extends App {

  def mul(x: Int, y: => Int) : Int = {
    println("mul")
    x * y
  }
  def add(x: Int, y: Int): Int = {
    println("add")
    x + y
  }
  println(mul(3, add(2, 1)))
}

y: => Int是名称调用。通过名称调用传递的是add(2,1)。这将被延迟计算。因此控制台的输出将是“mul”后面跟着“add”，尽管add似乎是先被调用的。按名称调用相当于传递一个函数指针。 现在将y: => Int改为y: Int。控制台将显示“add”后面跟着“mul”!通常的评估方法。

Scala变量计算在better https://sudarshankasar.medium.com/evaluation-rules-in-scala-1ed988776ae8中解释

def main(args: Array[String]): Unit = { //valVarDeclaration 2 println("****starting the app***") // ****starting the app*** val defVarDeclarationCall1 = defVarDeclaration // defVarDeclaration 1 val defVarDeclarationCall2 = defVarDeclaration // defVarDeclaration 1 val valVarDeclarationCall1 = valVarDeclaration // val valVarDeclarationCall2 = valVarDeclaration // val lazyValVarDeclarationCall1 = lazyValVarDeclaration // lazyValVarDeclaration 3 val lazyValVarDeclarationCall2 = lazyValVarDeclaration // callByValue({ println("passing the value "+ 10) 10 }) // passing the value 10 // call by value example // 10 callByName({ println("passing the value "+ 20) 20 }) // call by name example // passing the value 20 // 20 } def defVarDeclaration = { println("defVarDeclaration " + 1) 1 } val valVarDeclaration = { println("valVarDeclaration " + 2) 2 } lazy val lazyValVarDeclaration = { println("lazyValVarDeclaration " + 3) 3 } def callByValue(x: Int): Unit = { println("call by value example ") println(x) } def callByName(x: => Int): Unit = { println("call by name example ") println(x) }

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。

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) -> ...