Patrón Traverse en cats

En la entrada anterior, Patrón Fodable en Cats, realicé una descripción de cómo se realizaban morfismos con tipos de datos algebraicos (ADT) utilizando la implementación del tipo Foldable de la librería cats. En la presente entrada, Patrón Traverse en Cats, me centraré en el tipo Traverse.

El tipo Traverse tiene dos funciones: traverse y sequence; en los siguientes apartados, realizaré la descripción de cada una.

1.- Traverse

El tipo Traverse define la función traverse la cual permite realizar lo siguiente: dado un tipo de entrada y dada una función de transformación; la función traverse permite: la iteración sobre el tipo de entrada, aplica la función a cada elemento de la entrada, acumular el resultado y retornar su resultado. Un ejemplo de una definición de función traverse puede ser el siguiente:

import scala.concurrent._
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.concurrent.duration._
import cats.syntax.applicative._
import cats.syntax.apply._
def getFutureTest(msg: String): Future[Int] = 
   Future{msg.length * 10 }
def myTraverse[A,B](list: List[A])(f: A => Future[B]): Future[List[B]] =
  list.foldLeft(Future(List.empty[B])){ (acc, elem) => {
      val resultElem = f(elem)
      for{
         acc <- acc
         elem <- resultElem
      }yield{ acc :+ elem }
    }
  }
val listExample1 = List ("a", "aa", "aaa")
val resultExample1 = myTraverse(listExample1)(getFutureTest)
println(s"myTraverse(List ('a', 'aa', 'aaa'))-->${Await.result( resultExample1, 5.seconds )}")

La salida por consola es la siguiente:

myTraverse(List ('a', 'aa', 'aaa'))-->List(10, 20, 30)

El snippet anterior define lo siguiente: getFutureTest, función que retorna un Future de enteros que retorna la longitud del string pasado por parámetro multiplicado por 10; myTraverse, función traverse implementado con foldLeft la cual opera con una lista y una función f que retorna un Futuro del tipo B a partir del tipo A; listExample1, una lista de pruebas; y, por último, el mensaje con la función traverse y su visualización por pantalla.

1.1.- Traverse con Applicative

La función traverse podemos simplificarla utilizando tipos que cumplan el patrón Applicative la cual contiene operaciones del patrón Semigroupal como la función mapN; así, la función traverse, se puede redefinir de la siguiente manera:

def myTraverse2[F[_]: Applicative, A,B](list: List[A])(f: A => F[B]): F[List[B]] =
  list.foldLeft( List.empty[B].pure[F] ){
      (acc, elem) => (acc, f(elem)).mapN(_ :+ _)
  }
import cats.instances.option._
def process(list: List[Int]) = {
   myTraverse2(list)(n => if(n%2==0) Some(n) else None)
}
println(s"--Ejemplo3--")
println(s"process(List(2,4,6))==>>${process(List(2,4,6))}")
println(s"process(List(1,2,3))==>>${process(List(1,2,3))}")

La salida por consola es la siguiente:

process(List(2,4,6))==>>Some(List(2, 4, 6))
process(List(1,2,3))==>>None

1.2.- Traverse con Validated

El siguiente ejemplo, permite la validación de los elementos de una lista en función de un criterio: los elementos pares son válidos y, los impares, son inválidos. El snippet con la solución es la siguiente:

import cats.data.Validated
import cats.instances.list._
type ErrorOn[A] = Validated[ List[String] ,A]
def myTraverse2[F[_]: Applicative, A,B](list: List[A])(f: A => F[B]): F[List[B]] =
   list.foldLeft( List.empty[B].pure[F] ){
      (acc, elem) => (acc, f(elem)).mapN(_ :+ _)
    }
def process(list: List[Int]): ErrorOn[List[Int]] = {
   myTraverse2(list){ n =>
     if(n%2==0){
        Validated.valid(n)
     }else{
        Validated.invalid(List(s"$n no está incluido."))
     }
   }
}
println(s"process(List(2,4,6))==>>${process(List(2,4,6))}")
println(s"process(List(1,2,3))==>>${process(List(1,2,3))}")
println(s"process(List(2,4,5,6))==>>${process(List(2,4,5,6))}")

La salida por consola es la siguiente:

process(List(2,4,6))==>>Valid(List(2, 4, 6))
process(List(1,2,3))==>>Invalid(List(1 no está incluido., 3 no está incluido.))
process(List(2,4,5,6))==>>Invalid(List(5 no está incluido.))

1.3.- Función traverse con el tipo traverse

En los apartados anteriores, me he centrado en mostrar ejemplos de la función traverse con una implementación propia. En el siguiente ejemplo, muestro un ejemplo con la función traverse del tipo Traverse. La funcionalidad del ejemplo consiste en procesar una lista de futuros, el snippet es el siguiente:

import cats.Traverse
import cats.instances.all._
val listExample1 = List ("a", "aa", "aaa")
def getFutureTest(msg: String): Future[Int] = 
  Future{msg.length * 10}
val result1:Future[List[Int]] = Traverse[List].traverse(listExample1)(getFutureTest)
println(s"Traverse1=${Await.result( result1, 2.seconds )}")
val listExampleSequence1 = List( Future(1), Future(2), Future(3))
val result2: Future[List[Int]] = Traverse[List].sequence(listExampleSequence1)
println(s"Sequence1=${Await.result( result2, 2.seconds )}")

La salida por consola es la siguiente:

Traverse1=List(10, 20, 30)
Sequence1=List(1, 2, 3)

2.- Sequence

Por otro lado, el tipo Traverse define la función sequence la cual permite recorrer los elementos de un tipo de entrada y realizar los cambios de tipos. Un ejemplo de una función sequence puede ser la siguiente:

import scala.concurrent._
import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global
import scala.concurrent.duration._
import cats.syntax.applicative._
import cats.syntax.apply._
def getFutureTest(msg: String): Future[Int] = 
    Future{msg.length * 10 }
def mySequence[B](list:List[Future[B]]): Future[List[B]] =
    myTraverse(list)(identity)
val listExampleSequence1 = List( getFutureTest("a"), getFutureTest("aa"), getFutureTest("aaa"))
val resultExample2 = mySequence(listExampleSequence1)
println(s"myTraverse(List (Future('a'), Future('aa'), Future('aaa'))-->${Await.result( resultExample2, 5.seconds )}")

La salida por consola es la siguiente:

myTraverse(List (Future('a'), Future('aa'), Future('aaa'))-->List(10, 20, 30)

El snippet anterir define lo siguiente: getFutureTest, función que retorna un Future de enteros que retorna la longitud del string pasado por parámetro multiplicado por 10; mySequence,  función que emplea la función traverse para realizar la transformación; listExampleSequence1, lista con los datos de prueba; y, por último, el mensaje con la función sequence y su visualización.

La funcionalidad del ejemplo anterior implemantado con la función sequence de Traverse queda descrito en el siguiente enjemplo:

import cats.Traverse
import cats.instances.all._
val listExampleSequence1 = List( getFutureTest("a"), getFutureTest("aa"), getFutureTest("aaa"))
val result1:Future[List[Int]] = Traverse[List].sequence(listExampleSequence1)
println(s"myTraverse(List (Future('a'), Future('aa'), Future('aaa'))-->${Await.result( result1, 5.seconds )}")

La salida por consola es la siguiente:

myTraverse(List (Future('a'), Future('aa'), Future('aaa'))-->List(10, 20, 30)

3.- Definición formal de Traverse

La definición formal del trait con la funcionalidad Traverse es la siguiente:

package cats
trait Traverse[F[_]] {
  def traverse[G[_]: Applicative, A, B] (inputs: F[A])(func: A => G[B]): G[F[B]]
  def sequence[G[_]: Applicative, B] (inputs: F[G[B]]): G[F[B]] = 
traverse(inputs)(identity)
}

Para finalizar la entrada y como conclusión final, el tipo Traverse es un patrón conseguido y comprensible a partir del patrón Foldable y la función fold. Traverse permite realizar la iteración y operación sobre colecciones de tipos y, además, realizar acumuladores de resultados de dichas colecciones.

Patrón Fodable en Cats

En la programación funcional uno de los conceptos base son los tipos de datos algebráicos (ADT) Los ADT son estructuras de datos basadas en las matemáticas cuyas operaciones se realizan mediante morfismos; y, los mosfirmos, se realizan mediante la función fold y sus derivados: foldRight y foldLeft. En la entrada de hoy, Patrón Foldable en Cats, realizaré la descripción de los morfismos utilizando la type class Foldable de la librería Cats.

1.- Definición de un ADT de tipo List

Un ADT es aquel tipo de dato con el que podemos realizar unas operaciones, como por ejemplo: la operación suma y producto; y, además, cumple unas propiedades  matemáticas como pueden ser la propiedad asociativa, distributiva, o bien, de identidad.

En el siguiente ejemplo, se muestra la definición del ADT de tipo MyList, el cual equivale al ADT de tipo List.

sealed trait MyList[+A]
case object Nil extends MyList[Nothing]
case class Cons[+A](elem: A, lista: MyList[A]) extends MyList[A]

La operación suma es aquella operación que, a nivel de programación, se corresponde con las relaciones de herencia entre la clase Cons y el objeto Nil con el trait MyList. La operación producto es aquella operación que, a nivel de programación, se corresponde con los parámetros de la clase Cons: elem y lista.

Una vez definido el ADT una de las formas de manipular dicha estructura es utilizando morfismos, función fold y sus derivados. La función fold equivale a la función foldRight. La definición de la función foldRight y foldLeft con el ADT MyList son los siguientes:

  • Morfismo foldRight para el ADT MyList.
def foldRight[A, B](lista: MyList[A], elem: B)(f: (A, B) => B): B = lista match {
  case Nil => elem
  case Cons(head, tail) => f(head, foldRight(tail, elem)(f))
}
  • Morfismo foldLeft para el ADT MyList.
@annotation.tailrec
def foldLeft[A, B](lista: MyList[A], elem: B)(f: (B, A) => B): B = lista match {
  case Nil => elem
  case Cons(head, tail) => foldLeft(tail, f(elem, head))(f)
}

fold, foldRight, foldLeft

En los siguientes apartados, realizaremos la descripción de ejemplos de uso de las operaciones fold con el type class que proporciona la librería Cats y con la librería estándar.

2.- Ejemplos de morfismos con el tipo List

En el presente apartado, realizaré la descripción de ejemplos con la función fold del ADT List de la librería estándar.

  • Ejemplos básicos de morfismo foldRight.- Definición de una construcción de una lista y suma de sus elementos con una lista de tipos de enteros y foldRight.
println(s"1.- foldRight=${ List(1,2,3).foldRight(List.empty[Int])( (e, acc) => e :: acc) }")
println(s"2.- foldRight=${ List(1,2,3).foldRight(0)( (e, acc) => e + acc ) }")
println(s"Suma con foldRight=${List(1, 2, 3, 4).foldRight(0)(_ + _)}")

La salida por consola es la siguiente:

1.- foldRight=List(1, 2, 3)
2.- foldRight=6
Suma con foldRight=10
  • Ejemplos básicos de morfismo foldLeft.- Definición de una construcción de una lista y suma de sus elementos con una lista de tipos de enteros y foldLeft.
println(s"1.- foldLeft=${ List(1,2,3).foldLeft(List.empty[Int])((acc, e) => e :: acc) }")
println(s"2.- foldLeft=${ List(1,2,3).foldLeft(0)( (acc, e) => acc + e ) }")

La salida por consola es la siguiente:

1.- foldLeft=List(3, 2, 1)
2.- foldLeft=6
  • FoldRight y el tipo Numeric.- Definición de una función suma empleando una lista de enteros y el tipo Numeric.
import scala.math.Numeric
def sumaConNumeric[A](list:List[A])(implicit numeric: Numeric[A]): A =
list.foldRight(numeric.zero)(numeric.plus)
println(s"Suma con Numeric=${sumaConNumeric(List(1, 2, 3, 4))}")
println

La salida por consola es la siguiente:

Suma con Numeric=10
  • FoldRight y monoides.- Definición de la operación suma sobre una lista de enteros empleando monoides.
import cats.Monoid
import cats.instances.int._ // for Monoid
def sumaConMonoid[A](list:List[A])(implicit monoid: Monoid[A]): A =
list.foldRight(monoid.empty)(monoid.combine)
println(s"Suma con Momoid=${sumaConMonoid(List(1, 2, 3, 4))}")

La salida por consola es la siguiente:

Suma con Momoid=10
  • FoldRight y definición de filtros.- Definición de unos filtros sobre una lista de enteros
val elemFilter1: Int = 3
println(s"List(1, 2, 3, 4) existe el 3?=${List(1, 2, 3, 4).foldRight(false)( (elem, resul) => resul || elem.equals(elemFilter1))}")
val elemFilter2: Int = 5
println(s"List(1, 2, 3, 4) existe el 5?=${List(1, 2, 3, 4).foldRight(false)( (elem, resul) => resul || elem.equals(elemFilter2))}")
def myfilter[A](list: List[A])(func: A => Boolean): List[A] =
list.foldRight(List.empty[A]) { (item, accum) => if(func(item)) item :: accum else accum }
println(s"List(1, 2, 3, 4) filtra los pares.=${ myfilter(List(1, 2, 3, 4))(_%2==0) }")

La salida por consola es la siguiente:

List(1, 2, 3, 4) existe el 3?=true
List(1, 2, 3, 4) existe el 5?=false
List(1, 2, 3, 4) filtra los pares.=List(2, 4)
  • FoldRight y definición de función map.- Definición de una función map con foldRight.
def myMap[A,B](list: List[A])(f: A => B): List[B] = list.foldRight(List.empty[B])( (elem, result) => f(elem) :: result )
println(s"List(1, 2, 3) map to String=${List(1, 2, 3).foldRight(List.empty[String])( (elem, resul) => s"-${elem.toString}-" :: resul)}")
println(s"List(1, 2, 3) map to String=${ myMap(List(1, 2, 3))( (elem:Int) => s"*${elem.toString}*" ) }")
println

La salida pos consola es la siguiente:

List(1, 2, 3) map to String=List(-1-, -2-, -3-)
List(1, 2, 3) map to String=List(*1*, *2*, *3*)
  • FoldRight y definición de función flatMap.- Definición de una función flatMap con foldRight.
def flatMap[A, B](list: List[A])(func: A => List[B]): List[B] =
list.foldRight(List.empty[B]) { (item, accum) => func(item) ::: accum }
println(s"-->>${flatMap(List(1, 2, 3))(a => List(a, a * 10, a * 100))}")
println

La salida por consola es la siguiente:

-->>List(1, 10, 100, 2, 20, 200, 3, 30, 300)

3.- Ejemplos con Foldable de cats.

Para poder operar con el tipo Foldable es necesario, al menos, realizar la importación de los siguientes tipos:

import cats.Foldable
import cats.instances.all._
  • Ejemplo de Foldable con función foldLeft con los tipos List, Vector, Stream y Option.
println(s"Suma List(1, 2, 3)=${Foldable[List].foldLeft(List(1, 2, 3), 0)( _ + _ )}")
println(s"Suma Vector(1, 2, 3)=${Foldable[Vector].foldLeft(Vector(1, 2, 3), 0)( _ + _ )}")
println(s"Suma Stream(1, 2, 3)=${Foldable[Stream].foldLeft(Stream(1, 2, 3), 0)( _ + _ )}")
println(s"Suma Option(10) + 5=${Foldable[Option].foldLeft(Option(10), 0)( (acc, elem) => elem + 5 )}")

La salida por consola es la siguiente:

Suma List(1, 2, 3)=6
Suma Vector(1, 2, 3)=6
Suma Stream(1, 2, 3)=6
Suma Option(10) + 5=15
  • StackOverflowError con función foldRight.

Supongamos que queramos realizar la suma de una estructura de tipo Stream de 100000 elementos, la definición de la solución sería la siguiente:

val lista = (1 to 100000).toStream
println(s"Suma (1 to 100000).toStream->${ lista.foldRight(0L)(_ + _) }")

El resultado de la ejecución del snippet anterior es errónea porque se produce un desbordamiento de la pila del sistema y nos aparece en consola un error de tipo StackOverflowError. Una solución a este problema utilizando la función foldRight es utilizando la mónada Eval. Si el lector está interesado en la mónada Eval, pude ir a las siguientes enlace.El snippet es el siguiente:

import cats.Eval
val resultEvalStream = Foldable[Stream].foldRight(lista, Eval.now(0L)) ((num, acc) => acc.map( _ + num))
println(s"Suma (1 to 100000).toStream->${ resultEvalStream.value }")

La salida por consola es la siguiente:

Suma (1 to 100000).toStream->5000050000
  • Ejemplos de funciones básicos de Foldable con tipo Option.
println(s"Foldable[Option].nonEmpty(Option(42))=${Foldable[Option].nonEmpty(Option(42))}" )
println(s"Foldable[Option].isEmpty(Option(42))=${Foldable[Option].isEmpty(Option(42))}" )
println(s"Foldable[Option].size(Option(42))=${Foldable[Option].size(Option(42))}" )
println(s"Foldable[Option].get(Option(42))(0)=${Foldable[Option].get(Option(42))(0) }" )
println(s"Foldable[Option].find(Option(42))( elem => elem>30)=${Foldable[Option].find(Option(42))( elem => elem>30) }" )
println

La salida por consola es la siguiente:

Foldable[Option].nonEmpty(Option(42))=true
Foldable[Option].isEmpty(Option(42))=false
Foldable[Option].size(Option(42))=1
Foldable[Option].get(Option(42))(0)=Some(42)
Foldable[Option].find(Option(42))( elem => elem>30)=Some(42)
  • Ejemplos de funciones básicas de Foldable con tipo List.
println(s"Foldable[Option].nonEmpty(List(1, 2, 3)=${Foldable[List].nonEmpty(List(1, 2, 3))}" )
println(s"Foldable[Option].isEmpty(List(1, 2, 3))=${Foldable[List].isEmpty(List(1, 2, 3))}" )
println(s"Foldable[Option].size(List(1, 2, 3)=${Foldable[List].size(List(1, 2, 3))}" )
println(s"Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(0)=${Foldable[List].get(List(1, 2, 3))(0)}" )
println(s"Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(1)=${Foldable[List].get(List(1, 2, 3))(1)}" )
println(s"Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(4)=${Foldable[List].get(List(1, 2, 3))(4)}" )
println(s"Foldable[Option].find(List(1, 2, 3)(4)=${Foldable[List].find(List(1, 2, 3))( elem => (elem%2==0) )}" )
println(s"Foldable[Option].find(List(1, 2, 3)(4)=${Foldable[List].find(List(1, 2, 3))( elem => (elem%2!=0) )}" )
println

La salida por consola es la siguiente:

Foldable[Option].nonEmpty(List(1, 2, 3)=true
Foldable[Option].isEmpty(List(1, 2, 3))=false
Foldable[Option].size(List(1, 2, 3)=3
Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(0)=Some(1)
Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(1)=Some(2)
Foldable[Option].get(List(1, 2, 3)(4)=None
Foldable[Option].find(List(1, 2, 3)(4)=Some(2)
Foldable[Option].find(List(1, 2, 3)(4)=Some(1)
  • Ejemplo de Foldable con monoides. El tipo Foldable define operaciones con monoides.
import cats.instances.all._
println(s"Foldable[Option].combineAll(List(1, 2, 3))=${Foldable[List].combineAll(List(1, 2, 3))}" )
println

La salida por consola es la siguiente:

Foldable[Option].combineAll(List(1, 2, 3))=6
  • Ejemplo de Foldable con función map. El tipo Foldable define la función foldMap para definir funciones con la funcionalidad de fold y la función map.
import cats.instances.all._
println(s"Foldable[List].foldMap(List(1, 2, 3))( elem => elem + 20) =${Foldable[List].foldMap(List(1, 2, 3))( elem => elem + 20) }")
println

La salida por consola es la siguiente:

Foldable[List].foldMap(List(1, 2, 3))( elem => elem + 20) =66

El entendimiento y el uso de los  morfismos facilita y simplifica el código; y, la utilización de Foldable, permite una versatilidad para cualquier operación.

Validated: control de errores

En toda aplicación software es necesario realizar tareas de validación de campos, validación de formularios,o bien, verificación de una función;y, una vez realizadas las validaciones individuales, es necesario realizar la validación del conjunto de todas ellas. En la entrada de hoy, Validated: control de errores, me centraré en describir y realizar un ejemplo de validación de los campos de un formulario representado en una estructura de tipo Map.

Supongamos que estamos desarrollando una aplicación en la cual tenemos un formulario de dos elementos: el primero, el campo nombre; y, el segundo, el campo edad. Las validaciones que tenemos que realizar son: validación del campo nombre, validación del campo edad y evaluación de la validación del conjunto del formulario.

El campo nombre debe de ser un campo que no sea vacío. El campo edad debe de ser un
campo no vacío, entero y mayor que cero.

Las validaciones se realizan mediante el tipo Validated el cual no está definido como un tipo estándar de Scala, está definido en la librería Cats. La importación del tipo Validated y el resto de importaciones necesarias para el ejemplo son las siguientes:

import cats.data.Validated
import cats.instances.list._
import cats.syntax.all._

El primer paso a realizar es realizar la definición de los alias de todas las estructuras sobre las que trabajaremos. Los alias son los siguientes:

  • Definición del formulario. El formulario es una estructura de tipo Map.
type Form = Map[String, String]
  • Definición de la estructura de control de error sencillas. Las verificaciones
    sencillas se realizarán con un elemento de tipo Either
type ControlErrorFast[A] = Either[List[String], A]
  • Definición de la estructura de control de error compleja o validación. Las verificaciones complejas se realizarán con un elemento de tipo Validated.
type ValidatedForm[A] = Validated[List[String], A]

La primera operación a realizar es la obtención de un elemento del formulario. Para
realizar dicha operación, definiremos la función getValue de la siguiente manera:

def getValue(form: Form)(campo: String) : ControlErrorFast[String] = 
  form.get(campo)
    .toRight(List(s"El valor de $campo no está especificado"))

La segunda operación es realizar la verificación del campo nombre. Para realizar dicha operación, definimos la función readName y sus funciones auxiliares. El código es el siguiente:

def nonBlank(nombre:String)(dato:String): ControlErrorFast[String] =
   Right(dato)
    .ensure(List(s"El campo $nombre no debe de ser vacío."))
     (_.nonEmpty)

def readName(form: Form): ControlErrorFast[String] =
  getValue(form)("name")
   .flatMap( elem => nonBlank("name")(elem))

def nonBlank(nombre:String)(dato:String): ControlErrorFast[String] =
  Right(dato) 
   .ensure(List(s"El campo $nombre no debe de ser vacío."))
    (_.nonEmpty)

La tercera operación es realizar la verificación del campo edad. Para realizar dicha
operación, definiremos la función readAge y sus funciones auxiliares. El código es el
siguiente:

def readAge(form: Form): ControlErrorFast[Int] =
  getValue(form)("age")
   .flatMap(nonBlank("age"))
   .flatMap(parseInt("age"))
   .flatMap(nonNegative("age"))

def parseInt(nombre:String)(age:String): ControlErrorFast[Int] =
  Either.catchOnly[NumberFormatException](age.toInt)
   .leftMap(_ => List(s"El campo $nombre debe de ser numérico"))

def nonNegative(nombre:String)(dato:Int): ControlErrorFast[Int] =
  Right(dato)
   .ensure(List(s"El campo $nombre no es válido"))
    (_ >= 0 )

Para finalizar, una vez realizadas las verificaciones de los campos, es necesario realizar la validación del formulario para obtener el listado de los posibles errores presentes en el formulario, o bien, retornar el resultado final.

La validación del formulario se realiza utilizando elementos de tipo Validated y un elemento que trabaje con los contextos de validación; dicho elemento, es un Semigroupal el cual genera una tupla de elementos del mismo contexto.

val formHtml: Form = Map("name" -> "Pepito", "age" -> "40")
val valid1_1:ValidatedForm[String] = Validated.fromEither(readName(formHtml))
val valid1_2:ValidatedForm[Int] = Validated.fromEither(readAge(formHtml))
val resultado1 = (valid1_1, valid1_2).tupled
println(s"resultado1=${resultado1}")

La salida por consola es la siguiente:

resultado1=Valid((Pepito,40))

Para el supuesto de trabajar con un formulario con datos erróneos, el código sería el siguiente:

val formHtmlKO3: Form = Map("name" -> "", "age" -> "-1")
val valid4_1:ValidatedForm[String] = Validated.fromEither(readName(formHtmlKO3))
val valid4_2:ValidatedForm[Int] = Validated.fromEither(readAge(formHtmlKO3))
val resultado4 = (valid4_1, valid4_2).tupled
println(s"resultado4=${resultado4}")
println

La salida por consola es la siguiente:

resultado4=Invalid(List(El campo name no debe de ser vacío., El campo age no es válido))

Como conclusión final, una de las opciones para el control de errores es utilizar el componente Either, pudiendo controlar los valores y las excepciones. Cuando todos los elementos Either son agrupados para su evaluación con Validated y un Semigropal podemos obtener el resultado, o bien, el conjunto de los mensajes de las no validaciones que se han producido en el mismo instante. A diferencia de otros procesos de validación, la ventaja reside en que conocemos todos los fallos producidos en el mismo tiempo.

 

Cats I: Mónada Eval

En entrada anteriores, he hablado de cierto tipo de mónada como son la mónada Reader o la mónada Estado con la librería Scalaz. En la entrada de hoy, Cats: Mónada Eval, me centraré en la mónada Eval definida en la librería Cats. La librería Cats es una de las librerías básica del ecosistema de Scala como lo es librería Scalaz.

Tipos de evaluación en Scala

La definición de variables con la palabra reservada val en Scala implica la definición de una variable inmutable. Por otro lado, si se quiere definir una variable mutable, se emplea la palabra reservada var.

Para los valores inmutables, se puede definir qué evaluación tiene una variable; es decir, se puede definir si una variables tiene evaluación inmediata o perezosa; pero, además, se puede definir si el valor es cacheado o no. Así, podemos definir variables de la siguiente forma:

  •  Variable con la palabra reservada val.– Definición de una variable con evaluación inmediata y memorizable.

Un ejemplo es el siguiente:

val x = {
  println("Procesando X")
  Math.random
}
println(x)
println(x)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.49063463192831624
0.49063463192831624
  • Variable con las palabras reservadas lazy y val.- Definición de una variable con evaluación perezosa y memorizable.
lazy val x = {
  println("Procesando X")
  Math.random
}
println(x)
println(x)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.7903293397160105
0.7903293397160105
  • Variable con la palabra reservada def.- Definición de una variable con evaluación perezosa y no memorizable.
def x = {
  println("Procesando X")
  Math.random
}
println(x)
println(x)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.8181569326322171
Procesando X
0.2682764923719232

2.- Mónada Eval. Tipos de evaluación con Cats

La librería Cats define una mónada para controlar las evaluaciones. La mónada es un wrapper de un valor o de una computación que produce un valor. Además, Eval soporta una computación perezona segura para una pila mediante los métodos map y flatMap.

Los tipos de Eval son los siguientes:

  • Eval.now.- La evaluación now es equivalente a val. Un ejemplo es el siguiente:
import cats.Eval
val x = Eval.now{
println("Procesando X")
Math.random
}
println(x.value)
println(x.value)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.8337324158188836
0.8337324158188836
  • Eval.later.- La evaluación later es equivalente a lazy val. Un ejemplo es el siguiente:
import cats.Eval
val x = Eval.later{
  println("Procesando X")
  Math.random
}
println(x.value)
println(x.value)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.8335294714853098
0.8335294714853098
  • Eval.always.- La evaluación always es equivalente a def. Un ejemplo es el siguiente:
val x = Eval.always{
  println("Procesando X")
  Math.random
}
println(x.value)
println(x.value)

La salida por consola es la siguiente:

Procesando X
0.36159399101292466
Procesando X
0.7171589355658571
  •  Otros ejemplos:

Procesamiento de una computación Eval.always y función map

val greeting = Eval
  .always{ println("Paso 1"); "Hello"}
  .map{ str => println("Paso 2"); s"${str} world" }
println(greeting.value)

La salida por consola es la siguiente:

Paso 1
Paso 2
Hello world

Computación de operaciones Eval de tipo now y always en una for comprehension .

val ans = for{
  a <- Eval.now{ println("Calculating A"); 40 }
  b <- Eval.always{ println("Calculating B "); 2 }
}yield{
  println("Sumando A y B")
  a + b
}
println(s"Calculo1=${ans.value}")
println
println(s"Calculo2=${ans.value}")
println

La salida por consola es la siguiente:

Calculating A
Calculating B
Sumando A y B
Calculo1=42
Calculating B
Sumando A y B
Calculo2=42

3.- Otras operaciones

La mónada Eval es interesante su uso en una computación que retorne un valor; pero, hay ocasiones que se necesita cachear un valor o deferir la computación para evitar una excepción de tipo StackOverflow. Para ello, están las funciones memoize y defer.

3.1.- Función memoize.

La función memoize permite el cacheo de un valor, o bien, la cadena de una computación. Un ejemplo es el siguiente:

val saying = Eval
 .always{ println("Paso 1"); "Un gato" }
 .map{ str => println("Paso 2"); s"${str} siéntate" }
 .memoize
 .map{ str => println("Paso 3"); s"${str} la alfombra" }
println(s"Calculo1=${saying.value}")
println
println(s"Calculo2=${saying.value}")

La salida por consola es la siguiente:

Paso 1
Paso 2
Paso 3
Calculo1=Un gato siéntate la alfombra
Paso 3
Calculo2=Un gato siéntate la alfombra

3.2.- Función defer.

Las funciones para la manipulación de valores con Eval es mediante las funciones map y flatMap. Así, con las sucesivas llamadas se van apilando una conjunto de operaciones que, una vez apiladas todos los posibles casos, se realiza el cálculo.

Un ejemplo de este escenario, es el cálculo del factorial con la multiplicación del número n en cada llamada. El código es el siguiente:

def factorial(n: BigInt): Eval[BigInt] ={
  if(n==1){
    Eval.now(n)
  }else{
    factorial(n-1).map( _ * n )
  }
}
println( factorial(50000).value )

La salida por consola sería la siguiente:

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError

Para evitar esta situación, podemos emplear la función defer con la cual diferimos la ejecución de una expresión que produce un valor de Eval. Es como un flatMap pero seguro.

El ejemplo anterior utilizando la función defer queda como sigue:

def factorial2(n: BigInt): Eval[BigInt] ={
  if(n==1){
    Eval.now(n)
  }else{
    Eval.defer( factorial2(n-1).map( _ * n ) )
  }
}
println( factorial2(50000).value )

La salida por consola sería el resultado del cálculo. Al ser un número muy grande, lo omito.

4.- Función fold con Eval

Para realizar el cálculo de un valor de un ADT es común la utilización de la función fold. En el siguiente ejemplo, se muestra la definición de la función fold y el cálculo de la suma de los elementos de una lista. El código es el siguiente:

def miFoldRightEvalList[A, B](list: List[A], empty: Eval[B])(f: (A, Eval[B]) => Eval[B]): Eval[B] = list match {
  case Nil => empty
  case head :: tail => Eval.defer( f(head, miFoldRightEvalList(tail, empty)(f) ) )
}

def mifoldRight[A,B](as: List[A], acc:B)(fn: (A,B) => B): B =
  miFoldRightEvalList(as, Eval.now(acc)){
    (a,b) => b.map( fn(a,_) )
  }.value

val miLista2 =  (1 to 10000000).toList
println(s"Suma de la lista= ${mifoldRight( miLista2, 0L)(_+_) } ")
println

La salida por consola es la siguiente:

Suma de la lista= 50000005000000

La mónada Eval nos permite tener una seguridad en la ejecución de una cadena de expresiones evitando el desbordamiento de la pila del sistema.