怎样利用Either和Option进行函数式错误处理的示例

这篇文章将为大家详细讲解有关怎样利用Either和Option进行函数式错误处理的示例，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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前言

我将讨论 Scala 风格的模式匹配，但首先我需要通过 Either 概念建立一些背景知识。Either 的其中一个用法是函数式风格的错误处理，我会在本期文章中对其进行介绍。

在 Java 中，错误的处理在传统上由异常以及创建和传播异常的语言支持进行。但是，如果不存在结构化异常处理又如何呢？许多函数式语言不支持异常范式，所以它们必须找到表达错误条件的替代方式。在本文中，我将演示 Java 中类型安全的错误处理机制，该机制绕过正常的异常传播机制（并通过 Functional Java 框架的一些示例协助说明）。

函数式错误处理

如果您想在 Java 中不使用异常来处理错误，最根本的障碍是语言的限制，因为方法只能返回单个值。但是，当然，方法可以 返回单个 Object（或子类）引用，其中可包含多个值。那么，我可以使用一个 Map 来启用多个返回值。请看看清单 1 中的 divide() 方法：

清单 1. 使用 Map 处理多个返回值

public static Map divide(int x, int y) {
Map result = new HashMap();
if (y == 0)
result.put("exception", new Exception("div by zero"));
else
result.put("answer", (double) x / y);
return result;
}

在 清单 1 中，我创建了一个 Map，以 String 为键，并以 Object 为值。在 divide() 方法中，我输出 exception 来表示失败，或者输出 answer 来表示成功。清单 2 中对两种模式都进行了测试：

清单 2. 使用 Map 测试成功与失败

@Test
public void maps_success() {
Map result = RomanNumeralParser.divide(4, 2);
assertEquals(2.0, (Double) result.get("answer"), 0.1);
}
@Test
public void maps_failure() {
Map result = RomanNumeralParser.divide(4, 0);
assertEquals("div by zero", ((Exception) result.get("exception")).getMessage());
}

在 清单 2 中，maps_success 测试验证在返回的 Map 中是否存在正确的条目。maps_failure 测试检查异常情况。

这种方法有一些明显的问题。首先，Map 中的结果无论如何都不是类型安全的，它禁用了编译器捕获特定错误的能力。键的枚举可以略微改善这种情况，但效果不大。其次，该方法调用器并不知道方法调用是否成功，这加重了调用程序的负担，它要检查可能结果的词典。第三，没有什么能阻止这两个键都有值，这使得结果模棱两可。

我需要的是一种让我能够以类型安全的方式返回两个（或多个）值的机制。

Either 类

返回两个不同值的需求经常出现在函数式语言中，用来模拟这种行为的一个常用数据结构是 Either 类。在 Java 中，我可以使用泛型创建一个简单的 Either 类，如清单 3 所示：

清单 3. 通过 Either 类返回两个（类型安全的）值

public class Either {
private A left = null;
private B right = null;
private Either(A a,B b) {
left = a;
right = b;
}
public static  Either left(A a) {
return new Either(a,null);
}
public A left() {
return left;
}
public boolean isLeft() {
return left != null;
}
public boolean isRight() {
return right != null;
}
public B right() {
return right;
}
public static  Either right(B b) {
return new Either(null,b);
}
public void fold(F leftOption, F rightOption) {
if(right == null)
leftOption.f(left);
else
rightOption.f(right);
}
}

在 清单 3中，Either 旨在保存一个 left 或 right 值（但从来都不会同时保存这两个值）。该数据结构被称为不相交并集。一些基于 C 的语言包含 union 数据类型，它可以保存含若干种不同类型的一个实例。不相交并集的槽可以保存两种类型，但只保存其中一种类型的一个实例。Either 类有一个 private 构造函数，使构造成为静态方法 left(A a) 或 right(B b) 的责任。在类中的其他方法是辅助程序，负责检索和调研类的成员。

利用 Either，我可以编写代码来返回异常或 一个合法结果（但从来都不会同时返回两种结果），同时保持类型安全。常见的函数式约定是 Either 类的 left 包含异常（如有），而 right 包含结果。

解析罗马数字

我有一个名为 RomanNumeral 的类（我将其实现留给读者去想象）和一个名为 RomanNumeralParser 的类，该类调用 RomanNumeral 类。parseNumber() 方法和说明性测试如清单 4 所示：

清单 4. 解析罗马数字

public static Either parseNumber(String s) {
if (! s.matches("[IVXLXCDM]+"))
return Either.left(new Exception("Invalid Roman numeral"));
else
return Either.right(new RomanNumeral(s).toInt());
}
@Test
public void parsing_success() {
Either result = RomanNumeralParser.parseNumber("XLII");
assertEquals(Integer.valueOf(42), result.right());
}
@Test
public void parsing_failure() {
Either result = RomanNumeralParser.parseNumber("FOO");
assertEquals(INVALID_ROMAN_NUMERAL, result.left().getMessage());
}

在 清单 4 中，parseNumber() 方法执行一个验证（用于显示错误），将错误条件放置在 Either 的 left 中，或将结果放在它的 right中。单元测试中显示了这两种情况。

比起到处传递 Map，这是一个很大的改进。我保持类型安全（请注意，我可以按自己喜欢使异常尽量具体）；在通过泛型的方法声明中，错误是明显的；返回的结果带有一个额外的间接级别，可以解压 Either 的结果（是异常还是答案）。额外的间接级别支持惰性。

惰性解析和 Functional Java

Either 类出现在许多函数式算法中，并且在函数式世界中如此之常见，以致 Functional Java 框架（参阅 参考资料）也包含了一个 Either 实现，该实现将在 清单 3 和 清单 4 的示例中使用。但它的目的就是与其他 Functional Java 构造配合使用。因此，我可以结合使用 Either 和 Functional Java 的 P1 类来创建惰性 错误评估。惰性表达式是一个按需执行的表达式（参阅 参考资料）。

在 Functional Java 中，P1 类是一个简单的包装器，包括名为 _1() 的方法，该方法不带任何参数。（其他变体：P2 和 P3 等，包含多种方法。）P1 在 Functional Java 中用于传递一个代码块，而不执行它，使您能够在自己选择的上下文中执行代码。

在 Java 中，只要您 throw 一个异常，异常就会被实例化。通过返回一个惰性评估的方法，我可以将异常创建推迟到以后。请看看清单 5 中的示例及相关测试：

清单 5. 使用 Functional Java 创建一个惰性解析器

public static P1> parseNumberLazy(final String s) {
if (! s.matches("[IVXLXCDM]+"))
return new P1>() {
public Either _1() {
return Either.left(new Exception("Invalid Roman numeral"));
}
};
else
return new P1>() {
public Either _1() {
return Either.right(new RomanNumeral(s).toInt());
}
};
}
@Test
public void parse_lazy() {
P1> result = FjRomanNumeralParser.parseNumberLazy("XLII");
assertEquals((long) 42, (long) result._1().right().value());
}
@Test
public void parse_lazy_exception() {
P1> result = FjRomanNumeralParser.parseNumberLazy("FOO");
assertTrue(result._1().isLeft());
assertEquals(INVALID_ROMAN_NUMERAL, result._1().left().value().getMessage());
}

清单 5 中的代码与 清单 4 中的类似，但多了一个 P1 包装器。在 parse_lazy 测试中，我必须通过在结果上调用 _1() 来解压结果，该方法返回 Either 的 right，从该返回值中，我可以检索值。在 parse_lazy_exception 测试中，我可以检查是否存在一个 left，并且我可以解压异常，以辨别它的消息。

在您调用 _1() 解压 Either 的 left 之前，异常（连同其生成成本昂贵的堆栈跟踪）不会被创建。因此，异常是惰性的，让您推迟异常的构造程序的执行。

提供默认值

惰性不是使用 Either 进行错误处理的惟一好处。另一个好处是，您可以提供默认值。请看清单 6 中的代码：

清单 6. 提供合理的默认返回值

public static Either parseNumberDefaults(final String s) {
if (! s.matches("[IVXLXCDM]+"))
return Either.left(new Exception("Invalid Roman numeral"));
else {
int number = new RomanNumeral(s).toInt();
return Either.right(new RomanNumeral(number >= MAX ? MAX : number).toInt());
}
}
@Test
public void parse_defaults_normal() {
Either result = FjRomanNumeralParser.parseNumberDefaults("XLII");
assertEquals((long) 42, (long) result.right().value());
}
@Test
public void parse_defaults_triggered() {
Either result = FjRomanNumeralParser.parseNumberDefaults("MM");
assertEquals((long) 1000, (long) result.right().value());
}

在 清单 6 中，假设我不接受任何大于 MAX 的罗马数字，任何企图大于该值的数字都将被默认设置为 MAX。parseNumberDefaults() 方法确保默认值被放置在 Either 的 right 中。

包装异常

我也可以使用 Either 来包装异常，将结构化异常处理转换成函数式，如清单 7 所示：

清单 7. 捕获其他人的异常

public static Either divide(int x, int y) {
try {
return Either.right(x / y);
} catch (Exception e) {
return Either.left(e);
}
}
@Test
public void catching_other_people_exceptions() {
Either result = FjRomanNumeralParser.divide(4, 2);
assertEquals((long) 2, (long) result.right().value());
Either failure = FjRomanNumeralParser.divide(4, 0);
assertEquals("/ by zero", failure.left().value().getMessage());
}

在 清单 7 中，我尝试除法，这可能引发一个 ArithmeticException。如果发生异常，我将它包装在 Either 的 left 中；否则我在 right 中返回结果。使用 Either 使您可以将传统的异常（包括检查的异常）转换成更偏向于函数式的风格。

当然，您也可以惰性包装从被调用的方法抛出的异常，如清单 8 所示：

清单 8. 惰性捕获异常

public static P1> divideLazily(final int x, final int y) {
return new P1>() {
public Either _1() {
try {
return Either.right(x / y);
} catch (Exception e) {
return Either.left(e);
}
}
};
}
@Test
public void lazily_catching_other_people_exceptions() {
P1> result = FjRomanNumeralParser.divideLazily(4, 2);
assertEquals((long) 2, (long) result._1().right().value());
P1> failure = FjRomanNumeralParser.divideLazily(4, 0);
assertEquals("/ by zero", failure._1().left().value().getMessage());
}

嵌套异常

Java 异常有一个不错的特性，它能够将若干种不同的潜在异常类型声明为方法签名的一部分。尽管语法越来越复杂，但 Either 也可以做到这一点。例如，如果我需要 RomanNumeralParser 上的一个方法允许我对两个罗马数字执行除法，但我需要返回两种不同的可能异常情况，那么是解析错误还是除法错误？使用标准的 Java 泛型，我可以嵌套异常，如清单 9 所示：

清单 9. 嵌套异常

public static Either> 
divideRoman(final String x, final String y) {
Either possibleX = parseNumber(x);
Either possibleY = parseNumber(y);
if (possibleX.isLeft() || possibleY.isLeft())
return Either.left(new NumberFormatException("invalid parameter"));
int intY = possibleY.right().value().intValue();
Either errorForY = 
Either.left(new ArithmeticException("div by 1"));
if (intY == 1)
return Either.right((fj.data.Either) errorForY);
int intX = possibleX.right().value().intValue();
Either result = 
Either.right(new Double((double) intX) / intY);
return Either.right(result);
}
@Test
public void test_divide_romans_success() {
fj.data.Either> result = 
FjRomanNumeralParser.divideRoman("IV", "II");
assertEquals(2.0,result.right().value().right().value().doubleValue(), 0.1);
}
@Test
public void test_divide_romans_number_format_error() {
Either> result = 
FjRomanNumeralParser.divideRoman("IVooo", "II");
assertEquals("invalid parameter", result.left().value().getMessage());
}
@Test
public void test_divide_romans_arthmetic_exception() {
Either> result = 
FjRomanNumeralParser.divideRoman("IV", "I");
assertEquals("div by 1", result.right().value().left().value().getMessage());
}

在 清单 9 中，divideRoman() 方法首先解压从 清单 4 的原始 parseNumber() 方法返回的 Either。如果在这两次数字转换的任一次中发生一个异常，Either left 与异常一同返回。接下来，我必须解压实际的整数值，然后执行其他验证标准。罗马数字没有零的概念，所以我制定了一个规则，不允许除数为 1：如果分母是 1，我打包我的异常，并放置在 right 的 left 中。

换句话说，我有三个槽，按类型划分：NumberFormatException、ArithmeticException 和 Double。第一个 Either 的 left 保存潜在的 NumberFormatException，它的 right 保存另一个 Either。第二个 Either 的 left 包含一个潜在的 ArithmeticException，它的 right 包含有效载荷，即结果。因此，为了得到实际的答案，我必须遍历 result.right().value().right().value().doubleValue()！显然，这种方法的实用性迅速瓦解，但它确实提供了一个类型安全的方式，将异常嵌套为类签名的一部分。

Option 类

Either 是一个方便的概念，在下期文章中，我将使用这个概念构建树形数据结构。Scala 中有一个名为 Option 的类与之类似，该类在 Functional Java 中被复制，提供了一个更简单的异常情况：none 表示不合法的值，some 表示成功返回。Option 如清单 10 所示：

清单 10. 使用 Option

public static Option divide(double x, double y) {
if (y == 0)
return Option.none();
return Option.some(x / y);
}
@Test
public void option_test_success() {
Option result = FjRomanNumeralParser.divide(4.0, 2);
assertEquals(2.0, (Double) result.some(), 0.1);
}
@Test
public void option_test_failure() {
Option result = FjRomanNumeralParser.divide(4.0, 0);
assertEquals(Option.none(), result);
}

如 清单 10 所示，Option 包含 none() 或 some()，类似于 Either 中的 left 和 right，但特定于可能没有合法返回值的方法。

Functional Java 中的 Either 和 Option 都是单体，表示计算 的特殊数据结构，在函数式语言中大量使用。在下一期中，我将探讨有关 Either 的单体概念，并在不同的示例中演示它如何支持 Scala 风格的模式匹配。

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