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scala用函数库返回随机值
scala用函数库返回随机值：scala》 val l = List(5,4,3,6,2,1) l。
List = List(6, 5, 4, 3, 2, 1) 。
而后觉得Java有太多羁绊而发明了Scala。 Scala编译器和类型系统非常强大，它的目标是尽量把软件错误消灭在编写过程中。 Scala类型系统是图灵完备的，甚至可以在编译期间解决问题。
scala技巧：
1、不要陷入C++一样的、不断膨胀的问题里，留下太多的选择，且没有清晰的最佳实践。这导致每个人都在选择不同的子集。要提供适应的指导。
2、记住，反对不良的设计功能与增加新功能同等重要——这很残酷。
3、考虑拆分语言为生产环境创建可行的标准。为学术世界节省成本是一个明智的选择。迎合企业的需要，获得更大的采用。
4、库的编写者应该看看Java API，确认是否应该有功能调用或结构化功能，为了更好的阅读。不要为了流动性在跳跃太大来与Ruby竞争。
scala编译后的文件是以什么结尾
scala编译后的文件是以.class结尾。
开头包含类似package声明的scala代码直接在scala命令行用:load指令加载会出错。如果在scala命令行想调用自己在ide写好的类时（大多数情况下你的类会用到外部包，比如spark之类的），有三种方法：
将你在ide写好的project在scala下进行编译，之后通过Main调用。
打包整个项目为jar，通过scala -classpath加载后，在scala中import进行调用。
去掉package声明，并且将依赖包通过scala -classpath加载后，再使用：load 加载你的内容。
scala和java的区别
两者之间的区别，首先是功能运作程度不同，其次是插件不同。
可以说scala来源于java，但又高于java,我的理解是scala就是在java语言的基础上增加了一层编码的 “壳” 让程序人员可以通过函数式编程的方式来开发程序。由于scala最终被编译为.class文件运行在JVM虚拟机中,其实本质上还是java, 所以在scala和java可以互调双方的api;
区别:
1,变量的声明
变量var 常量val scala支持自动类型推测
scala更多的是采用常量,而不是变量来解决问题,这样带来的好处是可以减少多线程并发安全问题,特别适合用于多并发分布式的场景
2,函数的声明
关键字def, Scala函数没有返回值用Unit，相当于java的void
Scala支持函数式编程,可以使用高阶函数 函数是一等公民
3,基本类型
其实可以认为scala中并没有真正意义上的基本类型,他的类型都是类
4,静态
java中静态static是违背java面向对象的编程思想和封装特性的,scala取消了静态的概念,使用了单例对象Object来实现
5,对字符串的支持
Scala支持使用字符串插值的方式对字符串进行格式化,使用$开头进行取值
另外支持使用三引号将其中的内容直接包起来,其中可以包括任何字符而不需要转义
6,类
Scala类中的字段自动带有getter和setter方法,另外可以使用@BeanProperty注解来生成java中的Get/Set方法
Scala中的每个类都有一个主构造器,这个构造器和类定义”交织在一起”,类的参数直接成为类的字段,主构造器执行类体中所有的语句
7,Scala中不支持Break
使用return替代
在循环中用if和布尔类型变量进行守卫
导入java中支持break的包
8,访问范围问题
java中外部看不到内部,内部能看到外部
scala中外部看不到内部,内部看不到外部
9,通配符
Java使用*进行通配,Scala使用 _ 进行通配
10,默认导入的类
scala默认导入java.lang包、scala包、scala.Predef类。
java默认导入java.lang包
11,特质 trait -- 可以类比java中的接口，但是又和接口非常不一样
java中称为类实现了接口 scala中称为混入了特质
和java中的接口不同 scala中的特质可以包含 带有方法体的方法。
scala与python区别有哪些
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
scala与Python的区别：
1、性能对比
由于Scala是基于JVM的数据分析和处理，Scala比Python快10倍。当编写Python代码用且调用Spark库时，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时，则要比Scala等效代码慢得多。Python解释器PyPy内置一个JIT（及时）编译器，它很快，但它不提供各种Python C扩展支持。在这样的情况下，对库的C扩展CPython解释器优于PyPy解释器。
使用Python在Spark的性能开销超过Scala，但其重要性取决于您在做什么。当内核数量较少时，Scala比Python快。随着核数的增加，Scala的性能优势开始缩小。
当大量的处理其工作时，性能不是选择编程语言的主要驱动因素。然而，当有重要的处理逻辑时，性能是一个主要因素，Scala绝对比Python提供更好的性能，用于针对Spark程序。
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2、学习曲线
在用Scala语言编写Spark程序时有几个语法糖，所以大数据专业人员在学习Spark时需要非常小心。程序员可能会发现Scala语法有时会让人发疯。Scala中的一些库很难定义随机的符号运算符，而这些代码可以由没有经验的程序员理解。在使用Scala时，开发人员需要关注代码的可读性。与Scala相比，Java或Python是一个灵活的语法复杂的语言。对Scala开发人员的需求越来越大，因为大数据公司重视能在Spark中掌握数据分析和处理的高效而健壮的开发人员。
Python是为Java程序员学习相对容易的因为它的语法和标准库。然而，Python是不是一个高度并行和可扩展的像SoundCloud或推特系统的理想选择。
学习Scala丰富了程序员对类型系统中各种新抽象的认识，新的函数编程特性和不可变数据。
3、并发性
大数据系统的复杂多样的基础结构需要一种编程语言，它有能力集成多个数据库和服务。在大数据的生态系统中，Scala胜在Play框架提供了许多异步库和容易集成的各种并发原语，比如Akka。Scala使开发人员编写高效的、可读性和可维护性的服务而不是。相反，Python不支持的重量级进程并行在用uWSGI时，但它不支持真正的多线程。
当使用Python写Spark程序时，不管进程有多少线程，每次只有一个CPU在Python进程中处于活动状态。这有助于每个CPU核心只处理一个进程，但糟糕的是，每当部署新代码时，需要重新启动更多的进程，还需要额外的内存开销。Scala在这些方面更高效，更容易共事。
4、类型安全
当用Spark编程时，开发人员需要根据变化的需求不断地重新编码代码。Scala是静态类型语言，尽管它看起来像一种动态类型语言，因为它具有优雅的类型推断机制。作为静态类型语言，Scala仍然提供编译器来捕获编译时错误。
重构像Scala这样的静态类型语言的程序代码比重构像Python这样的动态语言代码要容易得多且简单。开发人员在修改Python程序代码后常常会遇到困难，因为它造成的bug比修复程序原有的bug要多。所以最好是缓慢而安全地使用Scala，而不是快速的、死地使用Python。
对于小型的特殊实验，Python是一种有效的选择，但它并不像静态语言那样有效地扩展到大型软件工程中。
5、易用性
Scala和Python语言在Sparkcontext中有同样的表达，因此通过使用Scala或Python可以实现所需的功能。无论哪种方式，程序员都会创建一个Sparkcontext并调用函数。Python是一种比Scala更便于用户使用的语言。Python不那么冗长，开发人员很容易用Python编写脚本来调用Spark。易用性是一个主观因素，因为它取决于程序员的个人偏好。
6、高级特性
Scala编程语言有几个存在类型、宏和隐式。Scala的晦涩难懂的语法可能很难对开发人员可能无法理解的高级特性进行实验。然而，Scala的优势在于在重要的框架和库中使用这些强大的特性。
话虽如此，Scala没有足够的数据科学工具和库，如Python用于机器学习和自然语言处理。Sparkmlib–机器学习库只有较少的ML算法但他们是理想的大数据处理。Scala缺乏良好的可视化和本地数据转换。Scala无疑是Spark streaming特性的最佳选择，因为Python 通过pySpark 调用Spark.streaming不像Scala那样先进和成熟。
总结
“Scala速度更快，使用方便 但上手难，而Python则较慢，但很容易使用。”
Spark框架是用Scala编写的，所以了解Scala编程语言有助于大数据开发人员轻松地挖掘源代码，如果某些功能不能像预期的那样发挥作用。使用Python增加了更多问题和bug的可能性，因为2种不同语言之间的转换是困难的。为Spark使用Scala提供对Spark框架的最新特性的访问，因为它们首先在Scala中可用，然后移植到Python中。
根据Spark决定Scala和Python取决于最适合项目需要的特性，因为每种语言都有自己的优点和缺点。在使用Apache Spark编程语言之前，开发者必须学习Scala和Python来熟悉它们的特性。学习了Python和Scala之后，决定何时使用Scala来Spark以及何时使用Python来调用Spark是相当容易的。Apache Spark编程语言的选择完全取决于要解决的问题。
scala之函数是个什么鬼
Scala中的函数同样是一段业务逻辑。Scala是面向函数的语言，函数在Scala中是可以独立存在的。并且，Scala中的方法可以看作是一种特殊的函数。
Scala中函数的定义有两种形式，一种是简单的定义形式，一种是复杂的定义形式。具体定义形式如下所示：
简单的定义形式：
注意，这里的是函数的一个显著特征，看到“=》”我们就知道这里定义了一个函数。
示例：
复杂的定义形式：
示例：
好了，到现在为止，我们看到的只是Scala函数的简单使用。实际上，Scala中的高阶函数才是真正的杀手锏。这里的高阶函数使用非常灵活，可以达到最大限度的代码重用。
那么，什么是高阶函数呢? 在说高阶函数之前，我们先看看函数是不是有类型的?
函数是可以有参数的，参数可以是任意的Scala类型。这里函数我们同样可以理解为一种类型。函数的类型也称为函数的签名，签名包括了函数参数的类型和返回值类型。如：(Int,Int)=》Int,便是一个函数的签名，也就是函数的类型。
那这样就很容易理解了，既然函数也是有类型的，我们可以把它理解成一种特殊的变量。
具体来说，高阶函数包括了三种形式：
1. 函数的参数是函数
2. 函数的返回值是函数
3. 函数的参数和返回值都是函数
