如何将嵌套的 Scala 集合转换为嵌套的 Java 集合答案

【问题标题】：How to convert a nested scala collection to a nested Java collection如何将嵌套的 Scala 集合转换为嵌套的 Java 集合
【发布时间】：2012-12-08 13:15:21
【问题描述】：

我在 Scala 和 Java 之间遇到了编译问题。

我的 Java 代码需要一个

java.util.Map<Double, java.lang.Iterable<Foo>>

我的 scala 代码有一个

Map[Double, Vector[Foo]]

我得到编译错误：

error: type mismatch;
found   : scala.collection.immutable.Map[scala.Double,Vector[Foo]
required: java.util.Map[java.lang.Double,java.lang.Iterable[Foo]]

似乎 scala.collection.JavaConversions 不适用于嵌套集合，即使 Vector 可以隐式转换为 Iterable。没有遍历 scala 集合并手动进行转换，我可以做些什么来使类型工作吗？

【问题讨论】：

标签： java scala generics scala-collections

【解决方案1】：

scala.collection.JavaConversions 恕我直言，应该弃用。您最好使用scala.collection.JavaConverters 明确说明转换发生的地点和时间。在你的情况下：

import scala.collection.JavaConverters._

type Foo = Int // Just to make it compile
val scalaMap = Map(1.0 -> Vector(1, 2)) // As an example

val javaMap = scalaMap.map { 
  case (d, v) => d -> v.toIterable.asJava
}.asJava

【讨论】：

感谢您将我指向 JavaConversions。我不知道那些。我还需要为我的方法做一些讨厌的 Java 泛型通配符以使返回类型正常工作，即将我声明的返回类型转换为 public > Map createMap()

【解决方案2】：

这更适合我的需要：

  def toJava(m: Any): Any = {
    import java.util
    import scala.collection.JavaConverters._
    m match {
      case sm: Map[_, _] => sm.map(kv => (kv._1, toJava(kv._2))).asJava
      case sl: Iterable[_] => new util.ArrayList(sl.map( toJava ).asJava.asInstanceOf[util.Collection[_]])
      case _ => m
    }
  }

【讨论】：

【解决方案3】：

我编写了这个通用函数，它非常适合我的需要。

def toJava(x: Any): Any = {
  import scala.collection.JavaConverters._
  x match {
    case y: scala.collection.MapLike[_, _, _] => 
      y.map { case (d, v) => toJava(d) -> toJava(v) } asJava
    case y: scala.collection.SetLike[_,_] => 
      y map { item: Any => toJava(item) } asJava
    case y: Iterable[_] => 
      y.map { item: Any => toJava(item) } asJava
    case y: Iterator[_] => 
      toJava(y.toIterable)
    case _ => 
      x
  }
}

【讨论】：

不错！我也想知道你是否写了一个类似的递归 toScala 函数..
''' 我最终编写的递归 toScala 函数： def toScala(x: Any): Any = { import collection.JavaConversions._ x match { case y: java.util.Map[, _] => mapAsScalaMap(y).map{ case (d, v) => toScala(d) -> toScala(v) } case y: java.lang.Iterable[] => iterableAsScalaIterable (y).toList.map { item: Any => toScala(item) } case y: java.util.Iterator[_] => toScala(y) case _ => x } } '''
另外，我在这里发布了一个相关问题：stackoverflow.com/questions/43462034/…

【解决方案4】：

如果有人在 spark-scala 中寻找解决方案，试试这个，

导入 org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema

在这里， y 是嵌套的 WrapperArray

y match {
          case x : WrappedArray[x] =>
             (x.map(f => f match {case z: GenericRowWithSchema => z.mkString(",").toString()
                                                case z:Any => z  })).asJavaCollection
          case _ => row.get(i).asInstanceOf[Object]
        }

上面的代码做了两件事， 1) 如果 wrapper Array 具有原始数据类型，则条件 case_ 通过 2) 如果 wrapper Array 具有 Complex 数据类型（比如 struts），则执行 GenericRowWithSchema 案例。

【讨论】：

【解决方案5】：

所有其他解决方案都是 Any 到 Any，这对于像 Scala 这样的强类型语言来说非常糟糕。
这是一个尽可能保留类型的解决方案：

trait AsJava[T, R] {
  def apply(o: T): R
}

object AsJava extends LowPriorityAsJava {
  implicit class RecursiveConverter[T](o: T) {
    def asJavaRecursive[R](implicit asJava: AsJava[T, R]): R = asJava(o)
  }

  implicit lazy val longAsJava: AsJava[Long, lang.Long] = new AsJava[Long, lang.Long] {
    def apply(o: Long): lang.Long = Long.box(o)
  }

  implicit lazy val intAsJava: AsJava[Int, lang.Integer] = new AsJava[Int, lang.Integer] {
    def apply(o: Int): lang.Integer = Int.box(o)
  }

  implicit lazy val doubleAsJava: AsJava[Double, lang.Double] = new AsJava[Double, lang.Double] {
    def apply(o: Double): lang.Double = Double.box(o)
  }

  implicit def mapAsJava[K, V, KR, VR](
      implicit
      keyAsJava: AsJava[K, KR],
      valueAsJava: AsJava[V, VR]
  ): AsJava[Map[K, V], util.Map[KR, VR]] =
    new AsJava[Map[K, V], util.Map[KR, VR]] {
      def apply(map: Map[K, V]): util.Map[KR, VR] =
        map.map { case (k, v) => (keyAsJava(k), valueAsJava(v)) }.asJava
    }

  implicit def seqAsJava[V, VR](implicit valueAsJava: AsJava[V, VR]): AsJava[Seq[V], util.List[VR]] =
    new AsJava[Seq[V], util.List[VR]] {
      def apply(seq: Seq[V]): util.List[VR] = seq.map(valueAsJava(_)).asJava
    }

  implicit def setAsJava[V, VR](implicit valueAsJava: AsJava[V, VR]): AsJava[Set[V], util.Set[VR]] =
    new AsJava[Set[V], util.Set[VR]] {
      def apply(set: Set[V]): util.Set[VR] = set.map(valueAsJava(_)).asJava
    }

  implicit lazy val anyAsJava: AsJava[Any, AnyRef] = new AsJava[Any, AnyRef] {
    def apply(o: Any): AnyRef = o match {
      case x: Map[Any, Any] => mapAsJava(anyAsJava, anyAsJava)(x)
      case x: Seq[Any]      => seqAsJava(anyAsJava)(x)
      case x: Set[Any]      => setAsJava(anyAsJava)(x)
      case x: Long          => longAsJava(x)
      case x: Int           => intAsJava(x)
      case x: Double        => doubleAsJava(x)
      case x                => x.asInstanceOf[AnyRef]
    }
  }
}

trait LowPriorityAsJava {
  implicit def otherAsJava[T]: AsJava[T, T] = new AsJava[T, T] {
    def apply(o: T): T = o
  }
}

用法：

Seq(Seq.empty[Int]).asJavaRecursive

【讨论】：