scala - HLists只不过是一种复杂的编写元组的方式吗？

我真的很想找出差异所在，更普遍的是，找出无法使用HLists的规范用例(或者说，与常规列表相比不会产生任何好处)。
(我知道Scala中有22个(我相信)TupleN，而一个人只需要一个HList，但这不是我感兴趣的概念差异。)
我在下面的文字中标记了几个问题。可能实际上没有必要回答这些问题，它们更多的是指出我不清楚的事情，并在某些方向上指导讨论。
动机
我最近在SO上看到了几个答案，有人建议使用HLists(例如，由Shapeless提供)，包括已删除的this question答案。它产生了this discussion，这又引发了这个问题。
介绍
在我看来，仅当您静态地知道元素的数量及其精确类型时，hlist才有用。该数字实际上并不是至关重要的，但是似乎不太可能需要生成包含变化但静态精确知道的类型的元素的列表，而您却不能静态地知道它们的数量。 问题1:您是否可以编写这样的示例，例如循环编写？我的直觉是，拥有静态精确的hlist和静态未知数量的任意元素(相对于给定的类层次结构是任意的)只是不兼容的。
HList与Tuples
如果是这样，即您静态地知道数字和类型-问题2:为什么不只使用n元组？当然，您可以安全地映射并折叠到HList上(也可以，但是不是类型，可以通过productIterator在元组上进行安全操作)，但是由于元素的数量和类型是静态已知的，因此您可以访问元组元素直接执行操作。
另一方面，如果您在hlist上映射的f函数是如此通用，以至于它接受所有元素-问题3:为什么不通过productIterator.map使用它？好的，方法重载可能是一个有趣的区别:如果我们有几个重载的f，则由hlist提供的更强的类型信息(与productIterator相比)可以使编译器选择更具体的f。但是，由于方法和函数不相同，我不确定在Scala中是否真的可以使用。
H列表和用户输入
基于相同的假设，即您需要静态了解元素的数量和类型-问题4:是否可以在元素依赖于任何类型的用户交互的情况下使用hlists？例如，假设循环中的元素填充到hlist中；从某个位置(UI，配置文件，actor交互，网络)读取元素，直到满足特定条件为止。 hlist的类型是什么？与接口(interface)规范getElements类似:HList [...]应该与静态未知长度的列表一起使用，并允许系统中的组件A从组件B获取此类任意元素的列表。

最佳答案

解决问题一至三:HLists的主要应用之一是对arity的抽象。通常在抽象的任何给定使用位置都静态地知道Arity，但是每个站点之间都不同。从shapeless的examples中获取这个，

def flatten[T <: Product, L <: HList](t : T)
  (implicit hl : HListerAux[T, L], flatten : Flatten[L]) : flatten.Out =
    flatten(hl(t))

val t1 = (1, ((2, 3), 4))
val f1 = flatten(t1)     // Inferred type is Int :: Int :: Int :: Int :: HNil
val l1 = f1.toList       // Inferred type is List[Int]

val t2 = (23, ((true, 2.0, "foo"), "bar"), (13, false))
val f2 = flatten(t2)
val t2b = f2.tupled
// Inferred type of t2b is (Int, Boolean, Double, String, String, Int, Boolean)

如果不使用HLists(或等效的方法)来抽象化flatten的元组参数的多样性，就不可能有一个单一的实现来接受这两种截然不同的形状的参数并以类型安全的方式对其进行转换。

涉及固定arary的任何地方都可能对基于arity的抽象能力感兴趣:以及如上所述的元组，其中包括方法/函数参数列表和案例类。请参阅here，以获取有关如何通过任意案例类的抽象抽象以几乎自动获取类型类实例的示例，

// A pair of arbitrary case classes
case class Foo(i : Int, s : String)
case class Bar(b : Boolean, s : String, d : Double)

// Publish their `HListIso`'s
implicit def fooIso = Iso.hlist(Foo.apply _, Foo.unapply _)
implicit def barIso = Iso.hlist(Bar.apply _, Bar.unapply _)

// And now they're monoids ...

implicitly[Monoid[Foo]]
val f = Foo(13, "foo") |+| Foo(23, "bar")
assert(f == Foo(36, "foobar"))

implicitly[Monoid[Bar]]
val b = Bar(true, "foo", 1.0) |+| Bar(false, "bar", 3.0)
assert(b == Bar(true, "foobar", 4.0))

这里没有运行时迭代，但是有重复，可以使用HLists(或等效结构)消除重复。当然，如果您对重复样板的容忍度很高，则可以通过为您关心的每种形状编写多个实现来获得相同的结果。

在第三个问题中，您会问“...您在hlist上映射的函数是否是如此通用以至于它可以接受所有元素……为什么不通过productIterator.map使用它？”。如果您在HList上映射的函数的形式确实是Any => T，那么在productIterator上映射将非常适合您。但是Any => T形式的函数通常并不那么有趣(至少，除非它们在内部进行类型转换，否则它们就不是这样)。 shapeless提供了一种多态函数值形式，它使编译器可以完全按照您怀疑的方式选择特定于类型的情况。例如，

// size is a function from values of arbitrary type to a 'size' which is
// defined via type specific cases
object size extends Poly1 {
  implicit def default[T] = at[T](t => 1)
  implicit def caseString = at[String](_.length)
  implicit def caseList[T] = at[List[T]](_.length)
}

scala> val l = 23 :: "foo" :: List('a', 'b') :: true :: HNil
l: Int :: String :: List[Char] :: Boolean :: HNil =
  23 :: foo :: List(a, b) :: true :: HNil

scala> (l map size).toList
res1: List[Int] = List(1, 3, 2, 1)

关于您的关于用户输入的问题四，有两种情况需要考虑。第一种情况是我们可以动态建立上下文，以确保获得已知的静态条件。在这种情况下，完全可以应用无形技术，但是很明显，附带条件是，如果在运行时未获得静态条件，那么我们必须遵循替代方法。毫不奇怪，这意味着对动态条件敏感的方法必须产生可选的结果。这是使用HList的示例，

trait Fruit
case class Apple() extends Fruit
case class Pear() extends Fruit

type FFFF = Fruit :: Fruit :: Fruit :: Fruit :: HNil
type APAP = Apple :: Pear :: Apple :: Pear :: HNil

val a : Apple = Apple()
val p : Pear = Pear()

val l = List(a, p, a, p) // Inferred type is List[Fruit]

l的类型不捕获列表的长度，也不捕获其元素的精确类型。但是，如果我们希望它具有特定的形式(即，如果它应该符合某种已知的固定模式)，那么我们可以尝试建立该事实并采取相应的行动，

scala> import Traversables._
import Traversables._

scala> val apap = l.toHList[Apple :: Pear :: Apple :: Pear :: HNil]
res0: Option[Apple :: Pear :: Apple :: Pear :: HNil] =
  Some(Apple() :: Pear() :: Apple() :: Pear() :: HNil)

scala> apap.map(_.tail.head)
res1: Option[Pear] = Some(Pear())

在其他情况下，我们可能并不关心给定列表的实际长度，除了它与某些其他列表的长度相同。同样，这是无形的，既可以完全静态地支持，也可以在上述静态/动态混合环境中支持。有关扩展示例，请参见here。

正如您所观察到的，确实所有这些机制都要求至少在一定条件下才能提供静态类型信息，并且这似乎将这些技术排除在完全由外部提供的无类型数据完全驱动的完全动态环境中使用。但是随着支持运行时编译作为2.10中Scala反射的一部分而出现，即使这不再是不可克服的障碍...我们可以使用运行时编译来提供lightweight staging形式，并在运行时在对动态数据的响应:摘录自以下内容...请点击完整示例的链接，

val t1 : (Any, Any) = (23, "foo") // Specific element types erased
val t2 : (Any, Any) = (true, 2.0) // Specific element types erased

// Type class instances selected on static type at runtime!
val c1 = stagedConsumeTuple(t1) // Uses intString instance
assert(c1 == "23foo")

val c2 = stagedConsumeTuple(t2) // Uses booleanDouble instance
assert(c2 == "+2.0")

鉴于他的@PLT_Borat，我敢肯定sage comments about dependently typed programming languages会有话要说；-)

关于scala - HLists只不过是一种复杂的编写元组的方式吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/11825129/