Scala入门

https://stackoverflow.com/questions/16813537/how-can-i-use-the-new-reflection-api-to-tell-if-the-component-type-of-an-array-c
http://hongjiang.info/scala-type-system-manifest-vs-typetag/
https://stackoverflow.com/questions/12218641/scala-what-is-a-typetag-and-how-do-i-use-it
http://www.jianshu.com/p/44410b15d3fc
http://blog.csdn.net/u014729236/article/details/48656947
http://blog.csdn.net/snail_gesture/article/details/48167345
http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?id=4707864&r=blog/article&uid=23516528

第一部分

scala.preparation：安装配置、构建工具。

scala.codestyle.scaladoc：代码风格。

scala.Part.01.start：入门、标识符、常用工具、基本类型

scala.Part.01.function：内建控制结构、函数与闭包

scala.Part.01.class：类、对象、类与对象高级应

scala.Part.01.abstract：动态成员、控制抽象

第二部分

scala.Part.02.htyc：组合与继承、Scala类的层级

scala.Part.02.trait：特质（Traits）

第三部分

scala.Part.03.pkg.acss：包和引用、访问修饰符

scala.Part.03.patten.match：样本类和模式匹配

scala.Part.03.exat：抽取器、断言、测试

第四部分

scala.Part.04.list：使用列表

scala.Part.04.collection：集合类型

第五部分

scala.Part.05.tt：泛型

scala.Part.05.abpart：抽象成员

scala.Part.05.implt：隐式转换

第六部分

scala.Part.06.typeadv：泛型与类型转换高级应用

scala.Part.06.state.implist：有状态的对象、实现列表

scala.Part.06.forexp：重温for表达式

第七部分

scala.Part.07.anod.xml：注解、使用XML

scala.Part.07.model：使用对象的模块化编程、对象相等性

第八部分

scala.Part.08.actor：Actor和并发

scala.Part.08.cct：定界延续、结合Scala与Java

通过游戏学习函数式编程：

• https://david-peter.de/cube-composer/
• 源代码在：https://github.com/sharkdp/cube-composer

scala.Part.09.functional.programming.01：函数式概念

scala.Part.09.math：相关数学概念

第八部分

scala.Part.10.gui：图形界面

例子

Scala样例：scala.example

scala.cheetsheet： 速记表

框架

lift

sbt

akka

scala.akka.Part.00.prepare：Akka

scala.akka.Part.01.basic：Akka基础

scala.akka.Part.02.vt-sp：Akka纵向扩展：最大利用单机性能

scala.akka.Part.03.he-sp：Akka横向扩展:集群化

scala.akka.Part.04.mailbox：Akka邮箱问题

scala.akka.Part.05.desgin.testing：Akka测试与设计

去年，google IO，让我震撼的就是那个google dataflow，一年后我终于知道怎么弄的了。 google dataflow 就是基于millwheel和flumejava做的。

然后你在看看他们的论文，类似的基础设施，akka 都有了只是没有如此highlevel的 产品出来

Reactive Programming太多lambda套lambda的情况了 （就跟node.js搞出来的代码差不多虽然那个是异步但实际上道理是一样的）。 函数式编程语言普遍提供了内置的CPS变换，所以写起来特别爽， 代码的外观就像普通的顺序逻辑一样，但是实际上却是响应式的。

lazy问题太多了，当我希望一个需要延迟求值的函数的时候，我会

def addOne : Int => () => Int = x => () => x+1 

这样，然后手动

val fiveAddOne=addOne(5) 

最后啥时候需要求值再

val result=fiveAddOne()

属于笨方法，但是在我看来有效地防止了求值顺序的不确定

还有就是 tuple 不 lazy

scala> lazy val (x: Int, y: Int) = (2 - y, 3)
x: Int = <lazy>
y: Int = <lazy>

scala> x + 1
java.lang.StackOverFlowError
  at .x$1(<console>:13)
  at .y$lzycompute(<console>:13)
  at .y(<console>:13)
  at .x$1$lzycompute(<console>:13)
  at .x$1(<console>:13)
  at .y$lzycompute(<console>:13)
  at .y(<console>:13)
  ........

用 Scalaz 的 LazyTuple 就没问题了