Преобразования
map, filter, flatMap
«Преобразования» — бесплатный урок Scala for Backend Engineering & Functional Programming на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Scala for Backend Engineering & Functional Programming, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Scala for Backend Engineering & Functional Programming содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Transforming collections
Scala collections are immutable by default. Instead of mutating them, you transform them into new collections using methods like map, filter, and flatMap.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = List(1, 2, 3, 4)
val doubled = nums.map(_ * 2)
println(nums)
println(doubled)
}
}map: transform every element
map applies a function to each element and returns a new collection of the same size. The element type may change.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val words = List("scala", "rocks")
val lengths = words.map(_.length)
println(lengths)
}
}The underscore shorthand
The underscore _ is shorthand for a single function parameter. _ * 2 means x => x * 2. It keeps simple transformations compact.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = List(10, 20, 30)
println(nums.map(_ + 1))
println(nums.map(x => x + 1))
}
}filter: keep matching elements
filter keeps only the elements for which the predicate returns true. The result may be smaller than the original.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = (1 to 10).toList
val evens = nums.filter(_ % 2 == 0)
println(evens)
}
}filterNot: the opposite
filterNot keeps elements where the predicate is false. It is the complement of filter.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = List(1, 2, 3, 4, 5)
println(nums.filterNot(_ % 2 == 0))
}
}flatMap: map then flatten
flatMap applies a function that returns a collection for each element, then flattens the results into one collection.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val words = List("ab", "cd")
val chars = words.flatMap(_.toList)
println(chars)
}
}map vs flatMap
If your function returns a collection, map gives you nested collections while flatMap gives you a flat one. Choose based on the shape you want.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = List(1, 2, 3)
println(nums.map(n => List(n, n)))
println(nums.flatMap(n => List(n, n)))
}
}flatMap with Option
flatMap over a list of Option drops the None values and unwraps the Some values, a handy way to filter and transform at once.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val raw = List("1", "x", "3", "y")
val parsed = raw.flatMap(_.toIntOption)
println(parsed)
}
}collect: filter and map together
collect takes a partial function: it keeps and transforms only the elements the function is defined for, combining filter and map in one pass.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val mixed: List[Any] = List(1, "two", 3, "four", 5)
val ints = mixed.collect { case i: Int => i * 10 }
println(ints)
}
}Chaining transformations
Because each method returns a new collection, you can chain them into a readable pipeline. Each step transforms the output of the previous one.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val result = List(1, 2, 3, 4)
.map(_ + 1)
.filter(_ % 2 == 0)
println(result)
}
}A clean pipeline
Here is a tidy transformation pipeline: filter even numbers, square them, then keep the large ones. Pipelines read like a description of the data flow.
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val result = (1 to 10).toList
.filter(_ % 2 == 0)
.map(x => x * x)
.filter(_ > 10)
println(result)
}
}Quick Check
What does List("ab", "cd").flatMap(_.toList) return?
Recap
You learned the core transformations:
map— transform each element, same sizefilter/filterNot— keep or drop by predicateflatMap— map then flatten nested resultscollect— filter and map with a partial function- Chain them into readable, immutable pipelines
Часто задаваемые вопросы
Урок «Преобразования» бесплатный?
Да — полный текст урока «Преобразования» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Scala for Backend Engineering & Functional Programming, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Scala for Backend Engineering & Functional Programming содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Преобразования»?
map, filter, flatMap Ты практикуешь Scala for Backend Engineering & Functional Programming с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Scala for Backend Engineering & Functional Programming?
Предыдущий опыт не требуется. Scala for Backend Engineering & Functional Programming на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Преобразования»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Scala for Backend Engineering & Functional Programming?
Да. Каждый урок Scala for Backend Engineering & Functional Programming включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.