Scala for Backend Engineering & Functional Programming · 课时

引号与拼接

Q: 「引号与拼接」这节课中我会学到什么？

将代码视为数据 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Scala for Backend Engineering & Functional Programming，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

将代码视为数据

引号与拼接 是 CoddyKit 上的免费 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课时。这是第 3 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课程共包含 4 节课。

代码即数据

Scala 3 元编程将代码视为数据。引用会将一段代码捕获为 Expr，而拼接会将 Expr 插回代码中。

引用：'{ ... }

'{ expr } 会将一个表达式转换为 Expr[T]。代码不会被执行，而是会变成宏可以操作的值。

import scala.quoted.*

def greeting(using Quotes): Expr[String] = '{ "Hello, " + "world" }

拼接：${ ... }

${ expr } 会将 Expr 插入外层引用中，把生成的代码片段拼接起来。引用和拼接互为逆操作。

import scala.quoted.*

def doubled(x: Expr[Int])(using Quotes): Expr[Int] = '{ ${ x } * 2 }

拼接已提升的值

在引用中，您可以拼接通过 Expr(...) 提升的值，将编译时常量嵌入生成的代码。

import scala.quoted.*

def addN(x: Expr[Int], n: Int)(using Quotes): Expr[Int] =
  '{ ${ x } + ${ Expr(n) } }

递归构建代码

宏可以在循环或递归中组合引用和拼接来构建复杂表达式，例如将幂运算展开为重复的乘法。

import scala.quoted.*

def pow(x: Expr[Double], n: Int)(using Quotes): Expr[Double] =
  if (n == 0) '{ 1.0 } else '{ ${ x } * ${ pow(x, n - 1) } }

对引用进行模式匹配

您可以通过匹配引用模式来解构代码。这会检查表达式的结构，以便对其进行优化或重写。

import scala.quoted.*

def optimize(e: Expr[Int])(using Quotes): Expr[Int] = e match {
  case '{ ($a: Int) + 0 } => a
  case _                  => e
}

Type[T] 与带引用的类型

正如 Expr[T] 携带一个表达式，Type[T] 携带一个类型。使用 '[T] 引用类型，并使用 given Type[T] 在需要类型的地方拼接它。

import scala.quoted.*

def typeName[T](using t: Type[T], q: Quotes): Expr[String] =
  Expr(Type.show[T])

反射 API

对于更底层的操作，quotes.reflect 会公开抽象语法树（Term、Symbol、TypeRepr），因此您可以检查或构建引用无法直接表达的代码。

import scala.quoted.*

def show(e: Expr[Any])(using q: Quotes): Expr[String] = {
  import q.reflect.*
  Expr(e.asTerm.show)
}

在不同层级之间往返转换

使用 asTerm 将 Expr 转换为 Term，再使用 asExpr / asExprOf[T] 转换回来。这连接了高级引用 API 与反射 API。

import scala.quoted.*

def ident[T: Type](e: Expr[T])(using q: Quotes): Expr[T] = {
  import q.reflect.*
  e.asTerm.asExprOf[T]
}

运行时对应实现

上面的递归幂运算宏会展开为普通乘法。这个自包含的运行时版本展示了生成代码将产生的相同结果。

object Main {
  def pow(x: Double, n: Int): Double =
    if (n == 0) 1.0 else x * pow(x, n - 1)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(pow(3.0, 2)) // 9.0
  }
}

引用和拼接互为逆操作

请记住二者的对应关系：'{ } 将代码提升为 Expr；${ } 将 Expr 放回代码中。正确嵌套它们是构建宏的核心。

快速检查

拼接运算符 ${ x } 在引用中有什么作用？

回顾

您学习了引用和拼接：

'{ } 将代码引用为 Expr[T]
${ } 将 Expr 拼接到代码中
使用引用模式匹配来解构代码
Type[T] 和 reflect API

下一节：实用宏。

常见问题解答

「引号与拼接」课时是免费的吗？

是的 — 「引号与拼接」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课程共包含 4 节课。

「引号与拼接」这节课中我会学到什么？

将代码视为数据你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Scala for Backend Engineering & Functional Programming，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 3 节课，共 4 节。

「引号与拼接」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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