Question

Anorm中的典型解析器看起来有点像这样：

  val idSeqParser: RowParser[IDAndSequence] = {
    long("ID") ~
      int("sequence") map {
        case id ~ sequence => IDAndSequence(id, sequence)
      }
  }

当然假设您有一个类似的案例类：

  case class IDAndSequence(id: Long, sequence: Int = 0)

如果您想要在运行时编写即时查询（原始SQL），那么如果您事先知道这一点，那么所有方便的花花公子？（提示：即时报告引擎）

如何解决这个问题？

你能创建一系列通用解析器或不同数量的字段（我看到Scala本身在处理表单上的元组时必须求助，这意味着你只能在表单中找到22个元素，并且不确定你在做什么后会做什么该...）

你可以假设＆＃34;一切都是字符串＆＃34;为了报告，Option[String]应该删除它。

是否可以动态创建解析器？如果是这样，那会是什么样子？

是解决这个问题的更优雅方式＆＃34;？

编辑（以帮助澄清我之后的事情）

尽我所能＆＃34;问＆＃34;使用别名

Select f1 as 'a', f2 as 'b', f3 as 'c' from sometable

然后我可以使用预先编写的解析器来收集它

  val idSeqParser: RowParser[IDAndSequence] = {
      get[Option[String]]("a") ~ 
      get[Option[String]]("b") ~ 
      get[Option[String]]("c") map {
        case a ~ b ~ c => GenericCase(a, b, c)
      }
  }

但是，这意味着我需要为实际报告输出添加列别名。 SqlParser.flatten的建议已经让我领先于它，因为它有多达22个（那些＆＃34;文字＆＃34; kludge！）列。

由于我曾经写过超过22列的报告 - 主要是作为进一步手动数据挖掘的电子表格的输入 - 我想尽可能地逃避这个限制。很难告诉客户，您可以在5天内获得紧急的27列报告，但是您可以在5分钟内获得这个21列的报告......

今天去尝试实验，看看我是否找不到自己可行的解决方案。

如何在Scala for Anorm中创建一个可变长度的RowParser？

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