Question

我正在研究Martin Odersky的Principles of Reactive Programming。在谈到简单的FRP框架的实现时，他在开始时给出了一个使用StackableVariable（即DynamicVairable）来跟踪当前更新的信号，我可以理解。但是在幻灯片的最后，他提到更清晰的解决方案是使用隐式参数而不是DynamicVariable。有谁能告诉我这是怎么做到的？

Answer 1

幻灯片的链接对我不起作用。当我尝试使用Google搜索时，我现在使用1作为参考。

动态变量是一个线程局部变量，它保存当前Signal的状态。这是必需的，以便Signal的apply方法可以访问此信息。让我们考虑以下示例代码：

val a: Signal[Int] = ???
val b: Signal[Int] = ???
val xPlusY: Signal[Int] = Signal(a() + b())

这里，当调用a()时，它会将自己添加到当前评估信号的依赖项列表中。由于此信息在其他任何地方都无法访问，我们基本上使用线程局部的a.k.a.全局变量。

此解决方案存在一些问题。例如，如果我们不在任何a()内，我们也可以致电Signal()。此外，我们必须使用全局变量。

解决方案是通过隐式参数将此信息提供给a()：我们从

更改签名

Signal[T]#apply(): T

到

Signal[T]#apply()(implicit triggeredBy: Signal[_])

（请注意，我们可能想要使用一些封装信号的新类型TriggeredBy）

这样，此方法的实现将无需全局/线程局部变量即可访问其原始信号。

但现在我们必须以某种方式提供这种隐含。一种选择是从

更改信号创建功能的签名

def Signal.apply[T](fun: => T): Signal[T]

到

def Signal.apply[T](fun: Signal[_] => T): Signal[T]

不幸的是，我们的示例代码的语法必须改变，因为我们必须提供一个函数而不是一个正文：

val xPlusY: Signal[Int] = Signal { implicit triggeredBy => a() + b() }

这个问题有几个解决方案：

等到实现隐式函数类型2。这可能很快就会发生，但它允许我们按如下方式编写Signal.apply签名：
```
def Signal.apply[T](fun: implicit Signal[_] => T): Signal[T]
```
然后可以再次编写Signal(a() + b())。
使用一些宏魔法将Signal(a() + b())格式的代码转换为Signal.internalApply(implicit triggeredBy => a() + b())代码。这意味着，Signal.apply现在是一个宏。这是scala.rx 3已经消失的道路，从使用的角度看它运作良好。这也允许我们再次写Signal(a() + b())。

更新：更新链接到隐式函数说明更详细的博客artikle

如何使用隐式参数实现FRP？

1 个答案: