こんにちは、 @kz_morita です。 Scala (Java) で正規表現クラスを使っている際に遭遇したエラーについてまとめます。 Illegal group reference エラーについて Scala で以下のような正規表現を使用するコードを書いていました。 import scala.util.matching.Regex val regex = "【(.*)】".r val replacer = (m: Regex.Match) => "(" + m.group(1) +")" regex.replaceAllIn("hogehoge【fuga】", replacer) // hogehoge(fuga) 【】 を() に変換するといったようなコードです。 上記は正常に動くのですが、以下のようなテキストは正常に動きません。 regex.replaceAllIn("hoge【$abcde】", replacer) 上記は、以下のような Illegal group reference エラーが出ます。 java.lang.IllegalArgumentException: Illegal group reference at java.base/java.util.regex.Matcher.appendExpandedReplacement(Matcher.java:1067) at java.base/java.util.regex.Matcher.appendReplacement(Matcher.java:907) at scala.util.matching.Regex$Replacement.replace(Regex.scala:898) at scala.util.matching.Regex$Replacement.replace$(Regex.scala:898) at scala.util.matching.Regex$MatchIterator$$anon$4.replace(Regex.scala:876) at scala.util.matching.Regex.$anonfun$replaceAllIn$1(Regex.scala:512) ... エラーの原因 "【(.*)】".r という正規表現で 【】 の中身の文字列をキャプチャするのですが、その中に、$ 記号がある場合にそれを正規表現の置換対象とみなしてしまうようです。 どういうことかというと、hoge【$abcde】 というテキストだと、【】の中の $abcde というテキストが、マッチしますがその中の $a という部分が後方参照で置換する対象だと解釈してしまいます。 しかし $a というのは、参照できないため Illegal group reference エラーになります。

こんにちは、 @kz_morita です。 以前の記事 で、WSL 上に Scala をインストールしたのですが、このときはWindows側にインストールした IntelliJ から、sbt プロジェクトが import できずに IntelliJ での開発を断念しました。 今回は、WSL に IntelliJ を Install して Scala を開発するところまでをやってみます。 準備 まず、WSL 上で GUI アプリケーションを動かすための準備をします。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/tutorials/gui-apps 上記の公式サイトに書かれていますが、wsl を update して 再起動します。 管理者権限で Powershell を起動して、以下のコマンドでアップデートと再起動を行います。 > wsl --update > wsl --shutdown 次に実際に GUI アプリが動くかどうかを試すために、Ubuntu で使えるファイラである、nautilus をインストールします。 $ sudo apt install nautilus -y ちなみに自分の環境では、上記コマンドが 404 Not Found になってインストールできなかったのですが、update を一度したら正常にインストールできました。 $ sudo apt update インストールができたら、起動してみます。 $ nautilus 以下のようなアプリが立ち上がれば成功です。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala の Try 型についてまとめます。 scala.util.Try Scala で例外をハンドリングするためには以下のようなコードで実現できます。 def div(a: Int, b: Int): Int = { try { a / b } catch { case e: ArithmeticException => { println(e.getMessage()) 0 } case e: Throwable => throw e } } println(div(4, 2)) // => 2 println(div(2, 0)) // => 0 scala.util.Try というのを使用すると以下のようにかけます def div2(a: Int, b: Int): Try[Int] = { Try { a / b } } println(div2(4, 2)) // Success(2) println(div2(2, 0)) // Failure(java.

Scala の Option 型とその外し方についてのメモです． 以下のような Option 型からデータの取り出し方と値があるときのみ処理する方法についてまとめます． val someText: Option[String] = Some("hoge") val noneText: Option[String] = None 値を取り出す Option 型から値を取り出すときの書き方です． match map / getOrElse isDefined, nonEmpty, isEmpty 個人的には，match と map / getOrelse を良く使用します． match match を使うと，Some と None の場合に応じて処理が分けられます． 直感的で読みやすい． def remove1(text: Option[String]): String = { text match { case Some(t) => s"text = ${t}" case None => "text is None" } } map, getOrElse map などの関数を使用する方法です． map で値があるときの処理を，getOrElse で値がないときのデフォルト値を処理を書くことが出来ます．

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala 向けの非同期処理ライブラリである ZIO について主に並行処理の使い方についてメモします。 主な並行処理 ZIO を用いて、並行処理のためのメソッドを以下に列挙します。 ZIO#zip, ZIO#zipPar ZIO#zipWith, ZIO#zipWithPar ZIO#tupled, ZIO#tupledPar ZIO#foreach, ZIO#foreachPar ZIO#reduceAll, ZIO#reduceAllPar ZIO#mergeAll, ZIO#mergeAllPar suffix に Par をつけると並列実行となります。 以下のような ZIO を返すメソッドで考えます。 private def numSeq(): ZIO[Clock, Throwable, Seq[Int]] = for { _ <- ZIO.effect(println("numSeq start")) _ <- zio.clock.sleep(1.seconds) _ <- ZIO.effect(println("numSeq end")) } yield Seq(1,2,3,4,5) private def stringSeq(): ZIO[Clock, Throwable, Seq[String]] = for { _ <- ZIO.effect(println("stringSeq start")) _ <- zio.clock.sleep(1.seconds) _ <- ZIO.

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で ElasticSearch から大量の件数のデータを取得する必要があり実装をしました。 ライブラリは Elastic4s を使用しています。 https://github.com/sksamuel/elastic4s 要求として、1万件以上の数の多いデータを ElasticSearch から取得する必要があったのですが、デフォルトでは 1万件ずつしか取得できません。 軽く調べたところアプリケーション側で繰り返し取得するか、ElasticSearch の Scroll API を使用する必要がありそうでした。 Elastic4s に ScrollAPI への繰り返しリクエストを Wrap してくれる SearchIterator があったのでそれを利用してみました。 SearchIterator を使った取得 以下のような SearchIterator を使用したコードで1万件以上のデータを取得することができました。 import com.sksamuel.elastic4s._ import com.sksamuel.elastic4s.ElasticDsl._ import com.sksamuel.elastic4s.circe._ import com.sksamuel.elastic4s.http.JavaClient import scala.util.{Failure, Success, Using} // ... // .. // . // ElasticSearch の Client を生成 private def buildClient: ElasticClient = ElasticClient(JavaClient(ElasticProperties(s"https://$host"))) // ElasticSearch から取得した結果から読み込むための case class case class FetchItemIdResult(itemId: String) object FetchItemIdResult { implicit val hitReader: HitReader[FetchItemIdResult] = hitReaderWithCirce[FetchItemIdResult] } // itemCategory から itemId を種痘する override def fetchItemIds(itemCategory: ItemCategory): IO[Error, Seq[ItemId]] = { ZIO.

こんにちは、 @kz_morita です。 Mockito で メソッドが呼ばれるかどうか、何回呼ばれるかをテストするコードを書いたのでメモです。 Mockito | github mockito.org Mockito document Test したい処理 今回は以下のようなメソッドをテストしたいとします。 class ItemService(itemRepository: ItemRepository) { def getItems(user: User): Seq[Item] = { if (user.isLoggedIn) { itemRepository.getUserItems(user.id) } else { itemRepository.getAllItems() } } } 仮ですが、ユーザークラスを渡して Item のリストを取得するといったシチュエーションです。ログイン済みであればそのユーザーに関連するアイテムを取得し、未ログインであれば全アイテムを取得するといった内容です。 mock しつつテストを書く まずは必要そうなメソッドやクラスを mock します。 // ItemRepository を Mock val itemRepository: ItemRepository = mock[ItemRepository] // getAllItems, getUserItems の戻り値を設定. 両方とも空リストを返すとする when(itemRepository.getAllItems()).thenReturn(Nil) when(itemRepository.getUserItems(anyInt())).thenReturn(Nil) val itemService = new ItemService(itemRepository) when で実際のメソッドをmock します。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で retry 処理を実装する必要があったのですがライブラリを使って簡単に実装できたのでメモです。 retry 処理を実現するライブラリ Scala で retry をするためのライブラリをいくつかありますが、今回は以下を使用しました。 https://github.com/softwaremill/retry 使い方は簡単で、retry するポリシーを定義し、成功とする条件を定義し、apply をします。 retry する対象のメソッドは以下とします。 def now(): LocalDateTime = LocalDateTime.now(ZoneOffset.UTC) var start = now() var execCount = 0 def exec(num: Int): Future[Int] = { Future { //////// ロギング用 execCount += 1 val elapsed = ChronoUnit.MILLS.between(start, now()) / 1000 println(s"### exec ${execCount}times. ${elapsed}s") //////// ロギング用 num % 2 } } 与えられた数を2で割った余りを返すメソッドです。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala から AWS の パラメータストアのデータを読むために実装したのでメモです。 前提 Scala から AWS のリソースにアクセスするために aws-sdk を使用します。build.sbt に以下のように依存を追加します。 libraryDependencies ++= Seq( "software.amazon.awssdk" % "ssm" % "2.17.196" ) また、Scala を ECS などで動かす場合には、SSM Parameter Store にアクセスできる IAM Policy を付与する必要があるので事前に追加しておきます。 以下のような Policy が必要となります。 { "Effect": "Allow", "Action": [ "ssm:GetParameter" ], "Resource": [ "arn:aws:ssm:{REGION}:{ACCOUNT_ID}:parameter:/example/parameter" ] } 実装 awssdk に、SSMClient があるのでそちらを使います。 SsmClient には同期的なバージョンと、非同期用のバージョンの２つがあります。 SsmClient SsmAsyncClient Scala で Future を使って非同期処理をするのであれば、後者の SsmAsyncClient を使用します。 両方の Client には、builder が用意されているので、それを利用します。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で case class は非常に便利でよく使いますが，case class でソートしたい場合などに工夫が必要なのでまとめます． ソートする方法 以下のような UserId データを考えます． case class UserId(value: Int) val ids = Seq(UserId(1), UserId(5), UserId(10), UserId(2), UserId(4)) ids.sorted 上記のようにソートされた値を取得しようとすると以下のようなエラーが表示されます． No implicit Ordering defined for B where: B is a type variable with constraint >: UserId .. I found: scala.math.Ordering.ordered[B]( /* missing */summon[scala.math.Ordering.AsComparable[B]] ) But no implicit values were found that match type scala.math.Ordering.AsComparable[B] UserId クラスが Ordering トレイトが実装していないため，比較ができずにソートすることができないです． case class の配列である ids をソートしたいといったユースケースを実現するためにいくつか方法があるのでまとめます．

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala の正規表現まわりで全角半角を無視して match させる方法についてまとます。 基本的な使い方 Scala では、Regex クラスを用います。 https://docs.scala-lang.org/ja/tour/regular-expression-patterns.html https://www.scala-lang.org/api/2.13.4/scala/util/matching/Regex.html 以下に、jpg という拡張子を削除するような正規表現を示します。 import scala.util.matching.Regex val regex = """\.jpg""".r val replace = (str: String) => regex.replaceAllIn(str, "") println(replace("image.jpg")) // => image 一般的な正規表現で全角半角を無視するためには i という修飾子をつけます。 今回の例では /\.jpg//i のような感じです。 Scala の Regex ではこのような修飾子は以下のように正規表現の頭につけます。 val regex = """(?i)\.jpg""".r ためしに、以下のようなコードを実行すると期待した動きになります。 import scala.util.matching.Regex val regex = """(?i)\.jpg""".r val replace = (str: String) => regex.replaceAllIn(str, "") println(replace("image.jpg")) // => image println(replace("image.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、wsl 環境の上に Scala の環境を構築したので内容をまとめます。 Javaのインストール 今回は、SDKMAN を用いて Java をインストールしようと思います。 https://sdkman.io 公式サイトの install の手順に沿ってインストールします。 その前に、zip / unzip コマンドが必要なので install します。 $ sudo apt install unzip $ sudo apt install zip 以下でinstall します。 $ curl -s "https://get.sdkman.io" | bash $ source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" $ sdk version ==== BROADCAST ================================================================= * 2022-08-10: leiningen 2.9.10 available on SDKMAN! * 2022-08-10: jbang 0.97.0 available on SDKMAN! https://github.com/jbangdev/jbang/releases/tag/v0.97.0 * 2022-08-09: vertx 4.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala で implicit class を用いて既存の型を拡張する方法について書きます。 Scala3 で新しく、 extension も追加されたので見ていきます。 Scala 2 の場合 Scala 2 の場合、implicit class を用いて拡張することができます。 以下サンプルコードです。 架空の Item クラスと、ItemDto クラスの変換を考えて適当なバリデーション済みのリストを返したいみたいなケースです。 case class ItemDto(val name: String) case class Item(val name: String) object Converter { implicit class DtoList(dtos: Seq[ItemDto]) { def toValidModel(): Seq[Item] = { dtos.filterNot(dto => dto.name.contains("invalid")) .map(dto => Item(dto.name)) } } } val dtoList = Seq(ItemDto("Hoge"), ItemDto("Fuga invalid"), ItemDto("Piyo")) // Seq[ItemDto] 型に toValidModel メソッドが生えてる println(dtoList.toValidModel()) 下記のように定義することで、Seq (ItemDto) 型に toValidModel() のメソッドを拡張することができます。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala で List から Map に変換する方法についてまとめます。 toMap で Map にする list から Map にするためには、まず List を Tuple のリストに変換してから toMap メソッドを呼ぶことで変換することができます。 val list = Seq(1,2,3,4,5) list.map(i => (i, i.toString)).toMap // Map<Int, String> 実装の中身をみる toMap の定義を見ると以下のようになっています。 def toMap[K, V](implicit ev: A <:< (K, V)): immutable.Map[K, V] = immutable.Map.from(this.asInstanceOf[IterableOnce[(K, V)]]) Map.from の定義を見ると以下のようになってました。 def from[K, V](it: collection.IterableOnce[(K, V)]): Map[K, V] = it match { case it: Iterable[_] if it.isEmpty => empty[K, V] case m: Map[K, V] => m case _: (newBuilder[K, V] ++= it).

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala の Generic Programming のためのライブラリの shapeless を使ってみたまとめです。 shapeless とは Shapeless は Scala 用の Generic Programming のライブラリです。 https://github.com/milessabin/shapeless Generic Programming は具体的なデータ型に直接依存しないことで抽象的で汎用的にコードを書こうとするプログラミング手法です。 shapeless では以下のような case class は以下のようなデータ型で表すことができます。 case class Item(name: String, num: Int) Item("商品1", 10) // => val item: String :: Int :: HNil = "商品1" :: 10 :: HNil case class を HList に変換する shapeless では、以下のような型を HList と呼んでいます。 val item: String :: Int :: HNil = "商品1" :: 10 :: HNil case class から HList に変換するのは以下のようにします。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala を書いていて、以下の記事をみてかなり勉強になったのでメモです。 https://gist.github.com/takungsk/3760513 型パラメータを用いた関数を抽象化 最初にやりたかったこととしては、Slick を用いて自動生成あれたデータベース行に該当する Row クラスごとに共通の処理を行うことでした。 やりたかったことは、BulkUppsert で以下のようなコードです。 def bulkUpsert[ROW](rows: Seq[ROW]): SimpleDBIO[Int] = { val statement = generateSql(rows) // row の型によって sql 文の構築をする generateAction(statement, rows) // DBIO Action の生成 } row の型によって処理を変えるためにどうしたらよいかを考えていた際に、上記の記事にあたりました。 上記の記事を参考にした結果以下のようなコードで実現することができそうでした。 Trait TableBulkUpsert[ROW] { def generateSql(rows: Seq[ROW]): String def generateAction(sqlStatement: String, rows: Seq[ROW]): SimpleDBIO[Int] } object TableBulkUpsert { implicit object UserTableBulkUpsert extends TableBulkUpsert[User] { def generateSql(rows: Seq[User]): String = { /* */ } def generateAction(sqlStatement: String, rows: Seq[User]): SimpleDBIO[Int] = { /* */ } } implicit object ItemTableBulkUpsert extends TableBulkUpsert[Item] { def generateSql(rows: Seq[Item]): String = { /* */ } def generateAction(sqlStatement: String, rows: Seq[Item]): SimpleDBIO[Int] = { /* */ } } } def bulkUpsert[ROW](rows: Seq[ROW])(implicit upserter: TableBulkUpsert[ROW]): SimpleDBIO[Int] = { val statement = upserter.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala で Duck Typing 用いて重複したコードを共通化していく方法についてまとめます。 解決したかった問題 Scala と Slick を使ったアプリケーションを開発していて、以下のように別テーブルから同じキーをもとに DB から並列で取得したいという要件がありました。 名前などは適当ですが NormalItem, OrderItem, StockItem という itemId をもつテーブルがいくつかあるようなイメージです。 // Tables.xxxx は自動生成されたクラス val normalItemTable = TableQuery[Tables.NormalItem] val orderItemTable = TableQuery[Tables.OrderItem] val stockItemTable = TableQuery[Tables.StockItem] def selectNormalItemByItemIds(itemIds: Seq[Int]) = { db.run(normalItemTable.filter(_.itemId inSetBind itemIds).result) } def selectOrderItemByItemIds(itemIds: Seq[Int]) = { db.run(orderItemTable.filter(_.itemId inSetBind itemIds).result) } def selectStockItemByItemIds(itemIds: Seq[Int]) = { db.run(stockItemTable.filter(_.itemId inSetBind itemIds).result) } こういったときに、ほとんど同じ処理なのにおおもとのテーブルが違うために別メソッドになってしまうのは微妙です。 一応各種テーブルは、AbstractTable を継承しているため、共通化できそうですが、itemId を持っているという共通のインターフェースは定義されていないため、上記のメソッドを共通化するのは難しいです。 Duck Typing を使う Duck Typing を使えば、itemId を持つテーブルクラスというもので共通化できそうです。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、scala-redis を使用する際に調査したことをまとめます。 scala-redis scala-redis は scala 用の redis クライアントになります。 https://github.com/debasishg/scala-redis 使用方法は以下のような感じです。 import com.redis.RedisClient val client = new RedisClient(host, port) client.set("test-1", "1") client.set("test-2", "2") client.get("test-1") shouldBe Some("1") client.get("test-2") shouldBe Some("2") client.get("test-3") shouldBe None ttl を入れるときは以下のように設定できます。 client.set("test-1", "1", expire = 1.second) client.get("test-1") shouldBe Some("1") sleep(1000) client.get("test-1") shouldBe None redis の NX, XX なども設定できます。 // NX: 値がすでにあれば書き込まない client.set("test-1", "1", whenSet = NX) shouldBe true client.set("test-1", "1", whenSet = NX) shouldBe false set 意外にも bulk で書き込む mset もあります。

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、 scala-uri を使っていて、以下のような角括弧を含むURLがパースできなかったので調査したログになります。 https://example.com/hoge/fuga[1].png 発生した環境と事象 対象のライブラリは以下になります。 https://github.com/lemonlabsuk/scala-uri 使用していたバージョンは、3.6.0 になります。 起きていた事象は以下のようなものになります。 import io.lemonlabs.uri.Url // ↓ Parse Error Occured val result = Url.parse("https://example.com/hoge/fuga[1].png") 角括弧が含まれる URL がパースできないといったものになります。 先に結論 scala-uri のバージョンを 4.0.1 にアップデートすると解決されます。 scala-uri の 4.x.x 系で Scala3 対応が入っていますが、引き続き Scala 2.13, 2.12 へのサポートも残っているためこれらのバージョンであれば問題なくアップデートすることができそうです。 詳細な調査手順 まずは、URL の仕様についてしらべました。 まず前提として、角括弧を使ったURLはブラウザ上では正しく表示することができます。 また角括弧ですが、 RFC 3986 にて予約語に追加されていそうでこの辺りが怪しそうだな当たりをつけました。 次に、scala-uri の実際に parse 処理を見ていきます。 以下のように処理が進んでいきます。 // 呼び出し側 Url.parse("https://example.com/hoge/fuga[1].png") // package io.lemonlabs.uri // https://github.com/lemonlabsuk/scala-uri/blob/3.6.0/shared/src/main/scala/io/lemonlabs/uri/Uri.scala#L593-L600 object Url { // ... def parse(s: CharSequence)(implicit config: UriConfig = UriConfig.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala で並列コレクションを用いて処理を高速化する方法についてまとめます。 並列コレクションについて 並列コレクションは、Scala 2.9 で導入されたもので、コレクションを並列化して別々のスレッドで処理を実行することができます。 記法も簡単で以下のようにすると並列コレクション扱いになります。 import scala.collection.parallel.CollectionConverters._ // 通常のコレクション val list: Seq[Int] = Seq(1,2,3,4,5) // 並列コレクション val parallelList: ParSeq[Int] = Seq(1,2,3,4,5).par // Seqに戻すには以下のようにする parallelList.seq 上記のように、par をつけるだけで簡単に並列コレクションとして扱うことができます 例えば以下のようなコードがあったとします。 val list: Seq[Int] = // ... 巨大なリスト val results = list.map(doSomething(_)) // something は時間のかかる処理 巨大なリストに対して一定上時間のかかる処理をする場合には、今回紹介したような並列コレクションを用いるとある程度高速化をすることができます。 val list: Seq[Int] = // ... 巨大なリスト val results = list.par.map(doSomething(_)).seq // something は時間のかかる処理 もちろん処理内容や、環境にによるので参考程度ですが、自分の環境だと3000 文字程度の文字列から NG 記号 (大きめなリスト) が含まれているかといった処理に活用して、2倍以上はスループットが向上しました。 まとめ 今回は、Scala の並列コレクションについて簡単に紹介しました。 比較的簡単に並列化することができるため処理の高速化をする場合にはまず試してみると良さそうだなと思いました。

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala 入門の その 7 ということでテストについてまとめます。 Scala のテストフレームワーク Scala で使用できるテストフレームワークには以下のようなものがあります。 ScalaTest specs2 ScalaCheck 今回は、ScalaTest を利用したテストを書いていきます。 前提として、以下のような FizzBuzz をするコードのメソッド fizzBuzz をテストしてみます。 object Main extends App { def fizzBuzz(num: Int): String = { require(num > 0) num match { case num if num % 15 == 0 => "FizzBuzz" case num if num % 3 == 0 => "Fizz" case num if num % 5 == 0 => "Buzz" case _ => num.

こんにちは、 @kz_morita です。 Scala 入門 その6 ということでコレクション操作についてまとめます。 Scala に用意されている Collection Scala の collection は以下のパッケージに所属しています。 scala.collection scala.collection.mutable scala.collection.immutable scala.collection.generic それぞれのパッケージの中にさまざまなトレイトやクラスが所属しています。 具体的にどんなものがあるかは、公式の こちらのドキュメント に詳しく記載されています。 Scala で代表的によく使うものとしては、Seq, Set, Map 当たりになると思います。 これらのよく使うものに関しては、エイリアスが用意されていて import などをしなくても使えるようになっています。 val seq = Seq(1,2,3,4) これらはデフォルトで immutable なものが多く、mutable なものを使用したい場合には、以下のように scala.collection.mutable を import して、mutable.Seq のように使用することができます。 import scala.collection.mutable; object Main extends App { val seq = mutable.Seq(1,2,3,4) } この辺り、immutable な Collection がデフォルトになっているのはとても良さそうです。 上記の Seq ですがこちらはトレイトとなっていて、その実際の実装は List クラスになります。 val seq = Seq(1,2,3,4) assert(seq.

こんにちは、 @kz_morita です。 今回は、Scala 入門 その5 ということで関数とクロージャについてまとめます。 メソッドと関数 Scala では、メソッドと関数が明確な違いがあります。 関数はそれ自体が値となりますが、メソッドはScalaの言語の機能でそのままでは値として扱えないようです。 それぞれみていきます。 メソッド クラス、トレイト、シングルトンオブジェクトのメンバーになっている関数をメソッドと呼びます。 object Hoge { def hello(): Unit = { println("Hello") } } println などもメソッドですが、Scala の Predef オブジェクトの中に定義されています。 package scala object Predef extends scala.LowPriorityImplicits { // ... def println() : scala.Unit = { /* ... */ } // ... } 関数値と関数リテラル 一方関数は、以下のような関数リテラルで定義することができます。 object Main { def main(args: Array[String]): Unit = { val add = (x: Int, y: Int) => x + y println(add(1,2)) // => 3 println(add) // => Main$$$Lambda$15/0x0000000800081200@37d31475 } } 関数の実態は、FunctionN トレイトを実装したオブジェクトらしいです。 以下の書き方と同じになります。