これは、 shapelessで例示されている種類のジェネリックプログラミング手法に適した(そしてかなり単純な)アプリケーションです。
あなたの定義を考えると、
object CombinatorParser extends RegexParsers {
lazy val a = "a"
lazy val b = "b"
lazy val c = "c"
lazy val content = a ~ b ~ c
}
結果をフラット化する型クラスを次のように再帰的に定義できます。
import CombinatorParser._
M最初に、任意の一致を(抽象的に)平坦化する特性を定義しますList[String]。
trait Flatten[M] extends (M => List[String]) {
def apply(m : M) : List[String]
}
次に、関心のあるすべての形状の型クラスインスタンスを提供しMます。この場合、、、StringおよびA ~ B(ParseResult[T]ここAで、、BおよびTはFlattenインスタンスが存在するすべての型です)、
// Flatten instance for String
implicit def flattenString = new Flatten[String] {
def apply(m : String) = List(m)
}
// Flatten instance for `A ~ B`. Requires Flatten instances for `A` and `B`.
implicit def flattenPattern[A, B]
(implicit flattenA : Flatten[A], flattenB : Flatten[B]) =
new Flatten[A ~ B] {
def apply(m : A ~ B) = m match {
case a ~ b => flattenA(a) ::: flattenB(b)
}
}
// Flatten instance for ParseResult[T]. Requires a Flatten instance for T.
implicit def flattenParseResult[T]
(implicit flattenT : Flatten[T]) = new Flatten[ParseResult[T]] {
def apply(p : ParseResult[T]) = (p map flattenT) getOrElse Nil
}
Flatten最後に、結果を解析するためのインスタンスの適用を簡素化する便利な関数を定義できます。
def flatten[P](p : P)(implicit flatten : Flatten[P]) = flatten(p)
そして今、私たちは行く準備ができています、
val testChar = "abc"
val output = parseAll(content, testChar)
println(output) // ((a~b)~c) but I want List(a, b, c)
val flattenedOutput = flatten(output)
println(flattenedOutput) // List(a, b, c)