Wie ersetze ich ein Programm, das als sequenzierter Strom von Zustandsübergängen geschrieben wurde, durch einen Skalaz-Strom?

Ich versuche zu verstehen, wie man ein Programm reorganisiert, das ich zuvor als Folge von Zustandsübergängen geschrieben hätte:

Ich habe eine Geschäftslogik:

type In = Long
type Count = Int 
type Out = Count
type S = Map[Int, Count]

val inputToIn: String => Option[In] 
  = s => try Some(s.toLong) catch { case _ : Throwable => None } 

def transition(in: In): S => (S, Out) 
  = s => { val n = s.getOrElse(in, 0); (s + (in -> n+1), n+1) }

val ZeroOut: Out = 0
val InitialState: S = Map.empty 

Mit diesen möchte ich ein Programm erstellen, das in einem Anfangszustand (einer leeren Karte) übergeben wird, Eingaben von stdin liest , in konvertiert In, den Zustandsübergang ausführt und den aktuellen Zustand Sund die Ausgabe Outin stdout ausgibt .

Zuvor hätte ich so etwas gemacht:

val runOnce = StateT[IO, S, Out](s => IO.readLn.map(inputToIn) flatMap { 
  case None     => IO((s, ZeroOut))
  case Some(in) => val (t, o) = transition(in)(s)
                   IO.putStrLn(t.toString) |+| IO.putStrLn(o.toString) >| IO((t, o))   
})

Stream.continually(runOnce).sequenceU.eval(InitialState)

Ich kämpfe jedoch wirklich darum, wie ich diesen Ansatz (einen Strom von Zustandsübergängen) mit Scalaz-Stream verbinden kann . Ich habe damit angefangen:

type Transition = S => (S, Out)
val NoTransition: Transition = s => (s, 0)

io.stdInLines.map(inputToIn).map(_.fold(NoTransition)(transition))

Dies ist vom Typ : Process[Task, Transition]. Ich weiß nicht wirklich, wohin ich von dort aus gehen soll.

1. Wie "gebe" ich meine InitialState und führe das Programm aus, wobei die Ausgabe Sbei jedem Schritt als Eingabe Sfür die nächste einfädle?
2. Wie erhalte ich die Werte von Sund Outbei jedem Schritt und drucke sie aus stdout (vorausgesetzt, ich kann sie in Zeichenfolgen konvertieren)?

Beim Versuch, ein einziges Verständnis zu verwenden, stecke ich ähnlich fest:

for {
  i <- Process.eval(Task.now(InitialState))
  l <- io.stdInLines.map(inputToIn)
...

Jede Hilfe wird sehr geschätzt!

Ich bin jetzt ein bisschen weiter.

type In_ = (S, Option[In])
type Out_ = (S, Out) 

val input: Process[Task, In_] 
  = for  {
      i <- Process.emit(InitialState) 
      o <- io.stdInLines.map(inputToIn)
   } yield (i, o)

val prog =
  input.pipe(process1.collect[In_, Out_]) {
    case (s, Some(in)) => transition(in)(s)
  }).to(io.stdOutLines.contramap[Out_](_.toString))

Dann

prog.run.run

Es funktioniert nicht: Es scheint, als würde der Status nicht eingefädelt durch den Stream . Vielmehr wird in jeder Phase der Ausgangszustand übergeben.

Paul Chiusano schlug vor, den Ansatz von zu verwenden process1.scan. Also jetzt mache ich das:

type In_  = In
type Out_ = (S, Out)

val InitialOut_ = (InitialState, ZeroOut)

val program =
  io.stdInLines.collect(Function.unlift(inputToIn)).pipe(
    process1.scan[In_, Out_](InitialOut_) {
      case ((s, _), in) => transition(in)(s)
    }).to(io.stdOutLines.contramap[Out_](_.shows))

Hier gibt es ein Problem: In diesem speziellen Beispiel ist mein OutTyp ein Monoid , sodass mein Anfangszustand anhand seiner Identität erstellt werden kann , dies ist jedoch im Allgemeinen möglicherweise nicht der Fall. Was würde ich dann tun? (Ich denke, ich könnte es verwenden, Optionaber das scheint unnötig zu sein.)

import io.FilePath

import scalaz.stream._
import Process._
import scalaz.concurrent.Task
import Task._
import scalaz.{Show, Reducer, Monoid}
import scalaz.std.list._
import scalaz.syntax.foldable._
import scalaz.syntax.bind._
import scalaz.stream._
import io._
import scalaz.stream.text._
import Processes._
import process1.lift
import control.Functions._

/**
 * A Fold[T] can be used to pass over a Process[Task, T].
 * 
 * It has:
 *
 *  - accumulation, with an initial state, of type S, a fold action and an action to perform with the last state
 *  
 *  - side-effects with a Sink[Task, (T, S)] to write to a file for example, using the current element in the Process
 *    and the current accumulated state
 *
 * This covers many of the needs of iterating over a Scalaz stream and is composable because there is a Monoid
 * instance for Folds
 * 
 */
trait Fold[T] {
  type S

  def prepare: Task[Unit]
  def sink: Sink[Task, (T, S)]
  def fold: (T, S) => S
  def init: S
  def last(s: S): Task[Unit]

  /** create a Process1 returning the state values */
  def foldState1: Process1[T, S] =
    Processes.foldState1(fold)(init)

  /** create a Process1 returning the folded elements and the state values */
  def zipWithState1: Process1[T, (T, S)] =
    Processes.zipWithState1(fold)(init)

}

/**
 * Fold functions and typeclasses
 */
object Fold {

  /**
   * Create a Fold from a Sink with no accumulation
   */
  def fromSink[T](aSink: Sink[Task, T]) =  new Fold[T] {
    type S = Unit
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = aSink.extend[S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = (t: T, u: Unit) => u
    def init = ()
    def last(u: Unit) = Task.now(u)
  }

  /**
   * Transform a simple sink where the written value doesn't depend on the
   * current state into a sink where the current state is passed all the time
   * (and actually ignored)
   * Create a Fold a State function
   */
  def fromState[T, S1](state: (T, S1) => S1)(initial: S1) = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = state
    def init = initial
    def last(s: S) = Task.now(())
  }

  /**
   * Create a Fold from a side-effecting function
   */
  def fromFunction[T](f: T => Task[Unit]): Fold[T] =
    fromSink(Process.constant(f))

  /**
   * Create a Fold from a Reducer
   */
  def fromReducer[T, S1](reducer: Reducer[T, S1]): Fold[T] = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = reducer.cons
    def init = reducer.monoid.zero
    def last(s: S) = Task.now(())
  }

  /**
   * Create a Fold from a Reducer and a last action
   */
  def fromReducerAndLast[T, S1](reducer: Reducer[T, S1], lastTask: S1 => Task[Unit]): Fold[T] = new Fold[T] {
    type S = S1
    lazy val sink: Sink[Task, (T, S)] = unitSink[T, S]

    def prepare = Task.now(())
    def fold = reducer.cons
    def init = reducer.monoid.zero
    def last(s: S) = lastTask(s)
  }

  /**
   * This Sink doesn't do anything
   * It can be used to build a Fold that does accumulation only
   */
  def unitSink[T, S]: Sink[Task, (T, S)] =
    channel((tu: (T, S)) => Task.now(()))

  /**
   * Unit Fold with no side-effect or accumulation
   */
  def unit[T] = fromSink(channel((t: T) => Task.now(())))

  /**
   * Unit fold function
   */
  def unitFoldFunction[T]: (T, Unit) => Unit = (t: T, u: Unit) => u

  /** create a fold sink to output lines to a file */
  def showToFilePath[T : Show, S](path: FilePath): Sink[Task, (T, S)] =
    io.fileChunkW(path.path).pipeIn(lift(Show[T].shows) |> utf8Encode).extend[S]

  implicit class FoldOps[T](val fold: Fold[T]) {
  }

  /**
   * Monoid for Folds, where effects are sequenced
   */
  implicit def foldMonoid[T]: Monoid[Fold[T]] = new Monoid[Fold[T]] {
    def append(f1: Fold[T], f2: =>Fold[T]): Fold[T] = f1 >> f2
    lazy val zero = Fold.unit[T]
  }

  /**
   * create a new Fold sequencing the effects of 2 Folds
   */
  implicit class sequenceFolds[T](val fold1: Fold[T]) {
    def >>(fold2: Fold[T]) = new Fold[T] {
      type S = (fold1.S, fold2.S)

      def prepare = fold1.prepare >> fold2.prepare

      def sink = fold1.sink.zipWith(fold2.sink) { (f1: ((T, fold1.S)) => Task[Unit], f2: ((T, fold2.S)) => Task[Unit]) =>
        (ts: (T, S)) => {
          val (t, (s1, s2)) = ts
          (f1((t, s1)) |@| f2((t, s2)))((_,_))
        }
      }

      def fold = (t : T, s12: (fold1.S, fold2.S)) => (fold1.fold(t, s12._1), fold2.fold(t, s12._2))
      def last(s12: (fold1.S, fold2.S)) = (fold1.last(s12._1) |@| fold2.last(s12._2))((_,_))
      def init = (fold1.init, fold2.init)
    }
  }

  /**
   * Run a fold an return the last value
   */
  def runFoldLast[T](process: Process[Task, T], fold: Fold[T]): Task[fold.S] =
    fold.prepare >>
    logged(process |> fold.zipWithState1).drainW(fold.sink).map(_._2).runLastOr(fold.init)

  /**
   * Run a Fold an let it perform a last action with the accumulated state
   */
  def runFold[T](process: Process[Task, T], fold: Fold[T]): Task[Unit] =
    runFoldLast(process, fold).flatMap(fold.last)

  /**
   * Run a list of Folds, sequenced with the Fold Monoid
   */
  def runFolds[T](process: Process[Task, T], folds: List[Fold[T]]): Task[Unit] =
    runFold(process, folds.suml)

}