scala io例外処理

Question

私はスカラでコンマ区切りファイルを読み込み、それをJsonオブジェクトのリストに変換しようとしています。すべてのレコードが有効な場合、コードは機能しています。どのように私は以下の私の関数で有効ではないレコードの例外をキャッチします。レコードが有効でない場合は、例外をスローしてファイルを読み込み続ける必要があります。私の場合は無効なレコードが来たら、アプリケーションは停止します。

def parseFile(file: String): List[JsObject] = { 

val bufferedSource = Source.fromFile(file) 
try { 
    bufferedSource.getLines().map(line => { 
    val cols = line.split(",").map(_.trim) 
    (Json.obj("Name" -> cols(0), "Media" -> cols(1), "Gender" -> cols(2), "Age" -> cols(3).toInt)) // Need to handle io exception here. 
    }).toList 
} 

finally { 
    bufferedSource.close() 
    } 
} 

Answer 1

は、私はあなたがエラーが発生したとき（http://danielwestheide.com/blog/2012/12/26/the-neophytes-guide-to-scala-part-6-error-handling-with-try.html）

何をここでやっていることはすべての作業を停止しているオプション（http://danielwestheide.com/blog/2012/12/19/the-neophytes-guide-to-scala-part-5-the-option-type.html）としてみオブジェクトを使用することから利益を得ることができると思います（つまり、あなたはマップ外に投げます）より良い選択肢は、失敗を分離し、私たちがファイリングできるオブジェクトを返すことです。以下は私が作成した簡単な実装です

package csv 

import play.api.libs.json.{JsObject, Json} 

import scala.io.Source 
import scala.util.Try 

object CsvParser extends App { 

    //Because a bad row can either != 4 columns or the age can not be a int we want to return an option that will be ignored by our caller 
    def toTuple(array : Array[String]): Option[(String, String, String, Int)] = { 
    array match { 
     //if our array has exactly 4 columns 
     case Array(name, media, gender, age) => Try((name, media, gender, age.toInt)).toOption 
     // any other array size will be ignored 
     case _ => None 
    } 
    } 

    def toJson(line: String): Option[JsObject] = { 
    val cols = line.split(",").map(_.trim) 
    toTuple(cols) match { 
     case Some((name: String, media: String, gender: String, age: Int)) => Some(Json.obj("Name" -> name, "Media" -> media, "Gender" -> gender, "Age" -> age)) 
     case _ => None 
    } 
    } 

    def parseFile(file: String): List[JsObject] = { 

    val bufferedSource = Source.fromFile(file) 
    try { bufferedSource.getLines().map(toJson).toList.flatten } finally { bufferedSource.close() } 

    } 

    parseFile("my/csv/file/path") 

} 

上記のコードでは、正確に4つの列がない行はすべて無視されます。また、.toIntからのNumberFormatExceptionも含まれます。

考えられるのは、失敗を特定し、行が解析されたときに呼び出し元が処理できるタイプを戻すことです。失敗が発生したときは無視します。