“消费”；页码为“；（不完全是）Scala中具有未知页面计数和未知页面大小的API

假设您使用的API最多提供100个元素，并允许您获取更多元素，而不是通过指定页码，而是通过告诉它您收到的最后一个元素。然后，您可能希望对这种准分页进行抽象。 在Scala你会怎么做

我提出了一段可能有错误（=未经过彻底测试）且非常有状态的代码：

抽象类迭代器ATKEEPSONGIVING[T]扩展迭代器[T]{
私有变量currentIter:迭代器[T]=_
私有变量currentElement:T=_
def nextIterator（lastElement:选项[T]）：迭代器[T]
fetchNewBatch（无）
def fetchNewBatch（lastElement:Option[T]）={
currentIter=nextIterator（最后一个元素）
}
def hasNext:Boolean=currentIter.hasNext | |{
fetchNewBatch（Some（currentElement））
哈斯奈特
}
def next（）：T={
currentIter.nextOption（）匹配{
案例部分（值）=>
currentElement=值
价值
案例无=>
fetchNewBatch（Some（currentElement））
下一个（）
}
}
}

我不喜欢它

使用：

val numberIterator=new迭代器atkeepsonging[Int]{
def nextIterator（lastElement:Option[Int]）：迭代器[Int]={
val i=lastElement.getOrElse（-1）
（（i+1）到（i+4））。迭代器
}
}

一定有更好的办法。当然，我不是第一个被这种分页方式困扰的人。这个词的正确名称是什么？我该如何抽象它呢

所讨论的API是Discord的消息列表API：

考虑的备选方案 我发现了这个问题：

但是，在我的例子中，我没有总页数。 这个答案还假设页面大小是恒定的，虽然在我的例子中给出了这一点，但我更喜欢只知道“我得到的最后一个元素是X。我如何得到一些更多元素？”而不是“我上一次得到X，我如何得到下一个Y元素？”的解决方案。此外，这是无关的，因为我不能直接指定页码

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Akka溪流中也有同样问题的

flatMapConcat

（和

mapConcat

）。。。它看起来更好/更聪明，但在迭代时将整个页面的元素保留在内存中，而不是一次只保留一个（这可能很好，因为分页器已经保存了对它们的引用）

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嗯，你可以这样做。。。它看起来更好/更聪明，但在迭代时将整个页面的元素保留在内存中，而不是一次只保留一个（这可能很好，因为分页器已经保存了对它们的引用）

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非常有趣<代码>迭代！这就是它的名字。我记得在标准图书馆里有类似的东西，但我很快就停止了寻找。很高兴看到有一个版本提供了以前的值。这非常有帮助！“懒散列表”的原因是什么？你就不能这样做：

val iter:Iterator[Seq[Msg]]=Iterator.iterate（nextBatchOfMessages（None））（lastList=>nextBatchOfMessages（lastList.lastpoption））；val iter2:Iterator[Msg]=iter.flatMap（u.Iterator）

？我不知道你的

nextBatch

返回什么。我不想把它限制在

IterableOnce

之外。还有

.flatMap（uu.iterator）

=

.flatten

。您确实需要

takeWhile

，因为如果没有它，您只需在完成后重新开始。这是一个很好的答案，它正好利用了为此而创建的功能。从文档：

def iterate[T]（开始：T）（f：（T）=>T）：迭代器[T]创建一个无限迭代器，该迭代器将给定的函数重复应用于先前的结果非常有趣<代码>迭代

！这就是它的名字。我记得在标准图书馆里有类似的东西，但我很快就停止了寻找。很高兴看到有一个版本提供了以前的值。这非常有帮助！“懒散列表”的原因是什么？你就不能这样做：

val iter:Iterator[Seq[Msg]]=Iterator.iterate（nextBatchOfMessages（None））（lastList=>nextBatchOfMessages（lastList.lastpoption））；val iter2:Iterator[Msg]=iter.flatMap（u.Iterator）

？我不知道你的

nextBatch

返回什么。我不想把它限制在

IterableOnce

之外。还有

.flatMap（uu.iterator）

=

.flatten

。您确实需要

takeWhile

，因为如果没有它，您只需在完成后重新开始。这是一个很好的答案，它正好利用了为此而创建的功能。从文档：

def iterate[T]（开始：T）（f：（T）=>T）：迭代器[T]创建一个无限迭代器，该迭代器将给定的函数重复应用于先前的结果

fwiw I对上述迭代器做了一个稍微改进和稍微测试的版本：fwiw I对上述迭代器做了稍微改进和稍微测试的版本：

 Iterator
   .iterate(fetchNewBatch(None).to(LazyList)) { 
      fetchNewBatch(_.lastOption).to(LazyList)
   }.takeWhile(_.nonEmpty)
    .flatten