Я пытаюсь создать Seq методов, которые будут работать с Spark DataFrame.В настоящее время я явно создаю этот Seq во время выполнения:
val allFuncs: Seq[DataFrame => DataFrame] = Seq(func1, func2, func3)
def func1(df: DataFrame): DataFrame = {}
def func2(df: DataFrame): DataFrame = {}
def func3(df: DataFrame): DataFrame = {}
Я добавил функциональность, которая позволяет разработчикам добавлять аннотацию, и я создаю из нее Seq of MethodMirrors, но мне бы хотелось getMyFuncs
чтобы вернуть Seq[(DataFrame => DataFrame)]
:
def getMyFuncs(): Seq[(DataFrame => DataFrame)] = {
// Gets anything with the @MyFunc annotation
val listOfAnnotations = typeOf[T].members.flatMap(f => f.annotations.find(_.tree.tpe =:= typeOf[MyFunc]).map((f, _))).toList
val rm = runtimeMirror(this.getClass.getClassLoader)
val instanceMirror = rm.reflect(this)
listOfAnnotations.map(annotation => instanceMirror.reflectMethod(annotation._1.asMethod)).toSeq
}
@MyFunc
def func1(df: DataFrame): DataFrame = {}
@MyFunc
def func2(df: DataFrame): DataFrame = {}
@MyFunc
def func3(df: DataFrame): DataFrame = {}
Однако, Seq, возвращаемый getMyFuncs
, равен Seq[reflect.runtime.universe.MethodMirror]
, а не Seq[(DataFrame => DataFrame)]
.Что ожидается, но не выход, который мне нужен.Есть ли способ преобразовать MethodMirrors в функцию Scala?