如何使用隐式参数实现FRP？

Question

我正在研究 Martin Odersky 的 Principles of Reactive Programming。在讲一个简单的FRP框架的实现时，他一开始就给出了一个用StackableVariable（即DynamicVairable）来跟踪当前更新的信号，这个我可以理解。但在幻灯片的最后，他提到一个更简洁的解决方案是使用隐式参数而不是 DynamicVariable。谁能告诉我如何做到这一点？

Answer 1

幻灯片的 link 对我不起作用。当我尝试谷歌搜索时，我现在使用 1 作为参考。

动态变量是一个线程局部变量，它保存当前评估的 Signal 的状态。这是必需的，以便 Signal 的应用方法可以访问此信息。让我们考虑以下示例代码：

val a: Signal[Int] = ???
val b: Signal[Int] = ???
val xPlusY: Signal[Int] = Signal(a() + b())

这里，当 a() 被调用时，它会将自己添加到当前评估信号的依赖项列表中。由于无法在其他任何地方访问此信息，因此我们基本上使用线程本地 a.k.a。全局变量。

这个解决方案有一些问题。例如，如果我们不在任何 Signal() 中，我们也可以调用 a()。另外，好吧，我们必须使用一个全局变量。

解决方案是通过隐式参数将此信息提供给 a()：我们将签名从

Signal[T]#apply(): T

到

Signal[T]#apply()(implicit triggeredBy: Signal[_])

（请注意，我们可能希望使用一些封装 Signal 的新类型 TriggeredBy）

这样，此方法的实现将无需 global/thread-local 变量即可访问其原始信号。

但是现在我们必须以某种方式提供这个隐含的。一种选择是同时更改信号创建函数的签名

def Signal.apply[T](fun: => T): Signal[T]

至

def Signal.apply[T](fun: Signal[_] => T): Signal[T]

不幸的是，那时我们的示例代码的语法必须更改，因为我们必须提供函数而不是主体：

val xPlusY: Signal[Int] = Signal { implicit triggeredBy => a() + b() }

这个问题有几个解决方案：

等待隐式函数类型实现 2。这可能不会很快发生，但它将允许我们编写 Signal.apply 签名如下：
```
def Signal.apply[T](fun: implicit Signal[_] => T): Signal[T]
```
然后可以再写Signal(a() + b())。
使用一些宏魔法将 Signal(a() + b()) 形式的代码转换为 Signal.internalApply(implicit triggeredBy => a() + b()) 代码。这意味着 Signal.apply 现在是一个宏。这是scala.rx3走过的路，从使用的角度来看效果很好。这样也可以让我们再写Signal(a() + b())

更新：更新link 隐式函数解释到更详细的博客文章

如何使用隐式参数实现FRP？

How to implement FRP using implicit parameter?

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