上节我们介绍了新的数据类型Option：一个专门对付异常情况出现时可以有一致反应所使用的数据类型。Option可以使编程人员不必理会出现异常后应该如何处理结果，他只是获得了一个None值，但这个None值与他所期待的类型是一致的，他可以继续用处理这种类型数据的方法使用这个结果。不过遗憾的是我们通过None值只能知道某个计算没能得出结果，但到底发生了什么事Option并没有提供任何提示。这样我们也就无法向用户提供贴切的系统错误或着操作失误信息了。
这样我们就需要在Option的基础上添加一个扩展功能的新数据类型，让它可以返回一些异常描述：Either。可以想象Either在返回None的同时还要包含一个返回值，用来描述异常。那么这个None的形式就变成了None(e)了。我们先看看Eigher的框架设计：
trait Either[+E,+A]
case class Left[+E](value: E) extends Either[E,Nothing]
case class Right[+A](value: A) extends Either[Nothing,A]
以上可见Either需要处理两个类型E和A：E代表异常类型，A代表计算类型。与Option一样，Either也有两种状态：Left代表无法完成计算，返回值E是对异常情况的描述、Right则代表计算正常完成，返回计算结果A。从英文解释，Either不是Right就是Left。这种情况被称为类型的“不联合性”（disjoint union）。
提出了Either的基本描述后开始数据类型操作函数的实现：
def map[B](f: A => B): Either[E,B] = this match {
case Right(a) => Right(f(a))
case Left(e) => Left(e)
}
def flatMap[EE >: E, B](f: A => Either[EE, B]): Either[EE, B] = this match {
case Left(e) => Left(e)
case Right(a) => f(a)
}
def orElse[EE >: E, AA >: A](default: Either[EE, AA]): Either[EE, AA] = this match {
case Left(_) => default
case Right(a) => Right(a)
}
还是由于Either这种类型的管子里只能存一个元素，所以操作函数的实现比较直接简单：用类型匹配和递归算法就行了。
在以下的函数中我们可以用一个函数 (A,B) => C 把两个Either[A]，Either[B]组合成Either[C]：
//用递归算法
def map2[EE >: E, B, C](b: Either[EE, B])(f: (A,B) => C): Either[EE, C] = (this,b) match {
case (Left(e),_) => Left(e)
case (_, Left(e)) => Left(e)
case (Right(a),Right(b)) => Right(f(a,b))
}
//用for comprehension
def map2_1[EE >: E, B, C](b: Either[EE, B])(f: (A,B) => C): Either[EE, C] = {
for {
aa <- this
bb <- b
} yield f(aa,bb)
}
//用 flatMap写
def map2_2[EE >: E, B, C](b: Either[EE, B])(f: (A,B) => C): Either[EE, C] = {
flatMap(aa => b map(bb => f(aa,bb)))
}
考虑map2时并不复杂：由于我只有一个利用低阶的函数(A,B) =??? ，我必须想办法把Either管子里的那个元素取出来计算完后塞到一个新的Either管子里去。以上我们已经实现了map，flatMap我们可以使用for comprehension来实现：
aa <- a: Either － 从Either管子取出元素
yield 产生新的Either。map2_1是for comprehension的直接写法。
由于我们有map和flatMap，我们可以试着用用Either：
case class Employee(name: String, age: Int, salary: Double)
for {
age <- Right(42)
name <- Left("Invalid Name!")
salary <- Right(10000.00)
} yield Employee(name,age,salary) //> res0: ch4.either.Either[String,ch4.either.Employee] = Left(Invalid Name!)
for {
age <- Right(42)
name <- Right("Jonny Cash!")
salary <- Right(10000.00)
} yield Employee(name,age,salary) //> res1: ch4.either.Either[Nothing,ch4.either.Employee] = Right(Employee(Jonny
//| Cash!,42,10000.0))
可以看出在以上三个动作中（age,name,salary）如果其中任何一个出现了异常Left，结果就会是Left了。
当然，我们还是有可能对一个系列的Either类型值进行计算的，所以sequence，traverse这两个函数总是会用到的：
//用递归算法，用f把元素升格成Either后再用map2把连续的两个元素连接起来
def traverse[E,A,B](es: List[A])(f: A => Either[E, B]): Either[E, List[B]] = es match {
case Nil => Right(Nil)
case h :: t => (f(h) map2 traverse(t)(f))(_ :: _)
}
//用foldRight实现，用f把元素升格成Either后再用map2把连续的两个元素连接起来
def traverse_1[E,A,B](es: List[A])(f: A => Either[E, B]): Either[E, List[B]] = {
es.foldRight[Either[E, List[B]]](Right(Nil))((h,t) => f(h).map2(t)(_ :: _))
}
def sequence[E,A](es: List[Either[E,A]]): Either[E,List[A]] = es match {
case Nil => Right(Nil)
case h :: t => (h map2 sequence(t))(_ :: _)
}
def sequence_1[E,A](es: List[Either[E,A]]): Either[E,List[A]] = {
traverse(es)(x => x)
}
来个实际点的例子：
case class Name(value: String)
case class Age(value: Int)
case class Person(name: Name, age: Age)
def mkName(name: String): Either[String, Name] = {
if (name == "" || name == null) Left("Invalid Name")
else Right(Name(name))
} //> mkName: (name: String)ch4.either.Either[String,ch4.either.Name]
def mkAge(age: Int): Either[String,Age] = {
if ( age < 0 ) Left("Invalid age")
else Right(Age(age))
} //> mkAge: (age: Int)ch4.either.Either[String,ch4.either.Age]
def mkPerson(name: String, age: Int): Either[String,Person] = {
mkName(name).map2(mkAge(age))(Person(_,_))
} //> mkPerson: (name: String, age: Int)ch4.either.Either[String,ch4.either.Perso
//| n] mkPerson("Tiger",18) //> res2: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Right(Person(Name(Tiger
//| ),Age(18)))
mkPerson("Tiger",-18) //> res3: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Left(Invalid age)
mkPerson("",-1) //> res4: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Left(Invalid Name)
mkPerson输入参数正确时返回Right。任何参数错误返回Left。不过如果两个参数都是错误的话就只能返回其中一个提示信息了。我们可以修改map2来获取全部信息：
def map2_s[B, C](b: Either[String, B])(f: (A,B) => C): Either[String, C] = (this,b) match {
case (Left(e),Left(ee)) => Left(e+ee)
case (_, Left(e)) => Left(e)
case (Left(e:String), _) => Left(e)
case (Right(a),Right(b)) => Right(f(a,b))
}
注意：我们必须明确类型E为String，这样才能把两个数据接起来，因为我们不知道如何连接类型E。看看使用新版本后的结果：
def mkPerson(name: String, age: Int): Either[String,Person] = {
mkName(name).map2_s(mkAge(age))(Person(_,_))
} //> mkPerson: (name: String, age: Int)ch4.either.Either[String,ch4.either.Perso
//| n]
mkPerson("Tiger",18) //> res2: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Right(Person(Name(Tiger
//| ),Age(18)))
mkPerson("Tiger",-18) //> res3: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Left(Invalid age)
mkPerson("",-1) //> res4: ch4.either.Either[String,ch4.either.Person] = Left(Invalid NameInvali
//| d age)
没错，两个信息都连接起来返回了。