scalaz-stream是一个泛函数据流配件库（functional stream combinator library），特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状态的Process串联组成。stream代表一连串的元素，可能是自动产生或者由外部的源头输入，如：一连串鼠标位置；文件中的文字行；数据库记录；又或者一连串的HTTP请求等。Process就是stream转换器（transducer），它可以把一种stream转换成另一种stream。Process的类型款式如下：
sealed trait Process[+F[_], +O]
其中F是个高阶类，是一种算法，O是Process的运算值。从类型款式上看Process是个对O类型值进行F运算的节点，那么scalaz-stream就应该是个运算流了。Process包含以下几种状态：
case class Emit[+O](seq: Seq[O]) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, O] with EmitOrAwait[Nothing, O] case class Await[+F[_], A, +O]( req: F[A] , rcv: (EarlyCause \/ A) => Trampoline[Process[F, O]] @uncheckedVariance , preempt : A => Trampoline[Process[F,Nothing]] @uncheckedVariance = (_:A) => Trampoline.delay(halt:Process[F,Nothing]) ) extends HaltEmitOrAwait[F, O] with EmitOrAwait[F, O] { ... } case class Halt(cause: Cause) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, Nothing] with HaltOrStep[Nothing, Nothing] case class Append[+F[_], +O]( head: HaltEmitOrAwait[F, O] , stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F, O]]] @uncheckedVariance ) extends Process[F, O] { ... }
scalaz-stream是个主动读取模式的流（pull model stream）,Process转换stream的方式不是以Stream[I] => Stream[O]这种函数方式，而是一种状态转换方式进行（state transition），所以这些状态就等于向一个驱动程序发出的请求：
Emit[+O]：请求发一个O值
Await[+F[_],A,+O]：要求运算F[A]，得出F[A]的结果A后输入函数rcv再运算得出下一个Process状态。这个是flatMap函数的结构化版本
Halt：停止发送
Append：连接前后两个Process
可以看到Emit,Await,Halt,Append都是Process类型的结构化状态。其中Await就是flatMap函数的结构化，Emit就像Return，所以Process就是一个Free Monad。
Emit的作用是发出一个O值，Await的作用是运算F然后连接下一个Process, Append的作用则是把前一个Process的信息传递到下一个Process。Await和Append分别是不同方式的Process连接方式。
Process又分以下几类：
type Process0[+O] = Process[Nothing,O] /** * A single input stream transducer. Accepts input of type `I`, * and emits values of type `O`. */ type Process1[-I,+O] = Process[Env[I,Any]#Is, O] /** * A stream transducer that can read from one of two inputs, * the 'left' (of type `I`) or the 'right' (of type `I2`). * `Process1[I,O] <: Tee[I,I2,O]`. */ type Tee[-I,-I2,+O] = Process[Env[I,I2]#T, O] /** * A stream transducer that can read from one of two inputs, * non-deterministically. */ type Wye[-I,-I2,+O] = Process[Env[I,I2]#Y, O] /** * An effectful sink, to which we can send values. Modeled * as a source of effectful functions. */ type Sink[+F[_],-O] = Process[F, O => F[Unit]] /** * An effectful channel, to which we can send values and * get back responses. Modeled as a source of effectful * functions. */ type Channel[+F[_],-I,O] = Process[F, I => F[O]]
Process[F[_],O]：source:运算流源点，由此发送F[O]运算
Process0[+O]：>>>Process[Nothing,+O]：source:纯数据流源点，发送O类型元素
Process1[-I,+O]：一对一的数据转换节点：接收一个I类型输入，经过处理转换成O类型数据输出
Tee[-I1,-I2,+O]：二对一的有序输入数据转换节点：从左右两边一左一右有顺接受I1,I2类型输入后转换成O类型数据输出
Wye[-I1,-I2,+O]：二对一的无序输入数据转换节点：不按左右顺序，按上游数据发送情况接受I1,I2类型输入后转换成O类型数据输出
Sink[+F[_],-O]：运算终点，在此对O类型数据进行F运算，不返回值：O => F[Unit]
Channel[+F[_],-I,O]：运算终点，接受I类型输入，进行F运算后返回F[O]：I => F[O]
以下是一些简单的Process构建方法：
1 Process.emit(1) //> res0: scalaz.stream.Process0[Int] = Emit(Vector(1))
2 Process.emitAll(Seq(1,2,3)) //> res1: scalaz.stream.Process0[Int] = Emit(List(1, 2, 3))
3 Process.halt //> res2: scalaz.stream.Process0[Nothing] = Halt(End)
4 Process.range(1,2,3) //> res3: scalaz.stream.Process0[Int] = Append(Halt(End),Vector(<function1>))
这些是纯数据流的构