各位开发者，
我正在创建动态定长文件读取函数——模式将来自json文件：我的代码语言是：scala，因为大多数现有代码已经用scala编写。
在浏览时，我找到了我需要的用pyspark编写的精确代码。你能帮我把它转换成相应的spark scala代码吗？特别是字典部分和循环部分
主要参考：使用pyspark中json文件的模式读取固定宽度的文件

SchemaFile.json
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{"Column":"id","From":"1","To":"3"}
{"Column":"date","From":"4","To":"8"}
{"Column":"name","From":"12","To":"3"}
{"Column":"salary","From":"15","To":"5"}

File = spark.read\
    .format("csv")\
    .option("header","false")\
    .load("C:\Temp\samplefile.txt")

SchemaFile = spark.read\
    .format("json")\
    .option("header","true")\
    .json('C:\Temp\schemaFile\schema.json')

sfDict = map(lambda x: x.asDict(), SchemaFile.collect())
print(sfDict)

# [{'Column': u'id', 'From': u'1', 'To': u'3'},

# {'Column': u'date', 'From': u'4', 'To': u'8'},

# {'Column': u'name', 'From': u'12', 'To': u'3'},

# {'Column': u'salary', 'From': u'15', 'To': u'5'}

from pyspark.sql.functions import substring
File.select(
    *[
        substring(
            str='_c0',
            pos=int(row['From']),
            len=int(row['To'])
        ).alias(row['Column']) 
        for row in sfDict
    ]
).show()