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Java8 的这个特性,用起来真的很爽

Java8 的这个特性,用起来真的很爽

作者: 70b39f9dc443 | 来源:发表于2019-07-03 15:38 被阅读4次

    一直在写中间件相关的代码,提供SDK给业务方使用,但很多业务方还一直停留在1.7版本,迟迟不升级,为了兼容性,不敢在代码中使用Java8的一些新特性,比如Stream之类的,虽然不能用,但还是要学一下。

    Stream 是什么

    Stream 是Java 8中添加的一个新特性,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它借助于 Lambda 表达式,可以让你以一种声明的方式处理数据,可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

    Stream Demo

    直接上Demo,感受一下

    Stream 如何工作

    当使用一个流的时候,通常包括三个基本步骤:

    获取一个数据源(source)

    数据转换

    执行操作获取想要的结果

    每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道,如下图所示。

    在Stream中,分为两种操作

    中间操作

    结束操作

    中间操作返回Stream,终端操作返回void或者非Stream结果,在demo中, filter、 map、 sorted都算是中间操作,而 forEach是一个结束操作。

    Stream 如何生成

    创建Stream的方式很多,最常见的是从Collections,List 和 Set中生成

    在对象myList上调用方法 stream() 返回一个常规对象Stream。

    也可以从一堆已知对象中生成。

    当然了,还有其它方式:

    Collection.stream()

    Collection.parallelStream()

    BufferedReader.lines()

    Files.walk()

    BitSet.stream()

    Random.ints()

    JarFile.stream()

    ....

    常规操作

    forEach

    forEach方法接收一个 Lambda 表达式,用来迭代流中的每个数据

    map

    map 用于映射每个元素到对应的结果

    filter

    filter 用于通过设置的条件过滤出元素

    limit

    limit 用于用于获取指定数量的流

    sorted

    sorted 用于对流进行排序

    Match

    有三个 match 方法,从语义上说:

    allMatch:Stream 中全部元素符合传入的 predicate,返回 true

    anyMatch:Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate,返回 true

    noneMatch:Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate,返回 true

    它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件,就 skip 剩下的所有元素,返回 false。

    reduce

    reduce 方法根据指定的函数将元素序列累积到某个值。此方法有两个参数:

    起始值

    累加器函数。

    如果有一个List,希望得到所有这些元素和一些初始值的总和。

    collect

    Collectors类中提供了功能丰富的工具方法

    toList

    toSet

    toCollection

    toMap

    ...

    而这些方法,都需要通过 collect 方法传入。

    collect 可以把Stream数据流转化为Collection对象,

    骚技巧

    for循环

    除了常规的对象Stream,还有一些有特殊类型的Stream,用于处理基本数据类型int、long和double,它是IntStream、LongStream和DoubleStream。

    比如可以使用IntStream.range()来代替常规的for循环。

    随机数

    Random的ints方法可以返回一个随机数据流,比如返回1到100的10个随机数。

    大小写转化

    Stream 特点

    总之,Stream 的特性可以归纳为:

    无存储

    Stream并不是一种数据结构,它只是某种数据源的一个视图

    安全性

    对Stream的任何修改都不会修改背后的数据源,比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素,而是会产生一个不包含被过滤元素的新Stream。

    惰式执行

    Stream上的操作并不会立即执行,只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。

    一次性

    Stream只能被“消费”一次,一旦遍历过就会失效,就像容器的迭代器那样,想要再次遍历必须重新生成。

    lambda

    所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

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