Java 8中Stream API的這些奇技淫巧！你Get了嗎？

發布時間：2020-09-26 14:40:18 來源：腳本之家閱讀：175 作者：程序員手冊大全欄目：編程語言

上次老師跟大家分享了 cookie、session和token，今天給大家分享一下Java 8中的Stream API。

Stream簡介

1、Java 8引入了全新的Stream API。這里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合類，但行為和集合類又有所不同。
2、stream是對集合對象功能的增強，它專注于對集合對象進行各種非常便利、高效的聚合操作，或者大批量數據操作。
3、只要給出需要對其包含的元素執行什么操作，比如 “過濾掉長度大于 10 的字符串”、“獲取每個字符串的首字母”等，Stream 會隱式地在內部進行遍歷，做出相應的數據轉換。

為什么要使用Stream

1、函數式編程帶來的好處尤為明顯。這種代碼更多地表達了業務邏輯的意圖，而不是它的實現機制。易讀的代碼也易于維護、更可靠、更不容易出錯。
2、高端

實例數據源

public class Data {
 private static List<PersonModel> list = null;
 
 static {
  PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");
  PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");
  PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");
  PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");
  PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");
  list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);
 }
 
 public static List<PersonModel> getData() {
  return list;
 }
}

Filter

遍歷數據并檢查其中的元素時使用。
filter接受一個函數作為參數，該函數用Lambda表達式表示。

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 /**
  * 過濾所有的男性
  */
 public static void fiterSex(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
 
  //old
  List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
  for (PersonModel person:data) {
   if ("男".equals(person.getSex())){
    temp.add(person);
   }
  }
  System.out.println(temp);
  //new
  List<PersonModel> collect = data
    .stream()
    .filter(person -> "男".equals(person.getSex()))
    .collect(toList());
  System.out.println(collect);
 }
 
 /**
  * 過濾所有的男性 并且小于20歲
  */
 public static void fiterSexAndAge(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
 
  //old
  List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
  for (PersonModel person:data) {
   if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
    temp.add(person);
   }
  }
 
  //new 1
  List<PersonModel> collect = data
    .stream()
    .filter(person -> {
     if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
      return true;
     }
     return false;
    })
    .collect(toList());
  //new 2
  List<PersonModel> collect1 = data
    .stream()
    .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20))
    .collect(toList());
 
 }

Map

map生成的是個一對一映射,for的作用
比較常用
而且很簡單

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/**
  * 取出所有的用戶名字
  */
 public static void getUserNameList(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
 
  //old
  List<String> list=new ArrayList<>();
  for (PersonModel persion:data) {
   list.add(persion.getName());
  }
  System.out.println(list);
 
  //new 1
  List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());
  System.out.println(collect);
 
  //new 2
  List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());
  System.out.println(collect1);
 
  //new 3
  List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {
   System.out.println(person.getName());
   return person.getName();
  }).collect(toList());
 }

FlatMap

顧名思義，跟map差不多,更深層次的操作
但還是有區別的
map和flat返回值不同
Map 每個輸入元素，都按照規則轉換成為另外一個元素。
還有一些場景，是一對多映射關系的，這時需要 flatMap。
Map一對一
Flatmap一對多
map和flatMap的方法聲明是不一樣的
- <r> Stream<r> map(Function mapper);
- <r> Stream<r> flatMap(Function> mapper);
map和flatMap的區別：我個人認為，flatMap的可以處理更深層次的數據，入參為多個list，結果可以返回為一個list，而map是一對一的，入參是多個list，結果返回必須是多個list。通俗的說，如果入參都是對象，那么flatMap可以操作對象里面的對象，而map只能操作第一層。

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public static void flatMapString() {
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  //返回類型不一樣
  List<String> collect = data.stream()
    .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());
 
  List<Stream<String>> collect1 = data.stream()
    .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());
 
  //用map實現
  List<String> collect2 = data.stream()
    .map(person -> person.getName().split(" "))
    .flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
  //另一種方式
  List<String> collect3 = data.stream()
    .map(person -> person.getName().split(" "))
    .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());
 }

Reduce

感覺類似遞歸
數字(字符串)累加
個人沒咋用過

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 public static void reduceTest(){
  //累加，初始化值是 10
  Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4)
    .reduce(10, (count, item) ->{
   System.out.println("count:"+count);
   System.out.println("item:"+item);
   return count + item;
  } );
  System.out.println(reduce);
 
  Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4)
    .reduce(0, (x, y) -> x + y);
  System.out.println(reduce1);
 
  String reduce2 = Stream.of("1", "2", "3")
    .reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));
  System.out.println(reduce2);
 }

Collect

collect在流中生成列表，map，等常用的數據結構
toList()
toSet()
toMap()
自定義

 /**
  * toList
  */
 public static void toListTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  List<String> collect = data.stream()
    .map(PersonModel::getName)
    .collect(Collectors.toList());
 }
 
 /**
  * toSet
  */
 public static void toSetTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  Set<String> collect = data.stream()
    .map(PersonModel::getName)
    .collect(Collectors.toSet());
 }
 
 /**
  * toMap
  */
 public static void toMapTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  Map<String, Integer> collect = data.stream()
    .collect(
      Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge)
    );
 
  data.stream()
    .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{
   return value+"1";
  }));
 }
 
 /**
  * 指定類型
  */
 public static void toTreeSetTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  TreeSet<PersonModel> collect = data.stream()
    .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
  System.out.println(collect);
 }
 
 /**
  * 分組
  */
 public static void toGroupTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex())));
  System.out.println(collect);
 }
 
 /**
  * 分隔
  */
 public static void toJoiningTest(){
  List<PersonModel> data = Data.getData();
  String collect = data.stream()
    .map(personModel -> personModel.getName())
    .collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));
  System.out.println(collect);
 }
 
 /**
  * 自定義
  */
 public static void reduce(){
  List<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(
    Collectors.reducing(new ArrayList<String>(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {
     y.addAll(z);
     return y;
    }));
  System.out.println(collect);
 }

Optional

Optional 是為核心類庫新設計的一個數據類型，用來替換 null 值。
人們對原有的 null 值有很多抱怨，甚至連發明這一概念的Tony Hoare也是如此，他曾說這是自己的一個“價值連城的錯誤”
用處很廣，不光在lambda中，哪都能用
Optional.of(T)，T為非空，否則初始化報錯
Optional.ofNullable(T)，T為任意，可以為空
isPresent()，相當于！=null
ifPresent(T)， T可以是一段lambda表達式，或者其他代碼，非空則執行

public static void main(String[] args) {
 
 
  PersonModel personModel=new PersonModel();
 
  //對象為空則打出 -
  Optional<Object> o = Optional.of(personModel);
  System.out.println(o.isPresent()?o.get():"-");
 
  //名稱為空則打出 -
  Optional<String> name = Optional.ofNullable(personModel.getName());
  System.out.println(name.isPresent()?name.get():"-");
 
  //如果不為空，則打出xxx
  Optional.ofNullable("test").ifPresent(na->{
   System.out.println(na+"ifPresent");
  });
 
  //如果空，則返回指定字符串
  System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse("-"));
  System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElse("-"));
 
  //如果空，則返回 指定方法，或者代碼
  System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{
   return "hahah";
  }));
  System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseGet(()->{
   return "hahah";
  }));
 
  //如果空，則可以拋出異常
  System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseThrow(()->{
   throw new RuntimeException("ss");
  }));
 
 
//  Objects.requireNonNull(null,"is null");
 
 
  //利用 Optional 進行多級判斷
  EarthModel earthModel1 = new EarthModel();
  //old
  if (earthModel1!=null){
   if (earthModel1.getTea()!=null){
    //...
   }
  }
  //new
  Optional.ofNullable(earthModel1)
    .map(EarthModel::getTea)
    .map(TeaModel::getType)
    .isPresent();
 
 
//  Optional<EarthModel> earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());
//  Optional<List<PersonModel>> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);
//  Optional<Stream<String>> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));
 
 
  //判斷對象中的list
  Optional.ofNullable(new EarthModel())
    .map(EarthModel::getPersonModels)
    .map(pers->pers
      .stream()
      .map(PersonModel::getName)
      .collect(toList()))
    .ifPresent(per-> System.out.println(per));
 
 
  List<PersonModel> models=Data.getData();
  Optional.ofNullable(models)
    .map(per -> per
      .stream()
      .map(PersonModel::getName)
      .collect(toList()))
    .ifPresent(per-> System.out.println(per));
 
 }

并發

stream替換成parallelStream或 parallel
輸入流的大小并不是決定并行化是否會帶來速度提升的唯一因素，性能還會受到編寫代碼的方式和核的數量的影響
影響性能的五要素是:數據大小、源數據結構、值是否裝箱、可用的CPU核數量，以及處理每個元素所花的時間

 //根據數字的大小，有不同的結果
 private static int size=10000000;
 public static void main(String[] args) {
  System.out.println("-----------List-----------");
  testList();
  System.out.println("-----------Set-----------");
  testSet();
 }
 
 /**
  * 測試list
  */
 public static void testList(){
  List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
  for (Integer i = 0; i < size; i++) {
   list.add(new Integer(i));
  }
 
  List<Integer> temp1 = new ArrayList<>(size);
  //老的
  long start=System.currentTimeMillis();
  for (Integer i: list) {
   temp1.add(i);
  }
  System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);
 
  //同步
  long start1=System.currentTimeMillis();
  list.stream().collect(Collectors.toList());
  System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);
 
  //并發
  long start2=System.currentTimeMillis();
  list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
  System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
 }
 
 /**
  * 測試set
  */
 public static void testSet(){
  List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
  for (Integer i = 0; i < size; i++) {
   list.add(new Integer(i));
  }
 
  Set<Integer> temp1 = new HashSet<>(size);
  //老的
  long start=System.currentTimeMillis();
  for (Integer i: list) {
   temp1.add(i);
  }
  System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);
 
  //同步
  long start1=System.currentTimeMillis();
  list.stream().collect(Collectors.toSet());
  System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);
 
  //并發
  long start2=System.currentTimeMillis();
  list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());
  System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
 }

調試

list.map.fiter.map.xx 為鏈式調用，最終調用collect(xx)返回結果
分惰性求值和及早求值
判斷一個操作是惰性求值還是及早求值很簡單:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream，那么是惰性求值;如果返回值是另一個值或為空，那么就是及早求值。使用這些操作的理想方式就是形成一個惰性求值的鏈，最后用一個及早求值的操作返回想要的結果。
通過peek可以查看每個值，同時能繼續操作流

private static void peekTest() {
  List<PersonModel> data = Data.getData();
 
  //peek打印出遍歷的每個per
  data.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{
   System.out.println(p);
  }).collect(toList());
 }

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

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