Java中那些让你爱不释手工具库,精炼代码量
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java中那些让你爱不释手工具库,精炼代码量相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Java中那些让你爱不释手工具库,精炼代码量
一、JDK1.8 Stream新特性
1、Stream流的常见生成方式
①Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流
//list转stream流
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> listStream = list.stream();
//Set转stream流
Set<String> set = new HashSet<>();
Stream<String> setStream = set.stream();
//map转stream流
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
Stream<Integer> valueStream = map.values().stream();
Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream();
②数组转stream流
//第一种: 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
//第二种: 可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流
String[] strArray = {"hello", "world", "java"};
Stream<String> strArrayStream = Stream.of(strArray);
Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java"); Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);
2、void forEach(Consumer<? super T> action)
Stream<String> stringStream = Stream.of("景天", "雪见", "长卿", "紫萱"); stringStream.forEach(System.out::println);
//打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱"]
3、Stream<T> filter(Predicate predicate)
(说明: 用于对流中的数据进行过滤)
List<String> nameList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");
nameList.stream().filter(s -> s.startsWith("紫")).forEach(System.out::println);
//打印结果: 紫萱
4、Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper)
(说明: 可以将流中的元素映射到另一个流中)
List<Integer> num = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
num.stream().map(n -> n * 2).forEach(System.out::println);
//打印结果: [2, 4, 6, 8, 10]
5、Stream flatMap(Function function)
(说明:flatmap是stream的一种中间操作,对流进行 “扁平化” 处理,是它和stream的map一样,是一种收集类型的stream中间操作,但是与map不同的是,它可以对stream流中单个元素再进行拆分(切片),从另一种角度上说,使用了它,就是使用了双重for循环。)
// map 生成的是个 1:1 映射,每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap
String[] strs = {"java8", "is", "easy", "to", "use"};
List<String[]> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
.map(str -> str.split("")) // 映射成为Stream<String[]>
.distinct().collect(Collectors.toList()); //distinct操作是以 “字符串数组“为单元进行去重
/* 在执行map操作以后,我们得到是一个包含多个字符串数组的流,打印结果如下所示
[j, a, v, a, 8]
[i, s]
[e, a, s, y]
[t, o]
[u, s, e]
*/
List<String> distinctStr = Arrays.stream(strs)
.map(str -> str.split("")) // 映射成为Stream<String[]>
.flatMap(Arrays::stream) // 扁平化为Stream<String>
.distinct().collect(Collectors.toList());
/* flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>,转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>, 再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>,
从而能够达到我们的目的。
打印结果:
[j, a, v, 8, i, s, e, y, t, o, u]
*/
6、Stream<T> limit(long maxSize)
(说明: 返回此流中的元素组成的流,截取前指定参数个数的数据)
List<String> limitList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");
//取前3个数据在控制台输出
limitList.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
//打印结果:["景天", "雪见", "长卿"]
7、Stream<T> skip(long n)
(说明: 跳过指定参数个数的数据,返回由该流的剩余元素组成的流)
//跳过3个元素,把剩下的元素在控制台输出
List<String> list = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
//打印结果:["紫萱"]
8、static <T> Stream<T> concat(Stream a, Stream b)
(说明: 合并a和b两个流为一个流)
List<String> concatList1 = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");
List<String> concatList2 = Arrays.asList("重楼", "茂茂", "必平", "龙葵");
Stream<String> stream1 = concatList1.stream();
Stream<String> stream2 = concatList2.stream();
Stream.concat(stream1, stream2).forEach(System.out::println);
// 打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱","重楼", "茂茂", "必平", "龙葵"]
9、Stream<T> distinct()
(说明:对流中相同的元素进行去重处理)
List<String> distinctList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱", "紫萱", "雪见"); distinctList.stream().distinct().forEach(System.out::println);
// 打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱"]
10、Stream<T> sorted()
(说明:返回由此流的元素组成的流,根据自然顺序排序)
//题目: 按照字母顺序把数据在控制台输出 sorted()是正序
List<String> sortList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent", "Charles","William");
sortList.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//打印结果: [Anny,Charles,Jack,Lucy,Vincent,William]
//题目: 按照名称长度顺序从短到长 把数据在控制台输出
sortList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(String::length))
.forEach(System.out::println);
//打印结果: [Lucy,Jack,Anny,Vincent,Charles,William]
11、Stream<E> parallelStream()
(说明: 并行的操作,多线程执行,在大数据量下会优于 stream(), parallelStream()的底层思想是ForkJoinPool主要用来使用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决问题)
List<String> stringList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
stringList.add("第" + i + "条数据");
}
long parallelStreamNowTime = System.currentTimeMillis();
stringList.parallelStream().forEach(s -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long parallelStreamTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Stream需要时间" + (parallelStreamTime - parallelStreamNowTime)); //打印结果: Stream需要时间2027
PS:除了直接创建并行流,还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
12、count()
(说明: 返回集合流中元素的个数)
List<String> countList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent","Charles", "William","William");
long count1 = countList.stream().count();
System.out.println("总元素个数是:"+count1); // 打印结果 : 总元素个数是:7
long count2 = countList.stream().distinct().count();
System.out.println("去重之后元素个数是:"+count2); // 打印结果 : 去重之后元素个数是:6
13、boolean allMatch(Predicate predicate)
(说明:allMatch表示,判断条件里的元素,所有的元素都满足条件,就返回true)
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
if(integerList.stream().allMatch(i->i>3)){
System.out.println( "值都大于3");
}
14、boolean anyMatch(Predicate predicate)
(说明: anyMatch表示,判断的条件里,任意一个元素符合条件,就返回true)
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
if(integerList.stream().anyMatch(i->i>3)){
System.out.println( "存在大于3的值");
}
15、boolean noneMatch(Predicate predicate)
(说明: noneMatch跟allMatch相反,判断条件里的元素,所有的都不符合条件,才返回true)
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
if(integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)){
System.out.println("值都小于3");
}
14、A[] toArray(IntFunction<A[]> generator);
(说明: 使用提供的 generator函数返回一个包含此流的元素的数组,以分配返回的数组,以及分区执行或调整大小可能需要的任何其他数组。)
15、Stream concat(Stream a, b)
(说明:合并2个stream流)
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "def", "gkh", "abc");
//concat 合并流
List<String> strings2 = Arrays.asList("xyz", "jqx");
List<String> concatList = Stream.concat(strings2.stream(),strings.stream())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(concatList); //打印结果: [xyz, jqx, abc, def, gkh, abc]
16、IntSummaryStatistics summaryStatistics()
(说明: 对stream流中的数据进行统计分析)
//对数组的统计,比如用
List<Integer> number = Arrays.asList(1, 2, 5, 4);
IntSummaryStatistics statistics = number.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : "+statistics.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : "+statistics.getMin());
System.out.println("平均数 : "+statistics.getAverage());
System.out.println("所有数之和 : "+statistics.getSum());
17、Optional<T> findAny()
(说明:findAny()操作,返回的元素是不确定的,对于同一个列表多次调用findAny() 有可能会返回不同的值。使用findAny()是为了更高效的性能。
①串行流情况下,一般会返回符合条件的第一个结果;
List<String> list1 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3");
for(int i=0;i<10;i++) {
Optional<String> c = list1.stream().filter(s -> s.contains("A")).findAny();
System.out.println("====串行流findAny()======" + c.get());
}
//打印结果:
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
// ====串行流findAny()======A1
②并行流的情况,在给定的元素中随机取一个元素,那就不能确保是第一个。)
List<String> list1 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3"); Optional<String> a = list1.parallelStream().filter(s -> s.contains("A")).findAny(); System.out.println("====findAny()======" + a.get());
//打印结果: 每次执行打印的是A1或者A2或者A3中任意一个
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A2
// ====并行流findAny()======A1
// ====并行流findAny()======A1
// ====并行流findAny()======A2
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A2
18、Optional<T> findFirst()
(说明:返回Stream中的第一个元素)
List<String> list2 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3"); Optional<String> b = list2.parallelStream().filter(s -> s.contains("B")).findFirst(); System.out.println("====findFirst()====" + b.get());
// 打印结果: ====findFirst()====B1
19、Optional<T> max(Comparator comparator)
(说明:返回比较器比较之后 结果最大的那个元素)
//获取String集合中最长的元素。
List<String> maxList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent","Charles","William");
Optional<String> max = maxList.stream().
max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串:" + max.get());
//打印结果: 最长的字符串:Vincent
PS: Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator) 也是类似的,我就不多说了!
20、Optional<T> reduce(BinaryOperator accumulator)
(说明: 根据指定的计算模型将Stream中的值计算得到一个最终结果)
List<Integer> reduceList = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> sum = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> sum2 = reduceList.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = reduceList.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求乘积
Optional<Integer> product = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x * y);
// 求最大值方式1
Optional<Integer> max2 = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max3 = reduceList.stream().reduce(1, Integer::max);
System.out.println("list求和:" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
//打印结果: list求和:29,29,29
System.out.println("list求积:" + product.get());
//打印结果: list求积:2112
System.out.println("list求最大值:" + max2.get() + "," + max3);
//打印结果: list求最大值:11,11
二、List转String
// 如何把list集合拼接成以逗号分隔的字符串 a,b,c
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 第一种方法,可以用stream流
String join = list.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(join); // 输出 a,b,c
// 第二种方法,其实String也有join方法可以实现这个功能,合并数组为单一字符串,可传分隔符
String join1 = String.join(",", list);
System.out.println(join1); // 输出 a,b,c
三、玩转StringUtils工具类
String str = "I love JavaAlliance forever";
// 1、删除字符串中指定字符,返回一个string
String remove = StringUtils.remove(str, "forever"); // 移除字符串中的 forever
System.out.println(remove); // 打印结果是 I love JavaAlliance
// 2、将字符串反转,返回一个string
String reverse = StringUtils.reverse(str);
System.out.println(reverse); // 打印结果是 reverof ecnaillAavaJ evol I
// 3、比较两个字符串是否相等,如果两个均为null,则也认为相等
StringUtils.equals("Java", "Java"); // 结果是true
StringUtils.equals("", ""); // 结果是true
StringUtils.equals(null, null); // 结果是true
StringUtils.equals(null, ""); // 结果是false
StringUtils.equals("", null); // 结果是false
StringUtils.equals(null, ""); // 结果是false
StringUtils.equalsIgnoreCase("java", "JAVA"); // 不区分大小写--结果是true
// 4、重复拼接字符串
String str1 = StringUtils.repeat("ab", 2);
System.out.println(str1); // 输出abab
// 5、首字母转成大写
String str2 = "javaAlliance";
String capitalize = StringUtils.capitalize(str2);
System.out.println(capitalize); // 输出JavaAlliance
// 6、字符串固定长度填充
StringUtils.leftPad("test", 8, "0"); // 字符串固定长度 8位,若不足,往左补 0
StringUtils.rightPad("test", 8, "0"); // 字符串固定长度 8位,若不足,往右补 0
// 7、字符串关键字替换
StringUtils.replace("aba", "a", "z") = "zbz"; // 默认替换所有关键字
StringUtils.replaceOnce("aba", "a", "z") = "zba";// 替换关键字,仅替换一次
StringUtils.replacePattern("ABCabc123", "[^A-Z0-9]+", "") = "ABC123"; // 使用正则表达式替换
// 8、将数组拼接成字符串
StringUtils.join(["a", "b", "c"], ",") ; //拼接结果是 "a,b,c"
// 9、字符串拆分
StringUtils.split("a..b.c", .) //拆分结果是 ["a", "b", "c"]
StringUtils.splitByWholeSeparatorPreserveAllTokens("a..b.c", ".") //拆分结果是 ["a","", "b", "c"]
四、玩转BeanUtils工具类
User user = new User();
user.setUserName("JavaAlliance").setEmail("196432@qq.com");
// 对象转map
Map<String, String> map = BeanUtils.describe(user);
System.out.println(map); // 输出
// map转对象
User newUser = new User();
BeanUtils.populate(newUser, map);
System.out.println(newUser); // 输出
五、玩转DateUtils/DateFormatUtils工具类
// Date类型转String类型
String date = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
System.out.println(date); // 输出 2021-05-01 01:01:01
// String类型转Date类型 该方法会将日期字符串按照第二参数中的String数组,依次比对,选择合适的Pattern来解析。
Date date1 = DateUtils.parseDate("2021-05-01 01:01:01", new String[]{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"});
Date now = new Date();
// Date 加 1 天
Date addDays = DateUtils.addDays(now, 1);
// Date 加 33 分钟
Date addMinutes = DateUtils.addMinutes(now, 33);
// Date 减去 233 秒
Date addSeconds = DateUtils.addSeconds(now, -233);
// 判断是否 Wie 同一天
boolean sameDay = DateUtils.isSameDay(addDays, addMinutes);
// 过滤时分秒,若 now 为 2020-05-07 22:13:00 调用 truncate 方法以后
// 返回时间为 2020-05-07 00:00:00
Date truncate = DateUtils.truncate(now, Calendar.DATE);
六、玩转LocalDateTime工具类
Date now = new Date();
// Date转成LocalDateTime 这里指定使用当前系统默认时区
LocalDateTime localDateTime = now.toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault())
.toLocalDateTime();
// LocalDateTime转成Date 这里指定使用当前系统默认时区
Date date = Date.from(localDateTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
// 按照 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 转化时间
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.parse("2020-05-07 22:34:00", DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
// 将 LocalDateTime 格式化字符串
String format = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(dateTime);
//LocalDateTime 获取当前时间年份,月份
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 年
int year = now.getYear();
// 月
int month = now.getMonthValue();
// 日
int day = now.getDayOfMonth();
// LocalDateTime 进行日期加减,获取下一天的时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 当前时间加一天
LocalDateTime plusDays = now.plusDays(1l);
// 当前时间减一个小时
LocalDateTime minusHours = now.minusHours(1l);
// 还有很多其他方法
七、玩转CollectionUtils工具类
String[] arrayA = new String[]{"1", "2", "3", "4"};
String[] arrayB = new String[]{"3", "4", "5", "6"};
List<String> listA = Arrays.asList(arrayA);
List<String> listB = Arrays.asList(arrayB);
// 1、并集 union
System.out.println(CollectionUtils.union(listA, listB));
// 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
// 2、交集 intersection
System.out.println(CollectionUtils.intersection(listA, listB));
// 输出:[3, 4]
// 3、交集的补集(析取)disjunction
System.out.println(CollectionUtils.disjunction(listA, listB));
// 输出:[1, 2, 5, 6]
// 4、差集(扣除)
System.out.println(CollectionUtils.subtract(listA, listB));
// 输出:[1, 2]
// 1、交集
List<String> intersectionList = new ArrayList<>(listA);
intersectionList.retainAll(listB);
System.out.println(intersectionList);
// 输出:[3, 4]
// 2、差集
List<String> differenceList = new ArrayList<>(listA);
differenceList.removeAll(listB);
System.out.println(differenceList);
// 输出:[1, 2]
// 3、并集 (先做差集再做添加所有)
List<String> unionList = new ArrayList<>(listA);
unionList.removeAll(listB); // unionList [1, 2]
unionList.addAll(listB); // 添加[3,4,5,6]
System.out.println(unionList);
// 输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6]
注意 : 以上有2种取交集的方式即intersection和retainAll,我们这里说下它们之间的差别 ,要注意的是它们的返回类型是不一样的,intersection返回的是一个新的List集合,而retainAll返回是Bollean类型那就说明retainAll方法是对原有集合进行处理再返回原有集合,会改变原有集合中的内容。
思路点拨:
1、从性能角度来考虑的话,List自带会高点,因为它不用再创建新的集合。
2、需要注意的是:因为retainAll因为会改变原有集合,所以该集合需要多次使用就不适合用retainAll。
注意: Arrays.asList将数组转集合不能进行add和remove操作。因为调用Arrays.asList()生产的List的add、remove方法时报异常,这是由Arrays.asList() 返回的市Arrays的内部类ArrayList, 而不是java.util.ArrayList。Arrays的内部类ArrayList和java.util.ArrayList都是继承AbstractList,remove、add等方法AbstractList中是默认throw UnsupportedOperationException而且不作任何操作。java.util.ArrayList重新了这些方法而Arrays的内部类ArrayList没有重新,所以会抛出异常。
八、玩转 Guava工具包
1、Multiset
Multiset是什么?顾名思义,Multiset和Set的区别就是可以保存多个相同的对象。在JDK中,List和Set有一个基本的区别,就是List可以包含多个相同对象,且是有顺序的,而Set不能有重复,且不保证顺序(有些实现有顺序,例如LinkedHashSet和SortedSet等)<font color=red>所以Multiset占据了List和Set之间的一个灰色地带:允许重复,但是不保证顺序。 </font>
常见使用场景:Multiset有一个有用的功能,就是跟踪每种对象的数量,所以你可以用来进行数字统计。 常见的普通实现方式如下:
String str = "张三 李四 李四 王五 王五 王五";
String[] strArr = str.split(" ");
List<String> words = new ArrayList<>(Arrays.asList(strArr));
//创建一个HashMultiset集合,并将words集合数据放入
Multiset<String> wordMultiset = HashMultiset.create();
wordMultiset.addAll(words);
//将不同的元素放在一个集合set中
for (String key : wordMultiset.elementSet()) {
//查看指定元素的个数
System.out.println(key + "-->" + wordMultiset.count(key));
//打印结果: 李四-->2 张三-->1 王五-->3
}
2、Multimap
Multimap能够实现一个键对应到多个值的效果
Multimap<String, String> myMultimap = ArrayListMultimap.create();
myMultimap.put("Fruits", "Bannana");
myMultimap.put("Fruits", "Apple");
myMultimap.put("Fruits", "Pear");
myMultimap.put("Fruits", "Pear");
myMultimap.put("Vegetables", "Carrot");
// 查询Multimap中的存储的元素个数
System.out.println(myMultimap.size()); // 打印结果: 5
//查询键为“Fruits”所对应的value
Collection<String> fruits = myMultimap.get("Fruits");
System.out.println(fruits);//打印结果: [Bannana, Apple, Pear, Pear]
Collection<String> vegetables = myMultimap.get("Vegetables");
System.out.println(vegetables); //打印结果: [Carrot]
// 循环迭代遍历整个 Multimap里存储的value值
for (String value : myMultimap.values()) {
System.out.println(value);
//打印结果:
//Carrot
//Bannana
//Apple
//Pear
//Pear
}
//移除其中一个元素
myMultimap.remove("Fruits", "Pear");
System.out.println(myMultimap.get("Fruits"));//打印结果: [Bannana, Apple, Pear]
//将键为"Fruits"所对应的value内容替换为集合 Arrays.asList("178","910","123")
//返回的oldValues是之前的旧值
Collection<String> oldValues = myMultimap.replaceValues("Fruits", Arrays.asList("178","910","123"));
System.out.println("oldValues="+oldValues);//打印结果: oldValues=[Bannana, Apple, Pear]
System.out.println("myMultimap="+myMultimap);//打印结果: myMultimap={Vegetables=[Carrot], Fruits=[178, 910,123]}
//移除Multimap中键为“Fruits”的所有元素
myMultimap.removeAll("Fruits");
System.out.println(myMultimap.get("Fruits"));//打印结果: []
3、BiMap
BiMap
可以用来实现键值对的双向映射需求,这样我们就可以通过 Key
查找对对应的 Value
,也可以使用 Value
查找对应的 Key
。 Bimap要求key和value都唯一,如果key不唯一则覆盖key,如果value不唯一则直接报错
//双向map
BiMap<Integer,String> biMap=HashBiMap.create();
biMap.put(1,"张三");
biMap.put(2,"李四");
biMap.put(3,"王五");
biMap.put(4,"赵六");
biMap.put(5,"李七");
biMap.put(4,"小小");
//通过key值得到value值(注意key里面的类型根据泛行
String value= biMap.get(1);
System.out.println("id为1的value值 --"+value); //打印结果: id为1的value值 --张三
//通过value值得到key值
int key= biMap.inverse().get("张三");
System.out.println("value为张三的key值 --"+key); //打印结果: value为张三的key值 --1
//通过key值重复,那么vakue值会被覆盖。
String valuename= biMap.get(4);
System.out.println("id为4的value值 --"+valuename);//打印结果: id为4的value值 --小小
BiMap的常用实现有:
1、HashBiMap: key 集合与 value 集合都有 HashMap 实现
2、EnumBiMap: key 与 value 都必须是 enum 类型
3、ImmutableBiMap: 不可修改的 BiMap
九、玩转FileUtils-文件操作工具类
文件操作工具类提供一系列方法,可以让我们快速读取写入文件。
快速实现文件/文件夹拷贝操作 ,FileUtils.copyDirectory/FileUtils.copyFile
1、获取指定文件夹上所有文件
// 按照指定文件后缀如java,txt等去查找指定文件夹下的文件
File directory = new File("E:\\\\test");
FileUtils.listFiles(directory, new String[]{"txt"}, false);
2、读取该文件所有行
// 读取指定文件所有行 不需要使用 while 循环读取流了
List<String> lines = FileUtils.readLines(fileA)
3、写文件
// 1、 向一个文件写入一段文字
FileUtils.write(new File("D:/a/1.txt"), "文件内容", "UTF-8", true);
// 2、以追加的方式写入
FileUtils.writeStringToFile(new File("D:/a/1.txt"), "author:apple", "UTF-8", true);
//3、写入多行
List<String> list= new ArrayList<String>();
list.add("第一行");
list.add("第二行");
FileUtils.writeLines(new File("D:/a/1.txt"), list, true);
4、读文件
//读文件
System.out.println(FileUtils.readFileToString(new File("D:/a/1.txt"), "UTF-8"));
//返回一个list
System.out.println(FileUtils.readLines(new File("D:/a/1.txt"), "UTF-8"));
5、删除文件/文件夹
// 删除文件夹
FileUtils.deleteDirectory(new File("D:/a"));
// 文件夹不是空仍然可以被删除,永远不会抛出异常
FileUtils.deleteQuietly(new File("D:/a"));
6、复制文件
//结果是a和a1在同一目录
FileUtils.copyDirectory(new File("D:/a"), new File("D:/a1"));
//结果是将a拷贝到a2下
FileUtils.copyDirectoryToDirectory(new File("D:/a"), new File("D:/a2"));
//拷贝文件 方式1
FileUtils.copyFile(new File("d:/1.xml"), new File("d:/1.xml.bak"));
//拷贝文件 方式2
Writer write = new FileWriter("D:/abc_bak.txt");
InputStream ins = new FileInputStream(new File("D:/abc.txt"));
IOUtils.copy(ins, write);
write.close();
IOUtils.closeQuietly(ins);
//拷贝文件到目录中
FileUtils.copyFileToDirectory(new File("d:/1.xml"), new File("d:/a"));
//拷贝url到文件
FileUtils.copyURLToFile(new URL("http://www.a.com/1.xml"), new File("d:/1.xml"));
//可实现快速下载
URL url = new URL("http://hzf-image-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hr_image/HF306268301810/1513632067664AbIB40pv_defalut.JPG?x-oss-process=image/resize,h_400");
File file = new File("/Users/jjs/Desktop/pic.jpg");
FileUtils.copyURLToFile(url, file);
7、移动文件
//移动文件 或 文件夹
//static void moveDirectory(File srcDir, File destDir)
FileUtils.moveDirectory(new File("D:/a1"), new File("D:/a2")); //注意这里 第二个参数文件不存在会引发异常
//static void moveDirectoryToDirectory(File src, File destDir, boolean createDestDir)
FileUtils.moveDirectoryToDirectory(new File("D:/a2"), new File("D:/a3"), true);
/* 上面两个方法的不同是:
* moveDirectory:D:/a2里的内容是D:/a1的内容。
* moveDirectoryToDirectory:D:/a2文件夹移动到到D:/a3里
*/
8、实现快速下载文件
//下载方式1
URL url = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif");
File file = new File("/Users/jjs/Desktop/baidu1.gif");
FileUtils.copyURLToFile(url, file);
//下载方式2
InputStream in = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif").openStream();
byte[] gif = IOUtils.toByteArray(in);
FileUtils.writeByteArrayToFile(new File("D:/baidu2.gif"), gif);
IOUtils.closeQuietly(in);
//下载方式3
InputStream in3 = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif").openStream();
byte[] gif3 = IOUtils.toByteArray(in3);
IOUtils.write(gif3, new FileOutputStream(new File("D:/baidu3.gif")));
IOUtils.closeQuietly(in3);
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