Day659.Stream API -Java业务开发常见错误
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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Day659.Stream API -Java业务开发常见错误相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Stream API
Hi,我是阿昌
,今天记录学习的内容是针对JDK8中的新特性Stream API
Stream 流式操作,用于对集合进行投影
、转换
、过滤
、排序
等,更进一步地,这些操作能链式串联在一起使用,类似于 SQL 语句,可以大大简化代码。
一、Stream 操作详解
Stream
的各种操作的一张图:
先定义一个订单类、一个订单商品类和一个顾客类,用作后续 Demo 代码的数据结构:
//订单类
@Data
public class Order
private Long id;
private Long customerId;//顾客ID
private String customerName;//顾客姓名
private List<OrderItem> orderItemList;//订单商品明细
private Double totalPrice;//总价格
private LocalDateTime placedAt;//下单时间
//订单商品类
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class OrderItem
private Long productId;//商品ID
private String productName;//商品名称
private Double productPrice;//商品价格
private Integer productQuantity;//商品数量
//顾客类
@Data
@AllArgsConstructor
public class Customer
private Long id;
private String name;//顾客姓名
二、创建流
要使用流,就要先创建流。创建流一般有五种方式:
- 通过
stream
方法把 List 或数组转换为流; - 通过
Stream.of
方法直接传入多个元素构成一个流; - 通过
Stream.iterate
方法使用迭代的方式构造一个无限流,然后使用 limit 限制流元素个数; - 通过
Stream.generate
方法从外部传入一个提供元素的 Supplier 来构造无限流,然后使用 limit 限制流元素个数; - 通过
IntStream
或DoubleStream
构造基本类型的流。
//通过stream方法把List或数组转换为流
@Test
public void stream()
Arrays.asList("a1", "a2", "a3").stream().forEach(System.out::println);
Arrays.stream(new int[]1, 2, 3).forEach(System.out::println);
//通过Stream.of方法直接传入多个元素构成一个流
@Test
public void of()
String[] arr = "a", "b", "c";
Stream.of(arr).forEach(System.out::println);
Stream.of("a", "b", "c").forEach(System.out::println);
Stream.of(1, 2, "a").map(item -> item.getClass().getName()).forEach(System.out::println);
//通过Stream.iterate方法使用迭代的方式构造一个无限流,然后使用limit限制流元素个数
@Test
public void iterate()
Stream.iterate(2, item -> item * 2).limit(10).forEach(System.out::println);
Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.TEN)).limit(10).forEach(System.out::println);
//通过Stream.generate方法从外部传入一个提供元素的Supplier来构造无限流,然后使用limit限制流元素个数
@Test
public void generate()
Stream.generate(() -> "test").limit(3).forEach(System.out::println);
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
//通过IntStream或DoubleStream构造基本类型的流
@Test
public void primitive()
//演示IntStream和DoubleStream
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.range(0, 3).mapToObj(i -> "x").forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);
DoubleStream.of(1.1, 2.2, 3.3).forEach(System.out::println);
//各种转换,后面注释代表了输出结果
System.out.println(IntStream.of(1, 2).toArray().getClass()); //class [I
System.out.println(Stream.of(1, 2).mapToInt(Integer::intValue).toArray().getClass()); //class [I
System.out.println(IntStream.of(1, 2).boxed().toArray().getClass()); //class [Ljava.lang.Object;
System.out.println(IntStream.of(1, 2).asDoubleStream().toArray().getClass()); //class [D
System.out.println(IntStream.of(1, 2).asLongStream().toArray().getClass()); //class [J
//注意基本类型流和装箱后的流的区别
Arrays.asList("a", "b", "c").stream() // Stream<String>
.mapToInt(String::length) // IntStream
.asLongStream() // LongStream
.mapToDouble(x -> x / 10.0) // DoubleStream
.boxed() // Stream<Double>
.mapToLong(x -> 1L) // LongStream
.mapToObj(x -> "") // Stream<String>
.collect(Collectors.toList());
三、filter
filter
方法可以实现过滤操作,类似 SQL 中的 where。我们可以使用一行代码,通过 filter 方法实现查询所有订单中最近半年金额大于 40 的订单,通过连续叠加 filter 方法进行多次条件过滤:
//最近半年的金额大于40的订单
orders.stream()
.filter(Objects::nonNull) //过滤null值
.filter(order -> order.getPlacedAt().isAfter(LocalDateTime.now().minusMonths(6))) //最近半年的订单
.filter(order -> order.getTotalPrice() > 40) //金额大于40的订单
.forEach(System.out::println);
如果不使用 Stream 的话,必然需要一个中间集合来收集过滤后的结果,而且所有的过滤条件会堆积在一起,代码冗长且不易读。
四、map
map
操作可以做转换(或者说投影),类似 SQL 中的 select。为了对比,我用两种方式统计订单中所有商品的数量,前一种是通过两次遍历实现,后一种是通过两次 mapToLong+sum 方法实现:
//计算所有订单商品数量
//通过两次遍历实现
LongAdder longAdder = new LongAdder();
orders.stream().forEach(order ->
order.getOrderItemList().forEach(orderItem -> longAdder.add(orderItem.getProductQuantity())));
//使用两次mapToLong+sum方法实现
assertThat(longAdder.longValue(), is(orders.stream().mapToLong(order ->
order.getOrderItemList().stream()
.mapToLong(OrderItem::getProductQuantity).sum()).sum()));
显然,后一种方式无需中间变量 longAdder,更直观。
使用 for 循环生成数据,是我们平时常用的操作,也是这个课程会大量用到的。现在,我们可以用一行代码使用 IntStream 配合 mapToObj 替代 for 循环来生成数据,比如生成 10 个 Product 元素构成 List:
//把IntStream通过转换Stream<Project>
System.out.println(IntStream.rangeClosed(1,10)
.mapToObj(i->new Product((long)i, "product"+i, i*100.0))
.collect(toList()));
五、flatMap
flatMap
展开或者叫扁平化操作,相当于 map+flat,通过 map 把每一个元素替换为一个流,然后展开这个流。
比如,我们要统计所有订单的总价格,可以有两种方式:
- 直接通过原始商品列表的商品个数 * 商品单价统计的话,可以先把订单通过 flatMap 展开成商品清单,也就是把 Order 替换为 Stream,然后对每一个 OrderItem 用 mapToDouble 转换获得商品总价,最后进行一次 sum 求和;
- 利用 flatMapToDouble 方法把列表中每一项展开替换为一个 DoubleStream,也就是直接把每一个订单转换为每一个商品的总价,然后求和。
//直接展开订单商品进行价格统计
System.out.println(orders.stream()
.flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
.mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice()).sum());
//另一种方式flatMap+mapToDouble=flatMapToDouble
System.out.println(orders.stream()
.flatMapToDouble(order ->
order.getOrderItemList()
.stream().mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice()))
.sum());
这两种方式可以得到相同的结果,并无本质区别。
六、sorted
sorted
操作可以用于行内排序的场景,类似 SQL 中的 order by。
比如,要实现大于 50 元订单的按价格倒序取前 5,可以通过 Order::getTotalPrice 方法引用直接指定需要排序的依据字段,通过 reversed() 实现倒序:
//大于50的订单,按照订单价格倒序前5
orders.stream().filter(order -> order.getTotalPrice() > 50)
.sorted(comparing(Order::getTotalPrice).reversed())
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
七、distinct
distinct
操作的作用是去重,类似 SQL 中的 distinct。
比如下面的代码实现:
- 查询去重后的下单用户。使用 map 从订单提取出购买用户,然后使用 distinct 去重。
- 查询购买过的商品名。使用 flatMap+map 提取出订单中所有的商品名,然后使用 distinct 去重。
//去重的下单用户
System.out.println(orders.stream().map(order -> order.getCustomerName()).distinct().collect(joining(",")));
//所有购买过的商品
System.out.println(orders.stream()
.flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
.map(OrderItem::getProductName)
.distinct().collect(joining(",")));
八、skip & limit
skip
和 limit
操作用于分页,类似 mysql 中的 limit。
其中,skip 实现跳过一定的项,limit 用于限制项总数。比如下面的两段代码:
- 按照下单时间排序,查询前 2 个订单的顾客姓名和下单时间;
- 按照下单时间排序,查询第 3 和第 4 个订单的顾客姓名和下单时间。
//按照下单时间排序,查询前2个订单的顾客姓名和下单时间
orders.stream()
.sorted(comparing(Order::getPlacedAt))
.map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt())
.limit(2).forEach(System.out::println);
//按照下单时间排序,查询第3和第4个订单的顾客姓名和下单时间
orders.stream()
.sorted(comparing(Order::getPlacedAt))
.map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt())
.skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);
九、collect
collect
是收集操作,对流进行终结(终止)操作,把流导出为我们需要的数据结构。
“终结”是指,导出后,无法再串联使用其他中间操作,比如 filter、map、flatmap、sorted、distinct、limit、skip。
在 Stream 操作中,collect 是最复杂的终结操作,比较简单的终结操作还有 forEach、toArray、min、max、count、anyMatch 等,我就不再展开了,你可以查询JDK 文档,搜索 terminal operation 或 intermediate operation。
来演示下几种比较常用的 collect 操作:
- 第一个案例,实现了字符串拼接操作,生成一定位数的随机字符串。
- 第二个案例,通过 Collectors.toSet 静态方法收集为 Set 去重,得到去重后的下单用户,再通过 Collectors.joining 静态方法实现字符串拼接。
- 第三个案例,通过 Collectors.toCollection 静态方法获得指定类型的集合,比如把 List转换为 LinkedList。
- 第四个案例,通过 Collectors.toMap 静态方法将对象快速转换为 Map,Key 是订单 ID、Value 是下单用户名。
- 第五个案例,通过 Collectors.toMap 静态方法将对象转换为 Map。Key 是下单用户名,Value 是下单时间,一个用户可能多次下单,所以直接在这里进行了合并,只获取最近一次的下单时间。
- 第六个案例,使用 Collectors.summingInt 方法对商品数量求和,再使用 Collectors.averagingInt 方法对结果求平均值,以统计所有订单平均购买的商品数量
//生成一定位数的随机字符串
System.out.println(random.ints(48, 122)
.filter(i -> (i < 57 || i > 65) && (i < 90 || i > 97))
.mapToObj(i -> (char) i)
.limit(20)
.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append, StringBuilder::append)
.toString());
//所有下单的用户,使用toSet去重后实现字符串拼接
System.out.println(orders.stream()
.map(order -> order.getCustomerName()).collect(toSet())
.stream().collect(joining(",", "[", "]")));
//用toCollection收集器指定集合类型
System.out.println(orders.stream().limit(2).collect(toCollection(LinkedList::new)).getClass());
//使用toMap获取订单ID+下单用户名的Map
orders.stream()
.collect(toMap(Order::getId, Order::getCustomerName))
.entrySet().forEach(System.out::println);
//使用toMap获取下单用户名+最近一次下单时间的Map
orders.stream()
.collect(toMap(Order::getCustomerName, Order::getPlacedAt, (x, y) -> x.isAfter(y) ? x : y))
.entrySet().forEach(System.out::println);
//订单平均购买的商品数量
System.out.println(orders.stream().python_day16_pythom-mysql-API