Java流的实用指南用于数据处理

Java Streams API enables functional-style data processing by creating streams from collections, arrays, or factories, applying intermediate operations like filter, map, and flatMap to transform data lazily, then using terminal operations such as collect, count, or findFirst to produce results, while best practices include avoiding stream reuse, leveraging collectors for grouping or summarizing, using parallel streams cautiously, and ensuring efficient chaining with early过滤。

Java Streams API是Java 8中引入的强大工具，它彻底改变了开发人员处理数据序列的方式。它可以对集合，数组和其他数据源进行功能风格的操作，从而使代码更可读，简洁，并且通常更易于并行化。无论您是要过滤用户列表，转换数据还是汇总值，流都提供了一种干净有效的方法来完成工作。

这是一个实用指南，可帮助您在现实世界数据处理方案中有效地使用流API。

1。创建和理解流

流不是数据结构 - 它不存储元素。相反，它通过操作管道从源（例如集合或数组）传递数据。

您可以通过几种方式创建流：

 //收藏
List <String> names = arrays.aslist（“ Alice”，“ Bob”，“ Charlie”）;
流<String> nameStream = names.stream（）;

//来自阵列
int []数字= {1，2，3，4，5};
intstream numbersTream = arrays.stream（numbers）;

//来自静态工厂方法
流<string> staticstream = stream.of（“苹果”，“香蕉”，“樱桃”）;

//无限流（谨慎使用）
流<Integer> infinitestream = stream.iterate（0，n-> n 2）;

重要的是：使用后消耗流。一旦调用了collect()或forEach()之类的操作，就无法重复使用流。

2。常见的中间操作

中间操作返回新的流，允许方法链接。它们很懒惰 - 在调用终端操作之前，他们不会执行。

• filter(Predicate) - 选择与条件匹配的元素
• map(Function) - 转换每个元素
• flatMap(Function) - 平坦的嵌套结构
• distinct() - 删除重复项
• sorted() - 排序元素
• limit(n) / skip(n) - 控制尺寸

示例：过滤和映射用户名

List <String> longNamesuppercase = user.stream（）
    .filter（用户 - > user.getName（）。length（）> 5）
    .map（用户:: getName）
    .map（字符串:: touppercase）
    。清楚的（）
    .Collect（collectors.tolist（））;

该连锁店用长名，提取和将名称转换为大写，并删除重复项。

使用flatMap来平坦的嵌套数据：

列表<List <字符串>> ListOflists = arrays.aslist（ASLIST（
    Arrays.Aslist（“ A”，“ B”），
    Arrays.Aslist（“ C”，“ D”）
）；

list <string> flatlist = listoflists.stream（）
    .flatmap（list :: stream）
    .Collect（collectors.tolist（））; // [“ A”，“ B”，“ C”，“ D”]

3。终端操作：获得结果

终端操作触发实际处理并产生结果或副作用。此后，流关闭。

常见终端操作：

• collect(Collector) - 将结果收集到列表，地图等。
• forEach(Consumer) - 对每个元素采取行动
• count() - 获取元素数量
• anyMatch() ， allMatch() ， noneMatch() - 布尔检查
• findFirst() ， findAny() - 获取可选结果
• reduce() - 将元素组合成单个值

示例：

 //计数活跃用户
long activecount = users.stream（）
    .Filter（用户:: ISACTIVE）
    。数数（）;

//检查是否有任何用户
boolean hasadmin = user.stream（）
    。

//降至总工资
double tebalalary = employ.stream（）
    .maptodouble（员工:: getalary）
    。

使用Optional的findFirst()避免nulls：

可选<user> firstAdmin = user.stream（）
    .filter（u-> u.getrole（）。等于（“ admin”））
    .findfirst（）;

4。收集收藏家的结果

Collectors实用程序类提供了收集流量输出的有力方法。

• toList() ， toSet() ， toMap()
• groupingBy() - 分类器的组元素
• partitioningBy() - 分为true/false组
• summarizingInt/Long/Double() - 获取摘要统计信息

按角色组成的小组用户：

 MAP <String，List <user >> userbyRole = user.stream（）
    。

分为成人和未成年人：

地图<布尔值，列表<user >> partitionedByage = user.stream（）
    。

获取摘要统计信息：

 intsummaryStatistics ageStats = user.stream（）
    。

system.out.println（“ avg age：” agestats.getAverage（））;
system.out.println（“ max age：” agestats.getmax（））;

5。绩效技巧和最佳实践

• 明智地使用平行流： parallelStream()可以加快大型数据集，但请注意副作用和线程安全。

   List <String>结果= Largelist.ParallelStream（）
      。
      .filter（对象:: nonnull）
      .Collect（collectors.tolist（））;

• forEach可变的减少：更喜欢不变的Collectors.toList() 。

• 诸如limit()和anyMatch()之类的短路操作可以提高大型或无限流的性能。

• 有效的链操作：尽早放置filter() ，以减少昂贵的操作（如map()之前的数据大小。

6。避免的常见陷阱

• 试图重复使用流：

  流<String> stream = list.stream（）;
  stream.foreach（system.out :: println）; // 好的
  stream.foreach（system.out :: println）; // IllegalstateException！

• 忽略Optional回报：始终检查或安全地解开findFirst()或findAny() 。

• 使用流进行简单循环：不要过度使用流。对于琐碎的任务来说，简单的for更清楚。

• 过多的链接：将复杂的管道分解为具有变量或辅助方法的可读步骤。

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流API使Java中的数据处理更具表现力和功能性。通过结合过滤，转换和减少操作，您可以编写更清洁，更可维护的代码，尤其是在处理集合时。

请记住：流是关于该怎么做的，而不是如何做。拥抱不变性，避免副作用，并让API处理迭代。

基本上，一旦您掌握了中级与终端操作以及如何有效收集结果，大多数日常数据任务就会变得更加顺畅。

以上是Java流的实用指南用于数据处理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！