探索Java 8 Stream API：现代数据处理的新纪元

2024-06-13 23:36
文章标签 java api 探索 stream 数据处理 现代 新纪元

本文主要是介绍探索Java 8 Stream API：现代数据处理的新纪元，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Stream流

Stream初探：何方神圣？

Stream流是一种处理集合数据的高效工具，它可以让你以声明性的方式处理数据集合。Stream不是存储数据的数据结构，而是对数据源（如集合、数组）的运算操作概念，支持函数式编程风格

特性

  • 可以配合lambda写出简洁代码。
  • 链式操作：支持一系列中间操作（如filter, map）和最终操作（如forEach, collect），这些操作可以链接起来，形成一个管道来处理数据。
  • 延迟执行：中间操作不会立即执行，而是构建一个执行计划，直到遇到最终操作时才一次性完成所有操作，这种方式可以提高效率。
  • 并行处理：支持并行处理，通过调用parallelStream()方法，可以轻松地利用多核处理器的优势，无需手动编写多线程代码。
  • 类型安全：利用泛型，Stream操作可以在编译期检查类型错误，提高代码的安全性和可读性。

如何获得Stream流

Java提供了几种方式,可以让我们获得Stream流

  1. [集合创建流]Collection 接口的 stream()或 parallelStream()方法
  2. [自由值创建]静态的 Stream.of(…)、Stream.empty()方法
  3. [数组创建流]Arrays.stream(array)
  4. 静态的 Stream.generate()方法生成无限流，接受一个不包含引元的函数
  5. 静态的 Stream.iterate()方法生成无限流，接受一个种子值以及一个迭代函数
  6. Pattern 接口的 splitAsStream(input)方法
  7. 静态的 Files.lines(path)、Files.lines(path, charSet)方法
  8. 静态的 Stream.concat()方法将两个流连接起来
代码演示
          /** 三种常用获得流的方法* 1.Collection接口中的stream()方法* 2.Stream类的静态方法 of()* 3.Arrays工具类的stream(T[] array)方法**/// 用Collection接口中的stream()方法，获得流ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();// 创建集合list.add(1);list.add(2);list.add(3);Stream<Integer> stream1 = list.stream();// 获得流// 2.Stream类的静态方法 of()Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1, 2, 3, 4);// 获得流//3.Arrays工具类的stream(T[] array)方法int[] arr = {1,2,3,4};IntStream stream3 = Arrays.stream(arr);// 获得流

Stream方法操作

Stream流就是流式处理数据,流的操作有很多种

  • 中间操作(真正处理数据的操作)
    • 中间操作就是执行完返回的是一个流,即可以**继续执行**流操作
    • 敲代码来说,就是使用中间操作的方法,写完继续再.调用其他方法
  • 终止操作(将操作完的结果返回)
    • 敲代码来说,调用终止方法,代码就结束;
操作函数说明
中间操作filter(Predicate)将结果为false的元素过滤掉
中间操作map(Function)转换元素的值，可以用方法引元或者lambda表达式
中间操作flatMap(Function)若元素是流，将流摊平为正常元素，再进行元素转换(合并两个流为一个流)
中间操作limit(long n)保留前n个元素
中间操作skip(long n)跳过前n个元素
中间操作concat(Stream s1, Stream s2)将两个流拼接起来
中间操作distinct()剔除重复元素
中间操作sorted()将Comparable元素的流排序
中间操作sorted(Comparator)将流元素按Comparator排序
中间操作peek(Consumer)流不变，但会把每个元素传入fun执行，可以用作调试
终结操作max(Comparator)取最大值
终结操作min(Comparator)取最小值
终结操作count()统计元素数量
终结操作findFirst()获得流的第一个元素
终结操作findAny()返回任意元素
终结操作anyMatch(Predicate)任意元素匹配时返回true
终结操作allMatch(Predicate)所有元素匹配时返回true
终结操作noneMatch(Predicate)没有元素匹配时返回true
终结操作reduce(Function)从流中计算某个值，接受一个二元函数作为累积器，从前两个元素开始持续应用它，累积器的中间结果作为第一个参数，流元素作为第二个参数
终结操作iterator()迭代器迭代元素
终结操作forEach(Consumer)lambda的方式迭代
终结操作forEachOrdered(Consumer)可以应用在并行流上以保持元素顺序

5.2.1 中间操作

下面演示流的操作使用 - 中间操作

package day613.jdk8New.stream;import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.stream.Stream;public class StreamAPITest {public static void main(String[] args) {ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();// 创建集合list.add(1);list.add(2);list.add(3);list.add(4);list.add(5);list.add(6);Stream<Integer> stream1 = list.stream();// 获得流/** void forEach(Consumer<? super T> action);* ---遍历流* ---参数类型：Consunmer* -----使用lambda重写Consumer接口的 void accept(T t)*///遍历流//stream1.forEach(t -> System.out.print(t + " "));// 1 2 3 4 5 6/** Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);* ---过滤，即过滤掉不想要的数据，留下想要的* ---参数类型 Predicate* -----使用lambda重写Predicate接口的 boolean test(T t)*///过滤奇数，留下偶数//stream1.filter(t->t % 2 == 0).forEach(t-> System.out.print(t + " "));// 2 4 6/** <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);* ---转换元素的值* ---参数类型 Function* -----使用lambda重写Function接口的 R apply(T t)*///将流中的整型转换成字符串类型，并遍历//stream1.map(t->String.valueOf(t)).forEach(t-> System.out.print(t + " "));//1 2 3 4 5 6/**  Stream<T> limit(long maxSize);* ---保留前maxSize个元素* ---参数类型 long*///保留前四个//stream1.limit(4).forEach(t-> System.out.print(t + " "));// 1 2 3 4/**   Stream<T> skip(long n);* ---跳过前n个元素* ---参数类型 long*///跳过前四个//stream1.skip(4).forEach(t-> System.out.print(t + " "));// 5 6/** Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);* ---排序* ---参数类型 Comparator* -----使用lambda重写Comparator接口的 int compare(T o1, T o2);*///降序排序stream1.sorted((o1,o2) -> o2 - o1 ).forEach(t-> System.out.print(t + " "));}}
练习:
给定ArrayList<Integer>集合,
先过滤数据只保留偶数,
后对数据进行降序排序,
去除重复元素,
将元素转成String类型
后将每个元素拼接上《》后输出 

  public static void test() {ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>( );list.add(3);list.add(1);list.add(3);list.add(2);list.add(4);list.add(6);list.add(5);list.add(7);list.add(5);list.add(6);list.add(9);list.add(8);list.add(10);list.add(7);// 获得流Stream<Integer> stream = list.stream( );// 先过滤数据只保留偶数// 后对数据进行降序排序,// 去除重复元素,// 将元素转成String类型// 后将每个元素拼接上《》后输出stream.filter(e -> e % 2 == 0).sorted((o1,o2) -> o2 - o1).distinct().map(e -> String.valueOf(e)).forEach(e -> System.out.println("《"+e+"》" ));}

5.2.3 注意事项

Stream流的操作注意事项

  1. 流的操作只能使用一次,也就是说执行过终结操作后不能再继续使用

    否则报错报错IllegalStateException stream has already been closed

  2. 使用中间操作,返回新的流

  3. 没有终止操作,就不会有结果,换句话说,没有终结操作,中间操作是 不会执行的

	public static void test2() {Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);stream.filter((e) -> {System.out.println("正在过滤元素:"+e );return e % 2 == 0;});// 没有终结操作,中间的filter不会执行,输出语句不会执行}

在这里插入图片描述

5.3 流的收集

流操作完,将数据流中的数据再返回成数组和集合 --> 这就是收集流

将流收集到集合或数组中

  • collect() 收集到集合
    • collect(Collectors.toList( )) 将stream流中的数据,收集到List集合
    • collect(Collectors.toSet( )) 将stream流中的数据,收集到set集合
  • toArray 收集到数组
		ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>( );list.add(3);// 获得流Stream<Integer> stream = list.stream( );// 先过滤数据只保留偶数// 后对数据进行降序排序,// 去除重复元素,// 将元素转成String类型// 变成ArrayList<String>返回List<String> list2 = stream.filter(e -> e % 2 == 0).sorted((o1, o2) -> o2 - o1).distinct( ).map(e -> String.valueOf(e)).collect(Collectors.toList( ));// 收集为List集合

最后

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