Java 8 Stream :优雅地处理数据

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Stream流

Stream流是什么,为什么要用它

  1. Stream是Java 8 新引入的一个包( java.util.stream),它让我们能用声明式的方式处理数据(集合、数组等)。
  2. Stream流式处理相较于传统方法简洁高效,也便于进行并发编程。
  3. Stream

Stream是Java8的一大亮点,是对容器对象功能的增强,它专注于对容器对象进行各种非常便利、高效的 聚合操作(aggregate operation)或者大批量数据操作。Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API借助于同样新出现的Lambda表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。同时,它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。所以说,Java8中首次出现的 java.util.stream是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

Stream流的基础使用

简单综合案例

问题和需求:在一个字符串集合中找出以“阿”开头的长度为3的字符串并打印

传统方法

```java import java.util.ArrayList; import java.util.List;

public class Demo02NormalFilter { public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(); list.add("阿拉贡"); list.add("阿尔玟"); list.add("埃尔隆德"); list.add("凯兰崔尔"); list.add("瑟兰督伊");

    List<String> zhangList = new ArrayList<>();
    for (String name : list) {
        if (name.startsWith("阿")) {
            zhangList.add(name);
        }
    }

    List<String> shortList = new ArrayList<>();
    for (String name : zhangList) {
        if (name.length() == 3) {
            shortList.add(name);
        }
    }
    for (String name : shortList) {
        System.out.println(name);
    }
}

} ``` 这里我们可以看到传统的方法中含有三个循环,每一个作用不同: 1. 首先筛选所有姓“阿”的人; 2. 然后筛选名字有三个字的人; 3. 最后进行对结果进行打印输出。 这样的处理过程代码冗长,导致代码可读性较差,效率也比较低。 而使用Stream来进行处理就能使代码优雅地多。

Stream流式处理方法

```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Stream;

public class Demo02NormalFilter { public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(); list.add("阿拉贡"); list.add("阿尔玟"); list.add("埃尔隆德"); list.add("凯兰崔尔"); list.add("瑟兰督伊");

    list.stream()
        .filter(s ‐> s.startsWith("阿"))
        .filter(s ‐> s.length() == 3)
        .forEach(System.out::println);
}

} ``` 利用Stream流中的方法再结合函数式接口和Lambda表达式,我们的代码就能变得格外简洁明了。

获取流

根据Collection获取流

首先, java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream 用来获取流,所以其所有实现类均可获取流。 ```java import java.util.*; import java.util.stream.Stream;

public class Demo04GetStream { public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(); Stream stream1 = list.stream();

    Set<String> set = new HashSet<>();
    Stream<String> stream2 = set.stream();

    Vector<String> vector = new Vector<>();
    Stream<String> stream3 = vector.stream();
}

} ```

根据Map获取流

java.util.Map 接口不是 Collection 的子接口,且其K-V数据结构不符合流元素的单一特征,所以获取对应的流需要分key、value或entry等情况: ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.stream.Stream;

public class Demo05GetStream { public static void main(String[] args) { Map map = new HashMap<>(); //Stream流的转化需要单列数据,那么我们就先把map里面的数据变成单列的再转化为流 Stream keyStream = map.keySet().stream(); Stream valueStream = map.values().stream(); Stream> entryStream = map.entrySet().stream(); } } ```

根据数组获取流

如果使用的不是集合或映射而是数组,由于数组对象不可能添加默认方法,所以 Stream 接口中提供了静态方法of ,使用很简单: ```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo06GetStream { public static void main(String[] args) { String[] array = { "阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德", "凯兰崔尔","瑟兰督伊" }; Stream stream = Stream.of(array); } } ```

常用方法

流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种: 延迟方法:返回值类型仍然是 Stream 接口自身类型的方法,因此支持链式调用。(除了终结方法外,其余方法均为延迟方法。) 终结方法:返回值类型不再是 Stream 接口自身类型的方法,因此不再支持类似 StringBuilder 那样的链式调用。接下来我会介绍两个终结方法count 和 forEach 方法。

如果想知道更多方法,建议自行参考API文档

逐一处理:forEach

虽然方法名字叫 forEach ,但是与for循环中的“for-each”语句是不一样的 该方法接收一个 Consumer 接口函数,会将每一个流元素交给该函数进行处理。

方法签名

java void forEach(Consumer<? super T> action);

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo12StreamForEach { public static void main(String[] args) { Stream stream = Stream.of("阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德"); stream.forEach(name‐> System.out.println(name)); } } ```

筛选:filter

可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。 该方法接收一个 Predicate 函数式接口参数(可以是一个Lambda或方法引用)作为筛选条件。

方法签名

java Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo07StreamFilter { public static void main(String[] args) { Stream original = Stream.of("阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德"); Stream result = original.filter(s ‐> s.startsWith("阿")); } } ``` 在这里通过Lambda表达式来指定了筛选的条件:必须以”阿“开头。

映射:map

如果需要将流中的元素映射到另一个流中,可以使用 map 方法。 该接口需要一个 Function 函数式接口参数,可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。

方法签名

java <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo08StreamMap { public static void main(String[] args) { Stream original = Stream.of("10", "12", "18"); Stream result = original.map(str‐>Integer.parseInt(str)); } } ``` 这段代码中, map 方法的参数通过方法引用,将字符串类型转换成为了int类型(并自动装箱为 Integer 类对象)。

统计个数:count

正如旧集合 Collection 当中的 size 方法一样,流提供 count 方法来数一数其中的元素个数。 该方法返回一个long值代表元素个数(不再像旧集合那样是int值)。

方法签名

java long count();

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo09StreamCount { public static void main(String[] args) { Stream original = Stream.of("阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德"); Stream result = original.filter(s ‐> s.startsWith("阿")); System.out.println(result.count()); // 2 } } ```

取用前几个:limit

limit 方法可以对流进行截取,只取用前n个。 参数是一个long型,如果集合当前长度大于参数则进行截取;否则不进行操作。

方法签名

java Stream<T> limit(long maxSize);

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo10StreamLimit { public static void main(String[] args) { Stream original = Stream.of("阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德"); Stream result = original.limit(2); System.out.println(result.count()); // 2 } } ```

跳过前几个:skip

如果希望跳过前几个元素,可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流。 如果流的当前长度大于n,则跳过前n个;否则将会得到一个长度为0的空流。

方法签名

java Stream<T> skip(long n);

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo11StreamSkip { public static void main(String[] args) { Stream original = Stream.of("阿拉贡", "阿尔玟", "埃尔隆德"); Stream result = original.skip(2); System.out.println(result.count()); // 1 } } ```

组合:concat

如果有两个流,希望合并成为一个流,那么可以使用 Stream 接口的静态方法 concat 。

这是一个静态方法,与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。

方法签名

java static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T>b)

基本使用

```java import java.util.stream.Stream;

public class Demo12StreamConcat { public static void main(String[] args) { Stream streamA = Stream.of("阿拉贡"); Stream streamB = Stream.of("阿尔玟"); Stream result = Stream.concat(streamA, streamB); } } ```