StreamAPI

StreamAPI

最近开发用上了 Java8的StreamAPI,(咋现在才用?嗯哼,项目需要)自己也不怎么会,来总结一波吧!

别认为好抽象!!!干他就完事

一.StreamAPI介绍

就是用来处理集合的数据 其实到后面会发现和SQL的语句是差不多的~哈哈?你不信?往下面看

Stream:英文翻译叫做流

举个粟子:Stream相当于一条河流,数据相当于里面的水,这条河流里面的水你要饮用还是其他操作叫做Stream的执行数据操作,从而达到你要的目的(比如达成饮用水的目的),在计算机中就是处理达成你要的结果

注意!

1. Stream不会自己存储元素
2. 不会改变源对象,只是返回含有结果的一个新Stream
3. 延迟执行,在要结果的时候才执行(有点像懒汉模式)
   

二.流操作的过程

主要就是从生到死周期

1. 创建Stream:就是从一个数组或者集合拿取数据(相当于找到水源地)

//主要两种创建方式:
1.Steam()
2.parallelStream()   //这个主要返回并行流//eg:List<String>  list=new ArrayList<>();Stream<String> s1=list.stream();//   
===========================================
//值创建流     Stream.of()   静态方法显示创建   Stream<String>  s=Stream.of("a","s","ddddd");s.forEach(System.out::println);==============================================
//创建无限流   Stream.iterate()  和  Stream.generate()两个方法//举例  迭代Steam<Integer> s=Stream.iterate(0,(x)->x>>1);s.limit(10).forEach(System.out::println);//举例 生成Stream.generate(()->Math.random().limit(6)forEach(System.out::println));

1. **中间逻辑操作:**就相当于SQL语句中执行条件,处理达到你要的结果和业务数据(比如你要取水去做饮用水啊中间是不是要净化啥的操作)

看下面的主题,太多了,但也是重点

1. **结束:**就是终止条件,写结果返回语句,不能无休止啊

三.中间操作

在终止操作时才会一次性全部处理,就是要到开学了,小学生才会用功写完全部作业~哈哈

filter,limit,skip,distinct

1.筛选切片

Filter:接受Lambda,进行过滤操作,排除一些不需要的元素

// (1)filter——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。@Testpublic void testFilter() {//这里加入了终止操作 ，不然中间操作一系列不会执行//中间操作只有在碰到终止操作才会执行emps.stream().filter((e)->e.getAge()>18)  //过滤只要年龄大于18 的.forEach(System.out::println);//终止操作}

---

limit(n):截取指定n个以内数量的元素

// （2）limit——截断流，使其元素不超过给定数量。@Testpublic void testLimit() {emps.stream().filter((e)->e.getAge()>8).limit(6)//跟数据库中的limit有差不多.forEach(System.out::println);//终止操作}

skip(n):跳过元素,就是前n个元素不要,从第n+1个数开始,没有,就返回空

// （3)skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补@Testpublic void testSkip() {emps.stream().filter((e)->e.getAge()>8).skip(2)//这里可以查找filter过滤后的数据，前两个不要，要后面的，与limit相反.forEach(System.out::println);//终止操作}

distinct:就是去重,返回不重复的元素

原理:利用hashCode()和equals()去除重复的元素,

// （4）distinct——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素@Testpublic void testDistinct() {emps.stream().distinct()//去除重复的元素，因为通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素，所以对象要重写hashCode跟equals方法.forEach(System.out::println);//终止操作}

2.Map映射

• map()
• mapToDouble()
• mapToInt()
• mapToLong()
• flatMap()

map():就是接受一个函数作为参数,该参数会被应用到每个元素上,并且映射成一个新的元素

flatMap():接受一个函数作为参数,并且将流中每个值转换成另一个流,然后把所有的流连成一个流

直接复制了哈,这个代码感觉还是不错的,一起看看吧~哈哈

//  map-接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。@Testpublic void testMapAndflatMap() {List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");list.stream().map((str)->str.toUpperCase())//里面是Function.forEach(System.out::println);System.out.println("----------------------------------");//这里是只打印名字，map映射，根据Employee::getName返回一个name，映射成新的及结果nameemps.stream().map(Employee::getName).forEach(System.out::println);System.out.println("======================================");//流中流Stream<Stream<Character>> stream = list.stream().map(StreamAPI::filterCharacter);//{{a,a,a},{b,b,b}}//map是一个个流（这个流中有元素）加入流中stream.forEach(sm->{sm.forEach(System.out::println);});System.out.println("=============引进flatMap=============");
//      只有一个流Stream<Character> flatMap = list.stream().flatMap(StreamAPI::filterCharacter);//flatMap是将一个个流中的元素加入流中//{a,a,a,b,b,b}flatMap.forEach(System.out::println);}/*** 测试map跟flatMap的区别* 有点跟集合中的add跟addAll方法类似    这个就好理解多了* add是将无论是元素还是集合，整体加到其中一个集合中去[1,2,3.[2,3]]* addAll是将无论是元素还是集合，都是将元素加到另一个集合中去。[1,2,3,2,3]* @param str* @return*/public static Stream<Character> filterCharacter(String str){List<Character> list=new ArrayList<>();for (Character character : str.toCharArray()) {list.add(character);}return list.stream();}

3.排序

自然排序: sorted()

定制排序: sorted(Comparator c): 就是里面写你想添加判断条件

货不多说,看测试代码

@Testpublic  void  testSorted() {List<String> list=Arrays.asList("ccc","aaa","bbb","ddd","eee");list.stream().sorted().forEach(System.out::println);System.out.println("=======定制排序=========");//=====仔细瞅瞅这边emps.stream().sorted((x, y) -> {if(x.getAge() == y.getAge()){return x.getName().compareTo(y.getName());}else{return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());}}).forEach(System.out::println);}

四.结束

1.查找与匹配

allMatch(): 检查是否匹配所有元素

anyMatch(): 检查是否至少匹配一个元素

noneMatch(): 是否没有匹配的所有元素

findFirst(): 返回第一个元素

findAny(): 返回当前流中的任意元素

---

count(): 返回流中的元素总数

max(),min(): 返回流中的最大最小值

forEach(): 就是迭代循环,贼常用的

**测试代码:**复制过来的,写的不好,可以留言哈!!!

    //3. 终止操作/*查找与匹配allMatch——检查是否匹配所有元素anyMatch——检查是否至少匹配一个元素noneMatch——检查是否没有匹配的元素findFirst——返回第一个元素findAny——返回当前流中的任意元素count——返回流中元素的总个数max——返回流中最大值min——返回流中最小值*/@Testpublic void test() {
//      emps.stream():获取串行流
//      emps.parallelStream()：获取并行流System.out.println("==========allMatch==============");boolean allMatch = emps.stream().allMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));System.out.println(allMatch);System.out.println("==========anyMatch==============");boolean anyMatch = emps.stream().anyMatch((e)->e.getAge()>10);System.out.println(anyMatch);System.out.println("==========noneMatch==============");boolean noneMatch = emps.stream().noneMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));System.out.println(noneMatch);System.out.println("==========findFirst==============");Optional<Employee2> findFirst = emps.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))//按照工资排序并输出第一个.findFirst();       System.out.println(findFirst);System.out.println("==========findAny==============");Optional<Employee2> findAny = emps.stream().filter((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY)).findAny();System.out.println(findAny);System.out.println("==========count==============");long count = emps.stream().count();System.out.println(count);System.out.println("==========max==============");Optional<Double> max = emps.stream().map(Employee2::getSalary).max(Double::compare);System.out.println(max);System.out.println("==========min==============");Optional<Employee2> min = emps.stream().min((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));System.out.println(min);}

2.归纳

reduce(T iden,BinaryOperator b):流中元素反复结合得到一个值,返回T

reduce(BinaryOperator b):流中元素反复结合得到一个值,返回Optional<T>

map-reduce模式感兴趣可以骚操作一波

@Testpublic void testReduce() {List<Integer> list= Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);Integer sum = list.stream().reduce(0,(x,y)->x+y);System.out.println(sum);Optional<Double> reduce = emps.stream().map(Employee2::getSalary).reduce(Double::sum);System.out.println(reduce.get());}

3.收集

collect():你想收集成啥样的集合返回

Collectors其中主要的方法:

方法名	作用	返回类型
toSet	把流中元素收集到set	Set
toList	将流中的元素收集到List	List
toCollection:	将流中的元素收集到自己创建的集合中	Collection
counting	计算流中的元素个数	long
summingInt	对元素中的整数类型求和	Integer
averagingInt	求平均值	Double
summarizingInt	收集流中Integer属性的统计值	IntSummaryStatistics

方法	作用	返回类型
joining	连接流中的每个字符串	String
maxBy,minBy	根据比较器选择最大最小值	Optional
reducing	归约	归约产生的类型
collectingAndThen	包裹另一个收集器并对其结果转换函数	转换函数返回的类型
groupingBy	根据某些属性值对流分组,属性为k,结果为v	Map<K,List>
partitioningBy	根据true或false进行分区	Map<Boolean,List>

测试代码:

//===============
List<String> collect = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);
//=====================================================Set<String> collect2 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toSet());collect2.forEach(System.out::println);
//=======================================================
HashSet<String> collect3 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));collect3.forEach(System.out::println);
//======================================================Optional<Double> collect = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Double::compare));System.out.println(collect.get());Optional<Employee2> collect2 = emps.stream().collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));System.out.println(collect2.get());
//=======================================================
Optional<Double> collect4 = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));System.out.println(collect4);Optional<Employee2> collect3 = emps.stream().collect(Collectors.minBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary())));System.out.println(collect3.get());
//====================================================
Double collect5 = emps.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee2::getSalary));System.out.println(collect5);
//========================================================
Double collect6 = emps.stream().collect(Collectors.averagingDouble((e)->e.getSalary()));Double collect7 = emps.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee2::getSalary));System.out.println("collect6："+collect6);System.out.println("collect7："+collect7);
//=======================================================
//总数Long collect8 = emps.stream().collect(Collectors.counting());System.out.println(collect8);
//====================================================
DoubleSummaryStatistics collect9 = emps.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee2::getSalary));long count = collect9.getCount();double average = collect9.getAverage();double max = collect9.getMax();double min = collect9.getMin();double sum = collect9.getSum();System.out.println("count:"+count);System.out.println("average:"+average);System.out.println("max:"+max);System.out.println("min:"+min);System.out.println("sum:"+sum);
//=========================================================
//分组@Testpublic void testCollect3() {Map<Status, List<Employee2>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy((e)->e.getStatus()));System.out.println(collect);Map<Status, List<Employee2>> collect2 = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus));System.out.println(collect2);}
//=====多级==================================================
//多级分组@Testpublic void testCollect4() {Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{if(e.getAge() >= 60)return "老年";else if(e.getAge() >= 35)return "中年";elsereturn "成年";})));System.out.println(collect);}
//===================================================
//多级分组@Testpublic void testCollect4() {Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{if(e.getAge() >= 60)return "老年";else if(e.getAge() >= 35)return "中年";elsereturn "成年";})));System.out.println(collect);}
//==========================================================
//多级分组@Testpublic void testCollect4() {Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{if(e.getAge() >= 60)return "老年";else if(e.getAge() >= 35)return "中年";elsereturn "成年";})));System.out.println(collect);}
//======================================================
//组接字符串@Testpublic void testCollect6() {String collect = emps.stream().map((e)->e.getName()).collect(Collectors.joining());System.out.println(collect);String collect3 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.joining(","));System.out.println(collect3);String collect2 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.joining(",", "prefix", "subfix"));System.out.println(collect2);}@Testpublic void testCollect7() {Optional<Double> collect = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.reducing(Double::sum));System.out.println(collect.get());}
//==========================================================

总测试代码

    /*** collect——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法*/@Testpublic void testCollect() {List<String> collect = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toList());collect.forEach(System.out::println);Set<String> collect2 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toSet());collect2.forEach(System.out::println);HashSet<String> collect3 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));collect3.forEach(System.out::println);}@Testpublic void testCollect2() {Optional<Double> collect = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Double::compare));System.out.println(collect.get());Optional<Employee2> collect2 = emps.stream().collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));System.out.println(collect2.get());Optional<Double> collect4 = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));System.out.println(collect4);Optional<Employee2> collect3 = emps.stream().collect(Collectors.minBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary())));System.out.println(collect3.get());System.out.println("=========================================");Double collect5 = emps.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee2::getSalary));System.out.println(collect5);Double collect6 = emps.stream().collect(Collectors.averagingDouble((e)->e.getSalary()));Double collect7 = emps.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee2::getSalary));System.out.println("collect6："+collect6);System.out.println("collect7："+collect7);//总数Long collect8 = emps.stream().collect(Collectors.counting());System.out.println(collect8);DoubleSummaryStatistics collect9 = emps.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee2::getSalary));long count = collect9.getCount();double average = collect9.getAverage();double max = collect9.getMax();double min = collect9.getMin();double sum = collect9.getSum();System.out.println("count:"+count);System.out.println("average:"+average);System.out.println("max:"+max);System.out.println("min:"+min);System.out.println("sum:"+sum);}//分组@Testpublic void testCollect3() {Map<Status, List<Employee2>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy((e)->e.getStatus()));System.out.println(collect);Map<Status, List<Employee2>> collect2 = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus));System.out.println(collect2);}//多级分组@Testpublic void testCollect4() {Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{if(e.getAge() >= 60)return "老年";else if(e.getAge() >= 35)return "中年";elsereturn "成年";})));System.out.println(collect);}//分区@Testpublic void testCollect5() {Map<Boolean, List<Employee2>> collect = emps.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e)->e.getSalary()>5000));System.out.println(collect);}//组接字符串@Testpublic void testCollect6() {String collect = emps.stream().map((e)->e.getName()).collect(Collectors.joining());System.out.println(collect);String collect3 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.joining(","));System.out.println(collect3);String collect2 = emps.stream().map(Employee2::getName).collect(Collectors.joining(",", "prefix", "subfix"));System.out.println(collect2);}@Testpublic void testCollect7() {Optional<Double> collect = emps.stream().map(Employee2::getSalary).collect(Collectors.reducing(Double::sum));System.out.println(collect.get());}