Java8简明教程-6

Java 8 API 示例：字符串、数值、算术和文件

大量的教程和文章都涉及到Java8中最重要的改变，例如lambda表达式和函数式数据流。但是此外许多现存的类在JDK 8 API中也有所改进，带有一些实用的特性和方法。

这篇教程涉及到Java 8 API中的那些小修改 -- 每个都使用简单易懂的代码示例来描述。让我们好好看一看字符串、数值、算术和文件。

处理字符串

两个新的方法可在字符串类上使用：join和chars。第一个方法使用指定的分隔符，将任何数量的字符串连接为一个字符串。

String.join(":", "foobar", "foo", "bar");
// => foobar:foo:bar

第二个方法chars从字符串所有字符创建数据流，所以你可以在这些字符上使用流式操作。

"foobar:foo:bar"
    .chars()
    .distinct()
    .mapToObj(c -> String.valueOf((char)c))
    .sorted()
    .collect(Collectors.joining());
// => :abfor

不仅仅是字符串，正则表达式模式串也能受益于数据流。我们可以分割任何模式串，并创建数据流来处理它们，而不是将字符串分割为单个字符的数据流，像下面这样：

Pattern.compile(":")
    .splitAsStream("foobar:foo:bar")
    .filter(s -> s.contains("bar"))
    .sorted()
    .collect(Collectors.joining(":"));
// => bar:foobar

此外，正则模式串可以转换为谓词。这些谓词可以像下面那样用于过滤字符串流：

Pattern pattern = Pattern.compile(".*@gmail\\.com");
Stream.of("[email protected]", "[email protected]")
    .filter(pattern.asPredicate())
    .count();
// => 1

上面的模式串接受任何以@gmail.com结尾的字符串，并且之后用作Java8的Predicate来过滤电子邮件地址流。

处理数值

Java8添加了对无符号数的额外支持。Java中的数值总是有符号的，例如，让我们来观察Integer：

int可表示最多2 ** 32个数。Java中的数值默认为有符号的，所以最后一个二进制数字表示符号（0为正数，1为负数）。所以从十进制的0开始，最大的有符号正整数为2 ** 31 - 1。

你可以通过Integer.MAX_VALUE来访问它：

System.out.println(Integer.MAX_VALUE);      // 2147483647
System.out.println(Integer.MAX_VALUE + 1);  // -2147483648

Java8添加了解析无符号整数的支持，让我们看看它如何工作：

long maxUnsignedInt = (1l << 32) - 1;
String string = String.valueOf(maxUnsignedInt);
int unsignedInt = Integer.parseUnsignedInt(string, 10);
String string2 = Integer.toUnsignedString(unsignedInt, 10);

就像你看到的那样，现在可以将最大的无符号数2 ** 32 - 1解析为整数。而且你也可以将这个数值转换回无符号数的字符串表示。

这在之前不可能使用parseInt完成，就像这个例子展示的那样：

try {
    Integer.parseInt(string, 10);
}
catch (NumberFormatException e) {
    System.err.println("could not parse signed int of " + maxUnsignedInt);
}

这个数值不可解析为有符号整数，因为它超出了最大范围2 ** 31 - 1。

算术运算

Math工具类新增了一些方法来处理数值溢出。这是什么意思呢？我们已经看到了所有数值类型都有最大值。所以当算术运算的结果不能被它的大小装下时，会发生什么呢？

System.out.println(Integer.MAX_VALUE);      // 2147483647
System.out.println(Integer.MAX_VALUE + 1);  // -2147483648

就像你看到的那样，发生了整数溢出，这通常是我们不愿意看到的。

Java8添加了严格数学运算的支持来解决这个问题。Math扩展了一些方法，它们全部以exact结尾，例如addExact。当运算结果不能被数值类型装下时，这些方法通过抛出ArithmeticException异常来合理地处理溢出。

try {
    Math.addExact(Integer.MAX_VALUE, 1);
}
catch (ArithmeticException e) {
    System.err.println(e.getMessage());
    // => integer overflow
}

当尝试通过toIntExact将长整数转换为整数时，可能会抛出同样的异常：

try {
    Math.toIntExact(Long.MAX_VALUE);
}
catch (ArithmeticException e) {
    System.err.println(e.getMessage());
    // => integer overflow
}

处理文件

Files工具类首次在Java7中引入，作为NIO的一部分。JDK8 API添加了一些额外的方法，它们可以将文件用于函数式数据流。让我们深入探索一些代码示例。

列出文件

Files.list方法将指定目录的所有路径转换为数据流，便于我们在文件系统的内容上使用类似filter和sorted的流操作。

try (Stream stream = Files.list(Paths.get(""))) {
    String joined = stream
        .map(String::valueOf)
        .filter(path -> !path.startsWith("."))
        .sorted()
        .collect(Collectors.joining("; "));
    System.out.println("List: " + joined);
}

上面的例子列出了当前工作目录的所有文件，之后将每个路径都映射为它的字符串表示。之后结果被过滤、排序，最后连接为一个字符串。如果你还不熟悉函数式数据流，你应该阅读我的Java8数据流教程。

你可能已经注意到，数据流的创建包装在try-with语句中。数据流实现了AutoCloseable，并且这里我们需要显式关闭数据流，因为它基于IO操作。

返回的数据流是DirectoryStream的封装。如果需要及时处理文件资源，就应该使用try-with结构来确保在流式操作完成后，数据流的close方法被调用。

查找文件

下面的例子演示了如何查找在目录及其子目录下的文件：

Path start = Paths.get("");
int maxDepth = 5;
try (Stream stream = Files.find(start, maxDepth, (path, attr) ->
        String.valueOf(path).endsWith(".js"))) {
    String joined = stream
        .sorted()
        .map(String::valueOf)
        .collect(Collectors.joining("; "));
    System.out.println("Found: " + joined);
}

find方法接受三个参数：目录路径start是起始点，maxDepth定义了最大搜索深度。第三个参数是一个匹配谓词，定义了搜索的逻辑。上面的例子中，我们搜索了所有JavaScirpt文件（以.js结尾的文件名）。

我们可以使用Files.walk方法来完成相同的行为。这个方法会遍历每个文件，而不需要传递搜索谓词。

Path start = Paths.get("");
int maxDepth = 5;
try (Stream stream = Files.walk(start, maxDepth)) {
    String joined = stream
        .map(String::valueOf)
        .filter(path -> path.endsWith(".js"))
        .sorted()
        .collect(Collectors.joining("; "));
    System.out.println("walk(): " + joined);
}

这个例子中，我们使用了流式操作filter来完成和上个例子相同的行为。

读写文件

将文本文件读到内存，以及向文本文件写入字符串在Java 8 中是简单的任务。不需要再去摆弄读写器了。Files.readAllLines从指定的文件把所有行读进字符串列表中。你可以简单地修改这个列表，并且将它通过Files.write写到另一个文件中：

List lines = Files.readAllLines(Paths.get("res/nashorn1.js"));
lines.add("print('foobar');");
Files.write(Paths.get("res/nashorn1-modified.js"), lines);

要注意这些方法对内存并不十分高效，因为整个文件都会读进内存。文件越大，所用的堆区也就越大。

你可以使用Files.lines方法来作为内存高效的替代。这个方法读取每一行，并使用函数式数据流来对其流式处理，而不是一次性把所有行都读进内存。

try (Stream stream = Files.lines(Paths.get("res/nashorn1.js"))) {
    stream
        .filter(line -> line.contains("print"))
        .map(String::trim)
        .forEach(System.out::println);
}

如果你需要更多的精细控制，你需要构造一个新的BufferedReader来代替：

Path path = Paths.get("res/nashorn1.js");
try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(path)) {
    System.out.println(reader.readLine());
}

或者，你需要写入文件时，简单地构造一个BufferedWriter来代替：

Path path = Paths.get("res/output.js");
try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(path)) {
    writer.write("print('Hello World');");
}

BufferedReader也可以访问函数式数据流。lines方法在它所有行上面构建数据流：

Path path = Paths.get("res/nashorn1.js");
try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(path)) {
    long countPrints = reader
        .lines()
        .filter(line -> line.contains("print"))
        .count();
    System.out.println(countPrints);
}

目前为止你可以看到Java8提供了三个简单的方法来读取文本文件的每一行，使文件处理更加便捷。

不幸的是你需要显式使用try-with语句来关闭文件流，这会使示例代码有些凌乱。我期待函数式数据流可以在调用类似count和collect时可以自动关闭，因为你不能在相同数据流上调用终止操作两次。

在 Java 8 中避免 Null 检查

原文：Avoid Null Checks in Java 8

译者：ostatsu

来源：在 Java 8 中避免 Null 检查

如何预防 Java 中著名的 NullPointerException 异常？这是每个 Java 初学者迟早会问到的关键问题之一。而且中级和高级程序员也在时时刻刻规避这个错误。其是迄今为止 Java 以及很多其他编程语言中最流行的一种错误。

Null 引用的发明者 Tony Hoare 在 2009 年道歉，并称这种错误为他的十亿美元错误。

我将其称之为自己的十亿美元错误。它的发明是在1965 年，那时我用一个面向对象语言（ALGOL W）设计了第一个全面的引用类型系统。我的目的是确保所有引用的使用都是绝对安全的，编译器会自动进行检查。但是我未能抵御住诱惑，加入了 Null 引用，仅仅是因为实现起来非常容易。它导致了数不清的错误、漏洞和系统崩溃，可能在之后 40 年中造成了十亿美元的损失。

无论如何，我们必须要面对它。所以，我们到底能做些什么来防止 NullPointerException 异常呢？那么，答案显然是对其添加 null 检查。由于 null 检查还是挺麻烦和痛苦的，很多语言为了处理 null 检查添加了特殊的语法，即空合并运算符 —— 其在像 Groovy 或 Kotlin 这样的语言中也被称为 Elvis 运算符。

不幸的是 Java 没有提供这样的语法糖。但幸运的是这在 Java 8 中得到了改善。这篇文章介绍了如何利用像 lambda 表达式这样的 Java 8 新特性来防止编写不必要的 null 检查的几个技巧。

我已经在另一篇文章中说明了我们可以如何利用 Java 8 的 Optional 类型来预防 null 检查。下面是那篇文章中的示例代码。

假设我们有一个像这样的类层次结构：

class Outer {
    Nested nested;
    Nested getNested() {
        return nested;
    }
}
class Nested {
    Inner inner;
    Inner getInner() {
        return inner;
    }
}
class Inner {
    String foo;
    String getFoo() {
        return foo;
    }
}

解决这种结构的深层嵌套路径是有点麻烦的。我们必须编写一堆 null 检查来确保不会导致一个 NullPointerException：

Outer outer = new Outer();
if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) {
    System.out.println(outer.nested.inner.foo);
}

我们可以通过利用 Java 8 的 Optional 类型来摆脱所有这些 null 检查。map 方法接收一个 Function 类型的 lambda 表达式，并自动将每个 function 的结果包装成一个 Optional 对象。这使我们能够在一行中进行多个 map 操作。Null 检查是在底层自动处理的。

Optional.of(new Outer())
    .map(Outer::getNested)
    .map(Nested::getInner)
    .map(Inner::getFoo)
    .ifPresent(System.out::println);

还有一种实现相同作用的方式就是通过利用一个 supplier 函数来解决嵌套路径的问题：

Outer obj = new Outer();
resolve(() -> obj.getNested().getInner().getFoo());
    .ifPresent(System.out::println);

调用 obj.getNested().getInner().getFoo()) 可能会抛出一个 NullPointerException 异常。在这种情况下，该异常将会被捕获，而该方法会返回 Optional.empty()。

public static  Optional resolve(Supplier resolver) {
    try {
        T result = resolver.get();
        return Optional.ofNullable(result);
    }
    catch (NullPointerException e) {
        return Optional.empty();
    }
}

请记住，这两个解决方案可能没有传统 null 检查那么高的性能。不过在大多数情况下不会有太大问题。

文章来源 Github 上找到这篇文章中所有的代码示例，所以欢迎你fork这个仓库，并收藏它。

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