python 流式编程_Java8中的新特性—流式编程

首先，在学习流式编程前，首先应当知道同样为Java8中新特性的lambda表达式，相信编程基础还不错的同学在python或其他语言中也了解过，这里我只贴出一篇学习博客：

https://www.cnblogs.com/haixiang/p/11029639.html

里面的内容介绍了如何通过lambda对接口的实现来书写优美的代码。

​ 之后呢，必要的collection知识必须有，附加的还可以了解一下Optional 类、split字符串分割等细节的东西（当然对了解流式编程没有影响），在这些都清楚的情况下，我们可以来进行Java流式编程的学习。

https://www.cnblogs.com/shenlanzhizun/p/6027042.html

,这篇文章清晰详细的介绍了几乎所有细节，值得学习，其中我也将代码全部书写了一遍，注释中的东西对于理解也有帮助，现贴出来（实体类不再展示,只展示流式编程的主程序部分）。public class StreamDemo {

public static void main(String[] args) {

List students = new ArrayList() {

{

add(new Student(20160001, "孔明", 20, 1, "土木工程", "武汉大学"));

add(new Student(20160002, "伯约", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));

add(new Student(20160003, "玄德", 22, 3, "经济管理", "武汉大学"));

add(new Student(20160004, "云长", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));

add(new Student(20161001, "翼德", 21, 2, "机械与自动化", "华中科技大学"));

add(new Student(20161002, "元直", 22, 4, "土木工程", "华中科技大学"));

add(new Student(20161003, "奉孝", 23, 4, "计算机科学", "华中科技大学"));

add(new Student(20162001, "仲谋", 22, 3, "土木工程", "浙江大学"));

add(new Student(20162002, "鲁肃", 23, 4, "计算机科学", "浙江大学"));

add(new Student(20163001, "丁奉", 24, 5, "土木工程", "南京大学"));

}

};

/**过滤（筛选：filter,distinct,limit,skip）*/

List whuStudents = students.stream()

.filter(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()))

.collect(Collectors.toList());

//distinct,独一无二，类似sql

List nums=new ArrayList(){

{

add(1);

add(2);

add(2);

}

};

List evens = nums.stream()

.filter(num -> num % 2 == 0).distinct()

.collect(Collectors.toList());

System.out.println(evens);

//limit,取前n项，类似sql

List civilStudents = students.stream()

.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).limit(2)

.collect(Collectors.toList());

System.out.println(civilStudents.get(0).getMajor());

//sorted,实现sorted(Comparator comparator)

List sortedStudents=students.stream()

.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge))

.limit(2)

.collect(Collectors.toList());

//lambda遍历集合

sortedStudents.forEach(element->{

System.out.println(element.getAge());

});

//skip，与limit相反，跳过前n个元素，找出排序在2之后的

List civilStudents1 = students.stream()

.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))

.skip(2)

.collect(Collectors.toList());

/**映射（map,flatmap）*/

//map

List names=students.stream()

.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getName()))

.map(Student::getName)

.collect(Collectors.toList());

//java8还提供mapToDouble,mapToInt,mapToLong

int totalage=students.stream()

.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))

.mapToInt(Student::getAge).sum();

//flatMap,了解字符串分割函数spilt(),输出构成这一数组的所有非重复字符

String[] strs={"java8","is","easy","to","use"};

List Distinctstr= Arrays.stream(strs)

.map(str->str.split(""))// 映射成为Stream

.flatMap(Arrays::stream)// 扁平化为Stream

.distinct()

.collect(Collectors.toList());

Distinctstr.forEach(element->{

System.out.print(element);

});

/**终端操作，在终端实现对流的查找、归约等操作*/

/**查找*/

//allMatch(全部)

boolean isAdult=students.stream().allMatch(student -> student.getAge()>=18);

//anyMatch(是否存在一个或多个)

boolean hasWhu=students.stream().anyMatch(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()));

//noneMatch(是否不存在)

boolean noneCs=students.stream().noneMatch(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()));

//findFirst(找到符合条件的第一个元素)，了解java8新特性optional类（解决空指针问题）

Optional optStu=students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))

.findFirst();

//findAny,返回满足条件的任意一个元素(并式流式，findAny性能优于findFirst)

Optional optStu1=students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))

.findAny();

/**归约，不返回集合，而是进行进一步操作,进行上述进行的求和操作*/

//利用reduce方法来达到这一目的

int total=students.stream()

.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))

.map(Student::getAge)

.reduce(0,(a,b)->a+b);

System.out.println("\n"+total);

// 进一步简化

int totalAge2 = students.stream()

.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))

.map(Student::getAge)

.reduce(0, Integer::sum);

// 采用无初始值的重载版本，需要注意返回Optional

Optional totalAge = students.stream()

.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))

.map(Student::getAge)

.reduce(Integer::sum); // 去掉初始值

/**收集，toSet,toMap(收集器),大多数操作均有相适应的long和double操作*/

//归约

long count=students.stream().collect(Collectors.counting());

//进一步简化

long count1=students.stream().count();

Optional olderStudent1=students.stream().collect(Collectors.maxBy((s1,s2)->s1.getAge()-s2.getAge()));

// 进一步简化

Optional olderStudent2 = students.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge)));

// 求最小年龄

Optional olderStudent3 = students.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge)));

//求总和

int total3=students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge));

//求平均值

double avgage=students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));

System.out.println(avgage);

//一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值(了解IntSummaryStatistics)

IntSummaryStatistics statistics=students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));

//字符串拼接

String nameJoin=students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(","));

/**分组，类似数据库操作里面的group by*/

Map> groups=students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSchool));

//多级分组

Map>> groups1 = students.stream().collect(

Collectors.groupingBy(Student::getSchool,Collectors.groupingBy(Student::getMajor)));

System.out.println(groups1.get("浙江大学"));

//第二个参数可以用来统计一些分组信息

Map groups2 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSchool, Collectors.counting()));

/**分区*/

//区分是否为武大学生

Map> partition = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool())));

}

}