Java函数式编程:Stream API(3)

Stream API:像流水线一样处理数据


文章目录

  • Stream API:像流水线一样处理数据
    • 一、从"手工作坊"到"智能工厂"——数据处理方式的进化
    • 二、组装流水线的五个关键步骤
      • 2.1 创建流水线(创建Stream)
      • 2.2 筛选原料(filter)
      • 2.3 加工零件(map)
      • 2.4 分拣排序(sorted)
      • 2.5 打包出货(collect)
    • 三、流水线的秘密武器——延迟执行
    • 四、新手常见误区
      • 4.1 重复使用流
      • 4.2 忽视空值
      • 4.3 滥用并行流
    • 五、真实场景案例
      • 5.1 电商订单处理
      • 5.2 数据清洗转换
    • 六、流水线操作最佳实践


一、从"手工作坊"到"智能工厂"——数据处理方式的进化

想象你是一家玩具厂的车间主任。传统生产方式中,工人要亲自完成:拆包装→筛选零件→组装→贴标签→装箱的全流程,就像用for循环处理集合数据,既费时又容易出错。而现代智能工厂的流水线,只需要设置好筛选机加工机床分拣机器人等设备,零件就会自动完成整个加工流程。

Java的Stream API正是这样的数据流水线。当我们面对集合数据时:

  1. 不用再亲自操作索引(告别for(int i=0;...
  2. 不用维护中间变量(不再需要List tempList = new ArrayList()
  3. 每个处理步骤独立运作(各司其职的流水线工位)

比如要统计1000个订单中金额大于500的电子产品数量,传统方式像手工记账,而Stream方式就像把订单扔进自动分拣机:

// 传统方式(手工作坊)
int count = 0;
for (Order order : orders) {
   
    if (order.getCategory().equals("电子产品") 
        && order.getAmount() > 500) {
   
        count++;
    }
}

// Stream方式(智能流水线)
long count = orders.stream()
                  .filter(o -> o.getCategory().equals("电子产品"))
                  .filter(o -> o.getAmount() > 500)
                  .count();

二、组装流水线的五个关键步骤

2.1 创建流水线(创建Stream)

// 从集合创建(最常用)
List<String> names = Arrays.asList("张伟", "李娜", "王芳");
Stream<String> stream1 = names.stream();

// 从数组创建
String[] cities = {
   "北京", "上海", "广州"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(cities);

// 直接生成元素
Stream<Integer> 数字流 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 

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