|
|
51CTO旗下网站
|
|
移动端

看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

我们都知道 Lambda 和 Stream 是 Java 8 的两大亮点功能,在前面的文章里已经介绍过 Lambda 相关知识,这次介绍下 Java 8 的 Stream 流操作。

作者:程序员小皮来源:今日头条|2019-11-18 14:45

我们都知道 Lambda 和 Stream 是 Java 8 的两大亮点功能,在前面的文章里已经介绍过 Lambda 相关知识,这次介绍下 Java 8 的 Stream 流操作。它完全不同于 java.io 包的 Input/Output Stream ,也不是大数据实时处理的 Stream 流。这个 Stream 流操作是 Java 8 对集合操作功能的增强,专注于对集合的各种高效、便利、优雅的聚合操作。借助于 Lambda 表达式,显著的提高编程效率可读性。且 Stream 提供了并行计算模式,可以简洁的编写出并行代码,能充分发挥如今计算机的多核处理优势。

1. Stream 流介绍

Stream 不同于其他集合框架,它也不是某种数据结构,也不会保存数据,但是它负责相关计算,使用起来更像一个高级的迭代器。在之前的迭代器中,我们只能先遍历然后在执行业务操作,而现在只需要指定执行什么操作, Stream 就会隐式的遍历然后做出想要的操作。另外 Stream 和迭代器一样的只能单向处理,如同奔腾长江之水一去而不复返。

由于 Stream 流提供了惰性计算并行处理的能力,在使用并行计算方式时数据会被自动分解成多段然后并行处理,最后将结果汇总。所以 Stream 操作可以让程序运行变得更加高效。

2. Stream 流概念

Stream 流的使用总是按照一定的步骤进行,可以抽象出下面的使用流程。

数据源(source) -> 数据处理/转换(intermedia) -> 结果处理(terminal )

2.1. 数据源

数据源(source)也就是数据的来源,可以通过多种方式获得 Stream 数据源,下面列举几种常见的获取方式。

  • Collection.stream(); 从集合获取流。
  • Collection.parallelStream(); 从集合获取并行流。
  • Arrays.stream(T array) or Stream.of(); 从数组获取流。
  • BufferedReader.lines(); 从输入流中获取流。
  • IntStream.of() ; 从静态方法中获取流。
  • Stream.generate(); 自己生成流

2.2. 数据处理

数据处理/转换(intermedia)步骤可以有多个操作,这步也被称为intermedia(中间操作)。在这个步骤中不管怎样操作,它返回的都是一个新的流对象,原始数据不会发生任何改变,而且这个步骤是惰性计算处理的,也就是说只调用方法并不会开始处理,只有在真正的开始收集结果时,中间操作才会生效,而且如果遍历没有完成,想要的结果已经获取到了(比如获取第一个值),会停止遍历,然后返回结果。惰性计算可以显著提高运行效率。

数据处理演示。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

数据处理/转换操作自然不止是上面演示的过滤 filter 和 map映射两种,另外还有 map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered 等。

2.3. 收集结果

结果处理(terminal )是流处理的最后一步,执行完这一步之后流会被彻底用尽,流也不能继续操作了。也只有到了这个操作的时候,流的数据处理/转换等中间过程才会开始计算,也就是上面所说的惰性计算。结果处理也必定是流操作的最后一步。

常见的结果处理操作有 forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator 等。

下面演示了简单的结果处理的例子。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

2.4. short-circuiting

有一种 Stream 操作被称作 short-circuiting ,它是指当 Stream 流无限大但是需要返回的 Stream 流是有限的时候,而又希望它能在有限的时间内计算出结果,那么这个操作就被称为short-circuiting。例如 findFirst 操作。

3. Stream 流使用

Stream 流在使用时候总是借助于 Lambda 表达式进行操作,Stream 流的操作也有很多种方式,下面列举的是常用的 11 种操作。

3.1. Stream 流获取

获取 Stream 的几种方式在上面的 Stream 数据源里已经介绍过了,下面是针对上面介绍的几种获取 Stream 流的使用示例。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.2. forEach

forEach 是 Strean 流中的一个重要方法,用于遍历 Stream 流,它支持传入一个标准的 Lambda 表达式。但是它的遍历不能通过 return/break 进行终止。同时它也是一个 terminal 操作,执行之后 Stream 流中的数据会被消费掉。

如输出对象。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.3. map / flatMap

使用 map 把对象一对一映射成另一种对象或者形式。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

上面的 map 可以把数据进行一对一的映射,而有些时候关系可能不止 1对 1那么简单,可能会有1对多。这时可以使用 flatMap。下面演示使用 flatMap把对象扁平化展开。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.4. filter

使用 filter 进行数据筛选,挑选出想要的元素,下面的例子演示怎么挑选出偶数数字。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

得到如下结果。

2,4,6,8,

3.5. findFirst

findFirst 可以查找出 Stream 流中的第一个元素,它返回的是一个 Optional 类型,如果还不知道 Optional 类的用处,可以参考之前文章 Jdk14都要出了,还不能使用 Optional优雅的处理空指针? 。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

findFirst 方法在查找到需要的数据之后就会返回不再遍历数据了,也因此 findFirst 方法可以对有无限数据的 Stream 流进行操作,也可以说 findFirst 是一个 short-circuiting 操作。

3.6. collect / toArray

Stream 流可以轻松的转换为其他结构,下面是几种常见的示例。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.7. limit / skip

获取或者扔掉前 n 个元素

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.8. Statistics

数学统计功能,求一组数组的最大值、最小值、个数、数据和、平均数等。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.9. groupingBy

分组聚合功能,和数据库的 Group by 的功能一致。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.10. partitioningBy

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

3.11. 进阶 - 自己生成 Stream 流

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

上面的例子中 Stream 流是无限的,但是获取到的结果是有限的,使用了 Limit 限制获取的数量,所以这个操作也是 short-circuiting 操作。

4. Stream 流优点

4.1. 简洁优雅

正确使用并且正确格式化的 Stream 流操作代码不仅简洁优雅,更让人赏心悦目。下面对比下在使用 Stream 流和不使用 Stream 流时相同操作的编码风格。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

如果是使用 Stream 流操作。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

4.2. 惰性计算

上面有提到,数据处理/转换(intermedia) 操作 map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered 等这些操作,在调用方法时并不会立即调用,而是在真正使用的时候才会生效,这样可以让操作延迟到真正需要使用的时刻。

下面会举个例子演示这一点。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

如果没有 惰性计算,那么很明显会先输出偶数,然后输出 分割线。而实际的效果是。

分割线

2

4

6

可见 惰性计算 把计算延迟到了真正需要的时候。

4.3. 并行计算

获取 Stream 流时可以使用 parallelStream 方法代替 stream 方法以获取并行处理流,并行处理可以充分的发挥多核优势,而且不增加编码的复杂性。

下面的代码演示了生成一千万个随机数后,把每个随机数乘以2然后求和时,串行计算和并行计算的耗时差异。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

得到如下输出。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

效果显而易见,代码简洁优雅。

5. Stream 流建议

5.1 保证正确排版

从上面的使用案例中,可以发现使用 Stream 流操作的代码非常简洁,而且可读性更高。但是如果不正确的排版,那么看起来将会很糟糕,比如下面的同样功能的代码例子,多几层操作呢,是不是有些让人头大?

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

5.1 保证函数纯度

如果想要你的 Stream 流对于每次的相同操作的结果都是相同的话,那么你必须保证 Lambda 表达式的纯度,也就是下面亮点。

  • Lambda 中不会更改任何元素。
  • Lambda 中不依赖于任何可能更改的元素。

这两点对于保证函数的幂等非常重要,不然你程序执行结果可能会变得难以预测,就像下面的例子。

还看不懂同事的代码?超强的 Stream 流操作姿势还不学习一下

【编辑推荐】

  1. GitHub终于推出手机版App,方便开发者与用户互动
  2. 阿里程序员,排查Java问题常用的工具单
  3. IT编程开发十几年从码农到高管者给年轻人的建议
  4. 推荐几个IDEA插件,Java开发者撸码利器,你get到了吗
  5. 图像转换3D模型只需5行代码,英伟达推出3D深度学习工具Kaolin
【责任编辑:张燕妮 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢
24H热文
一周话题
本月获赞

订阅专栏+更多

骨干网与数据中心建设案例

骨干网与数据中心建设案例

高级网工必会
共20章 | 捷哥CCIE

386人订阅学习

中间件安全防护攻略

中间件安全防护攻略

4类安全防护
共4章 | hack_man

139人订阅学习

CentOS 8 全新学习术

CentOS 8 全新学习术

CentOS 8 正式发布
共16章 | UbuntuServer

286人订阅学习

读 书 +更多

实时UML与Rational Rose RealTime建模案例剖析

本书将实时系统、实时统一建模语言、实时系统的统一开发过程和Rational Rose RealTime建模环境有机地结合起来,以案例为基础,系统地介绍了...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊

51CTO服务号

51CTO官微