Java Stream

简介: Java Stream

Java Stream 是 Java 8 引入的一种新功能,旨在简化集合操作和数据处理。Stream API 提供了一种声明性的方法来处理数据集合,使代码更加简洁和易读。下面将深入解析 Java Stream 编程,包括其基本概念、常用操作和一些高级用法。

基本概念

什么是 Stream?

Stream 是一个允许你以声明性方式(类似于 SQL 语句)处理数据序列的抽象。Stream 并不是数据结构,它不存储数据,而是从数据源(如集合、数组、I/O channel,生成器等)获取数据并进行某种操作。

特性

  1. 无存储:Stream 不存储数据,只是对原数据的操作视图。
  2. 函数式编程:Stream 支持使用 lambda 表达式进行操作。
  3. 惰性求值:Stream 操作是惰性执行的,只有在需要结果的时候才会执行。
  4. 可并行化:Stream 可以轻松地并行化,利用多核处理器。

创建 Stream

从集合创建

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();

从数组创建

String[] array = {
   "a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

使用 Stream.of

Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c");

从文件创建

try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("file.txt"))) {
   
    // 处理文件行
}

常用操作

Stream 操作分为两类:中间操作和终端操作。

中间操作

中间操作返回一个新的 Stream,它们是惰性求值的,即不会立刻执行,直到遇到终端操作。

  1. filter: 筛选

    List<String> result = list.stream()
                              .filter(s -> s.startsWith("a"))
                              .collect(Collectors.toList());
    
  2. map: 映射

    List<Integer> lengths = list.stream()
                                .map(String::length)
                                .collect(Collectors.toList());
    
  3. flatMap: 扁平化

    List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "d,e,f");
    List<String> result = list.stream()
                              .flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(",")))
                              .collect(Collectors.toList());
    
  4. sorted: 排序

    List<String> sortedList = list.stream()
                                  .sorted()
                                  .collect(Collectors.toList());
    
  5. distinct: 去重

    List<String> distinctList = list.stream()
                                    .distinct()
                                    .collect(Collectors.toList());
    
  6. limitskip: 截取

    List<String> limitedList = list.stream()
                                   .limit(2)
                                   .collect(Collectors.toList());
    

终端操作

终端操作会触发 Stream 的惰性求值,并且会关闭 Stream。

  1. forEach: 遍历

    list.stream().forEach(System.out::println);
    
  2. collect: 收集

    List<String> collectedList = list.stream()
                                     .collect(Collectors.toList());
    
  3. reduce: 归约

    Optional<String> concatenated = list.stream()
                                        .reduce((s1, s2) -> s1 + s2);
    
  4. count: 计数

    long count = list.stream().count();
    
  5. anyMatch, allMatch, noneMatch: 匹配

    boolean anyStartsWithA = list.stream().anyMatch(s -> s.startsWith("a"));
    
  6. findFirst, findAny: 查找

    Optional<String> first = list.stream().findFirst();
    

高级用法

并行流

通过 parallelStream 创建并行流,可以利用多核处理器并行处理数据:

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
list.parallelStream().forEach(System.out::println);

自定义收集器

可以创建自定义的收集器来处理复杂的收集需求。Collectors 提供了各种内置的收集器,如 toList, toSet, joining 等:

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
String result = list.stream()
                    .collect(Collectors.joining(", "));

分组和分区

利用 Collectors.groupingByCollectors.partitioningBy 进行分组和分区:

Map<Integer, List<String>> groupedByLength = list.stream()
                                                 .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

Map<Boolean, List<String>> partitionedByLength = list.stream()
                                                     .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 1));

总结

Java Stream API 提供了一种强大而简洁的方式来处理集合和数据流。通过学习和掌握 Stream 的基本操作和高级用法,能够极大地提升代码的可读性和开发效率。在实际应用中,熟练使用 Stream 可以使数据处理任务变得更加简单和直观。

目录
相关文章
|
4月前
|
安全 Java API
告别繁琐编码,拥抱Java 8新特性:Stream API与Optional类助你高效编程,成就卓越开发者!
【8月更文挑战第29天】Java 8为开发者引入了多项新特性,其中Stream API和Optional类尤其值得关注。Stream API对集合操作进行了高级抽象,支持声明式的数据处理,避免了显式循环代码的编写;而Optional类则作为非空值的容器,有效减少了空指针异常的风险。通过几个实战示例,我们展示了如何利用Stream API进行过滤与转换操作,以及如何借助Optional类安全地处理可能为null的数据,从而使代码更加简洁和健壮。
128 0
|
16天前
|
存储 Java 数据挖掘
Java 8 新特性之 Stream API:函数式编程风格的数据处理范式
Java 8 引入的 Stream API 提供了一种新的数据处理方式,支持函数式编程风格,能够高效、简洁地处理集合数据,实现过滤、映射、聚合等操作。
33 5
|
17天前
|
Java API 开发者
Java中的Lambda表达式与Stream API的协同作用
在本文中,我们将探讨Java 8引入的Lambda表达式和Stream API如何改变我们处理集合和数组的方式。Lambda表达式提供了一种简洁的方法来表达代码块,而Stream API则允许我们对数据流进行高级操作,如过滤、映射和归约。通过结合使用这两种技术,我们可以以声明式的方式编写更简洁、更易于理解和维护的代码。本文将介绍Lambda表达式和Stream API的基本概念,并通过示例展示它们在实际项目中的应用。
|
7天前
|
Rust 安全 Java
Java Stream 使用指南
本文介绍了Java中Stream流的使用方法,包括如何创建Stream流、中间操作(如map、filter、sorted等)和终结操作(如collect、forEach等)。此外,还讲解了并行流的概念及其可能带来的线程安全问题,并给出了示例代码。
|
18天前
|
安全 Java API
Java中的Lambda表达式与Stream API的高效结合####
探索Java编程中Lambda表达式与Stream API如何携手并进,提升数据处理效率,实现代码简洁性与功能性的双重飞跃。 ####
24 0
|
1月前
|
Java API 数据处理
探索Java中的Lambda表达式与Stream API
【10月更文挑战第22天】 在Java编程中,Lambda表达式和Stream API是两个强大的功能,它们极大地简化了代码的编写和提高了开发效率。本文将深入探讨这两个概念的基本用法、优势以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解和运用这些现代Java特性。
|
2月前
|
Java 流计算
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
45 1
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
|
2月前
|
Java Shell 流计算
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
25 1
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
|
3月前
|
存储 Java API
Java——Stream流详解
Stream流是JDK 8引入的概念,用于高效处理集合或数组数据。其API支持声明式编程,操作分为中间操作和终端操作。中间操作包括过滤、映射、排序等,可链式调用;终端操作则完成数据处理,如遍历、收集等。Stream流简化了集合与数组的操作,提升了代码的简洁性
165 11
Java——Stream流详解
|
3月前
|
Java API C++
Java 8 Stream Api 中的 peek 操作
本文介绍了Java中`Stream`的`peek`操作,该操作通过`Consumer&lt;T&gt;`函数消费流中的每个元素,但不改变元素类型。文章详细解释了`Consumer&lt;T&gt;`接口及其使用场景,并通过示例代码展示了`peek`操作的应用。此外,还对比了`peek`与`map`的区别,帮助读者更好地理解这两种操作的不同用途。作者为码农小胖哥,原文发布于稀土掘金。
134 9
Java 8 Stream Api 中的 peek 操作