`EmployeeData.java` (下面需要用到的数据) ```java public class EmployeeData { public static List getEmployees(){ // 返回list集合 List list = new ArrayList<>(); // 创建数组 list.add(new Employee(19, 1000.0,1,"sam")); list.add(new Employee(18, 2000.0,2,"Tom")); list.add(new Employee(29, 54000.0,3,"Tonny")); list.add(new Employee(20, 100032.0,4,"sammy")); list.add(new Employee(39, 12100.0,5,"Sunny")); return list; } } ``` ## Steam API - Stream API(java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。极大的提高效率 - Stream 是Java8中处理集合的关键抽象概念, 它可以指定系统为对集合进行的操作, 可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据的操作使用 Stream API对集合数据进行操作, 就类似于使用SQL执行的数据库查询 (Stream API 可以处理如redis等非关系型数据库的数据) ### 什么是 Stream Stream 是数据渠道, 用于操作数据源(集合、数组等)所生产的元素序列 Stream与Collection集合的区别: Collection 是一种静态的内存数据结构, 讲的是数据 (面向内存, 存储在内存中); 而Stream是有关计算的, 讲的是计算, 面向CPU, 通过CPU实现计算。简而言之, Stream API 注: - Stream **自身不会存储数据** - Stream 不会改变源对象, 会返回一个持有结果的新Stream - Stream 操作是延迟执行的, 会等到需要结果时才执行. 一旦执行终止操作, 就会停止 - Stream 一旦执行了终止操作, 就不能调用其他中间操作or终止操作了 ### 执行流程 - Stream 的实例化 - 一系列中间操作 - 执行终止操作 #### 步骤一 Stream 实例化 1. 通过集合创建 Stream ```java // 创建 Stream方法一: 通过集合 @Test public void test1(){ List list = EmployeeData.getEmployees(); // 集合. 就能看到有stream方法可以调用 // default Stream stream() : 返回一个顺序流 Stream stream = list.stream(); // default Stream parallelStream() : 返回一个并行流 Stream stream1 = list.parallelStream(); System.out.println(stream); System.out.println("==============="); System.out.println(stream1); } ``` 运行效果: (输出的是Stream对象) ![Stream对象](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b42811c5e9464293a2852c6ef27307ce~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=501&h=114&s=15022&e=png&b=292b37) 2. 通过数组来创建 Stream ```java // 创建 Stream方法二: 通过数据 @Test public void test2(){ // 调用Arrays类的 static Stream stream(T[] array) Integer[] arr = new Integer[]{1,2,3,1,1,4}; Stream stream = Arrays.stream(arr); // 可以清楚看到处理的数据类型 Integer, Stream 不存储元素 System.out.println(stream); System.out.println("======================="); int[] arr1 = new int[]{1,2,31,21,1}; IntStream stream1 = Arrays.stream(arr1); // 具体指明操作什么类型的数据(看传的是什么数据) 有 IntStream, DoubleStream ... System.out.println(stream1); } ``` 运行效果: ![程序输出](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2f29213e85244b2fb6d0aa550a99fe15~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=499&h=116&s=14822&e=png&b=292b37) 3. 使用 stream的 of() 方法来创建 ```java // 创建 Stream方法三: 通过Stream的of() @Test public void test3(){ Stream stream = Stream.of("aa", "bb", "AA", "CC"); System.out.println(stream); } ``` 运行效果: ![输出效果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c39a3c61f2b646d5b4df27efb0fefdf9~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=491&h=64&s=9652&e=png&b=282a36) #### 步骤二中间操作 ![中间操作](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0ea1be07ad464b928de2da2bfb31929b~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=938&h=251&s=88239&e=png&b=fdfcfc) 常见的中间操作多个中间操作可以连接起来形成一个**流水线**, 除非流水线上**触发终止操作**, 否则中间操作不会执行任何的处理, 而是在**终止操作**时**一次性全部处理** 1. 筛选与切片 ![筛选与切片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/be461606223747cdb401ead402261013~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1097&h=338&s=243738&e=png&b=f9f8f8) ```java // 1. 筛选与切片 @Test public void test1(){ // filter() 接受lambda, 从流中排除某些元素 (支持多条件用 && || 连接) // 查询员工表中薪资大于 7000的员工信息 List list = EmployeeData.getEmployees(); Stream stream = list.stream(); stream.filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println); // forEach() 相当于一个终止条件(不然不会执行该语句&输出) System.out.println(); // limit(n), 截断流, 使元素 // stream.limit(2).forEach(System.out :: println); // 这种做法是错误的, 因为上面的stream已经执行终止操作 // 所以不能调用其他中间操作or终止操作, 只能新造一个 list.stream().limit(4).forEach(System.out :: println); // 限制输出前几个数据 (可以连续操作) System.out.println(); // skip(n) 跳过元素, 返回一个除前n个元素的流; 若流中元素不足n个, 则会返回一个空流 list.stream().skip(2).forEach(System.out :: println); System.out.println(); // distinct() 去重, 通过流生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 (在Employee.java 里改写了) // 原有的方法会认为下面几条数据是一致的 list.add(new Employee(18, 2000.0,2,"sam")); list.add(new Employee(18, 2000.0,2,"sam")); list.add(new Employee(18, 2000.0,2,"sam")); list.stream().distinct().forEach(System.out :: println); } ``` 执行效果: ![执行效果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/202528a612c848b58e0b3b46984c908a~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=545&h=558&s=86080&e=png&b=282a36) 映射 ```java // 2 映射 @Test public void test2(){ // map(Function f) - 接受一个函数作为参数. 将元素转换成其他形式or提取信息 // 小写 -> 大写 List list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd"); list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out :: println); // map 里也可以写成 str :: toUpperCase System.out.println(); // 获取员工姓名长于3的员工 List employees = EmployeeData.getEmployees(); employees.stream().filter(emp -> emp.getName().length() > 3).forEach(System.out :: println); System.out.println(); // 获取员工姓名长度大于3的员工姓名 employees.stream().filter(emp -> emp.getName().length() > 3).map(emp -> emp.getName()).forEach(System.out :: println); // 先过滤后映射 } ``` 执行效果: ![执行效果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c6f70f00569c41b6861e5117e076fb5b~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=538&h=359&s=24818&e=png&b=282a36) stream流排序 ```java // 3 排序 @Test public void test3(){ Integer[] arr = new Integer[]{32,3213,1231,123}; String[] arr1 = new String[]{"GG", "DD", "MM", "SS", "JJ"}; // sorted() 自然排序 (默认升序排序) Arrays.stream(arr).sorted().forEach(System.out :: println); System.out.println(Arrays.toString(arr)); // 是原来本身, stream流并不会改变容器本身 List list = EmployeeData.getEmployees(); // list.stream().sorted().forEach(System.out :: println); // 因为Employee没有实现Comparable接口, 所以会报错 // 报错: java.lang.ClassCastException: java8.data.Employee cannot be cast to java.lang.Comparable // sorted(Comparator com) 定制排序 (lambda表达式返回的bool值) list.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() -e2.getAge()).forEach(System.out::println);// 升序 System.out.println(); Arrays.stream(arr1).sorted((s1, s2) -> -s1.compareTo(s2)).forEach(System.out :: println); // 降序排列(-, 默认升序) } ``` 执行效果: ![执行效果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/686d8fe1c8144f218fb360daf6b62a89~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=542&h=466&s=36042&e=png&b=282a36) 对数据操作的例子 ```java // 匹配和查找 @Test public void test1(){ // allMatch(Predicate p) - 检查是否匹配所有元素 Predicate 里面的方法为 boolean test(T t); // 是否所有的员工的年龄都大于18 List list = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(list.stream().allMatch(emp -> emp.getAge() > 18)); // false // anyMatch(Predicate p) // 是否存在员工年龄大于18 (存在一个就返回true) System.out.println(list.stream().anyMatch(emp -> emp.getAge() > 18)); // true // findFirst 返回第一个元素返回的是Optional System.out.println(list.stream().findFirst().get()); // .get() 返回第一个参数 } // 统计数字特征 @Test public void test2() { // count 返回流元素的总个数 // 统计工资超过 7000元员工个数 List list = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 7000).count()); // max() 返回流中的最大值 // 返回最高工资的钱数 map 取其中的内容(列) // 要先map 然后 max 因为 max 是一个终止操作 System.out.println(list.stream().map(emp->emp.getSalary()).max((e1, e2)-> Double.compare(e1, e2)).get()); // .get() 是取出Optional中的元 // min() 同理 // forEach(Customer c) 内部迭代 list.stream().forEach(System.out :: println); // 相当于将方法作为参数传入 accpt 函数中、 // 针对于集合, jdk8 新增了一个遍历的方法 list.forEach(System.out::println); } ``` 执行结果(test1()): ![输出结果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a4108a48b47c443eb79072c7fd3c3974~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=498&h=104&s=10278&e=png&b=282a36) test2(): ![输出结果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/40a6f298daa04c7d800a5758e7901aa8~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=549&h=366&s=56116&e=png&b=282a36) 2. 规约 ![规约](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5e30dd7b5dbb43f08eec3d963756af97~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1083&h=220&s=161976&e=png&b=f9f8f8) ```java // 规约 @Test public void test3(){ // reduce(T identity, BinaryOperator) 将流中的元素反复结合起来 // 计算1-10自然数的和 List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); System.out.println(list.stream().reduce(0, (x1, x2) -> x1 + x2)); // 第一个参数为初始种子 // reduce(BinaryOperator) 返回 Optional List employees = EmployeeData.getEmployees(); System.out.println(employees.stream().map(emp -> emp.getSalary()).reduce((s1, s2) -> Double.sum(s1, s2))); // 可以在最后用 .get() 取出Optional里的值 // 当然上面lambda表达式中可以替换为 Double::sum } ``` 执行结果: ![输出结果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/db71536712334efd8376db672c0fe1ac~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=363&h=78&s=7375&e=png&b=282a36) 3. 收集 ![收集](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/02558f16b6fd45de89aec0bf443a1ae7~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=978&h=148&s=86527&e=png&b=dedddd) Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如: 收集到 List, Set, Map ...) toList, toSet, toCollection, counting 统计流中元素数量等... 功能 ```java // 收集 (把结果放回原处) @Test public void test4() { // collect() 将流转换成其他形式 List list = EmployeeData.getEmployees(); // 查找工资大于6000的员工, 结果返回一个List或Set Collectors.tolist() / Collectors.toset() List list1 = list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList()); list1.forEach(System.out :: println); // 这里的list1 已经是处理好之后的数据了, 然后 forEach是遍历列表, 打印 } ``` 执行结果: ![输出结果](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3e56dcf3169c4a84a78798eb6f072937~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=542&h=110&s=19855&e=png&b=292b37) #### 步骤三终止查询 .max() .min() .forEach() ... 等为最后对数据的终止条件, 此时 stream流就不能继续使用了, 需要用的话需要重新创建 ~