Java基礎(六十)-Stream資料流(Java類集框架)
阿新 • • 發佈:2018-12-22
Stream資料流
從JDK1.8開始,由於已經進入到了大資料的時代,所以在類集裡面也支援有資料的流式分析處理操作,為我們專門提供了一個Stream的介面,同時在Collection接口裡面也提供有為此介面例項化的方法。
import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.stream.Stream; public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { List<String> all = new ArrayList<String>(); Collections.addAll(all, "Java", "JavaScript", "Python", "Ruby", "Go"); Stream<String> stream = all.stream() ; // 可以獲得Stream介面物件 // 要求將每一個元素的字母變為小寫字母,而後判斷字母j是否存在 System.out.println(stream.filter((ele)->ele.toLowerCase().contains("j")).count()); } }
案例:資料採集
import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { List<String> all = new ArrayList<String>(); Collections.addAll(all, "Java", "JavaScript", "Python", "Ruby", "Go"); Stream<String> stream = all.stream(); // 可以獲得Stream介面物件 // 要求將每一個元素的字母變為小寫字母,而後判斷字母j是否存在,將滿足條件的資料收集起來轉為List集合 List<String> result = stream.filter((ele) -> ele.toLowerCase().contains("j")).collect(Collectors.toList()); System.out.println(result); } }
import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class JavaAPIDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { List<String> all = new ArrayList<String>(); Collections.addAll(all, "Java", "JavaScript", "JSP", "Json", "Python", "Ruby", "Go"); Stream<String> stream = all.stream(); // 可以獲得Stream介面物件 // 要求將每一個元素的字母變為小寫字母,而後判斷字母j是否存在,將滿足條件的資料收集起來轉為List集合 List<String> result = stream.filter((ele) -> ele.toLowerCase().contains("j")).skip(2).limit(2) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(result); } }
import java.util.ArrayList;
import java.util.DoubleSummaryStatistics;
import java.util.List;
public class JavaAPIDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 如果要想使用Stream進行分析處理,則一定要將全部要分析的資料儲存在集合之中
List<Order> all = new ArrayList<Order>();
all.add(new Order("小強娃娃", 9.9, 10));
all.add(new Order("林弱充氣娃娃", 2987.9, 3));
all.add(new Order("不強牌膝上型電腦", 8987.9, 8));
all.add(new Order("弱強茶杯", 2.9, 800));
all.add(new Order("阿強牌煎餅", 0.9, 138));
// 分析購買商品之中帶有“強”的資訊資料,並且進行商品單價和數量的處理,隨後分析彙總
DoubleSummaryStatistics stat = all.stream().filter((ele) -> ele.getName().contains("強"))
.mapToDouble((orderObject) -> orderObject.getPrice() * orderObject.getAmount()).summaryStatistics();
System.out.println("購買數量:" + stat.getCount());
System.out.println("購買總價:" + stat.getSum());
System.out.println("平均花費:" + stat.getAverage());
System.out.println("最高花費:" + stat.getMax());
System.out.println("最低花費:" + stat.getMin());
}
}
class Order { // 訂單資訊
private String name ; // 商品名稱
private double price ; // 商品單價
private int amount ; // 商品數量
public Order(String name,double price,int amount) {
this.name = name ;
this.price = price ;
this.amount = amount ;
}
public int getAmount() {
return amount;
}
public String getName() {
return name;
}
public double getPrice() {
return price;
}
}