万字详解,JDK1.8的Lambda、Stream和日期的使用详解
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前言
本篇主要講述是Java中JDK1.8的一些新語(yǔ)法特性使用,主要是Lambda、Stream和LocalDate日期的一些使用講解。
Lambda
Lambda介紹
Lambda 表達(dá)式(lambda expression)是一個(gè)匿名函數(shù),Lambda表達(dá)式基于數(shù)學(xué)中的λ演算得名,直接對(duì)應(yīng)于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一個(gè)匿名函數(shù),即沒(méi)有函數(shù)名的函數(shù)。
Lambda表達(dá)式的結(jié)構(gòu)
一個(gè) Lambda 表達(dá)式可以有零個(gè)或多個(gè)參數(shù)
參數(shù)的類(lèi)型既可以明確聲明,也可以根據(jù)上下文來(lái)推斷。例如:(int a)與(a)效果相同
所有參數(shù)需包含在圓括號(hào)內(nèi),參數(shù)之間用逗號(hào)相隔。例如:(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c)
空?qǐng)A括號(hào)代表參數(shù)集為空。例如:() -> 42
當(dāng)只有一個(gè)參數(shù),且其類(lèi)型可推導(dǎo)時(shí),圓括號(hào)()可省略。例如:a -> return a*a
Lambda 表達(dá)式的主體可包含零條或多條語(yǔ)句
如果 Lambda 表達(dá)式的主體只有一條語(yǔ)句,花括號(hào){}可省略。匿名函數(shù)的返回類(lèi)型與該主體表達(dá)式一致
如果 Lambda 表達(dá)式的主體包含一條以上語(yǔ)句,則表達(dá)式必須包含在花括號(hào){}中(形成代碼塊)。匿名函數(shù)的返回類(lèi)型與代碼塊的返回類(lèi)型一致,若沒(méi)有返回則為空
Lambda 表達(dá)式的使用
下面我們先使用一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)看看Lambda的效果吧。
比如我們對(duì)Map 的遍歷 傳統(tǒng)方式遍歷如下:
??Map<String,?String>?map?=?new?HashMap<>();map.put("a",?"a");map.put("b",?"b");map.put("c",?"c");map.put("d",?"d");System.out.println("map普通方式遍歷:");for?(String?key?:?map.keySet())?{System.out.println("k="?+?key?+?",v="?+?map.get(key));}使用Lambda進(jìn)行遍歷:
??System.out.println("map拉姆達(dá)表達(dá)式遍歷:");map.forEach((k,?v)?->?{System.out.println("k="?+?k?+?",v="?+?v);});List也同理,不過(guò)List還可以通過(guò)雙冒號(hào)運(yùn)算符遍歷:
??List<String>?list?=?new?ArrayList<String>();list.add("a");list.add("bb");list.add("ccc");list.add("dddd");System.out.println("list拉姆達(dá)表達(dá)式遍歷:");list.forEach(v?->?{System.out.println(v);});System.out.println("list雙冒號(hào)運(yùn)算符遍歷:");list.forEach(System.out::println);輸出結(jié)果:
?map普通方式遍歷:k=a,v=ak=b,v=bk=c,v=ck=d,v=dmap拉姆達(dá)表達(dá)式遍歷:k=a,v=ak=b,v=bk=c,v=ck=d,v=dlist拉姆達(dá)表達(dá)式遍歷:abbcccddddlist雙冒號(hào)運(yùn)算符遍歷:abbcccddddLambda除了在for循環(huán)遍歷中使用外,它還可以代替匿名的內(nèi)部類(lèi)。比如下面這個(gè)例子的線(xiàn)程創(chuàng)建:
?//使用普通的方式創(chuàng)建Runnable?r1?=?new?Runnable()?{@Overridepublic?void?run()?{System.out.println("普通方式創(chuàng)建!");}};//使用拉姆達(dá)方式創(chuàng)建Runnable?r2?=?()->?System.out.println("拉姆達(dá)方式創(chuàng)建!");注: 這個(gè)例子中使用Lambda表達(dá)式的時(shí)候,編譯器會(huì)自動(dòng)推斷:根據(jù)線(xiàn)程類(lèi)的構(gòu)造函數(shù)簽名 Runnable r { },將該 Lambda 表達(dá)式賦Runnable 接口。
Lambda 表達(dá)式與匿名類(lèi)的區(qū)別使用匿名類(lèi)與 Lambda 表達(dá)式的一大區(qū)別在于關(guān)鍵詞的使用。對(duì)于匿名類(lèi),關(guān)鍵詞 this 解讀為匿名類(lèi),而對(duì)于 Lambda 表達(dá)式,關(guān)鍵詞 this 解讀為寫(xiě)就 Lambda 的外部類(lèi)。
Lambda表達(dá)式使用注意事項(xiàng)
Lambda雖然簡(jiǎn)化了代碼的編寫(xiě),但同時(shí)也減少了可讀性。
Stream
Stream介紹
Stream 使用一種類(lèi)似用 SQL 語(yǔ)句從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)數(shù)據(jù)的直觀(guān)方式來(lái)提供一種對(duì) Java 集合運(yùn)算和表達(dá)的高階抽象。Stream API可以極大提高Java程序員的生產(chǎn)力,讓程序員寫(xiě)出高效率、干凈、簡(jiǎn)潔的代碼。這種風(fēng)格將要處理的元素集合看作一種流, 流在管道中傳輸, 并且可以在管道的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理, 比如篩選, 排序,聚合等。
Stream特性:
不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):它沒(méi)有內(nèi)部存儲(chǔ),它只是用操作管道從 source(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)組、generator function、IO channel)抓取數(shù)據(jù)。它也絕不修改自己所封裝的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。例如 Stream 的 filter 操作會(huì)產(chǎn)生一個(gè)不包含被過(guò)濾元素的新 Stream,而不是從 source 刪除那些元素。
不支持索引訪(fǎng)問(wèn):但是很容易生成數(shù)組或者 List 。
惰性化:很多 Stream 操作是向后延遲的,一直到它弄清楚了最后需要多少數(shù)據(jù)才會(huì)開(kāi)始。Intermediate 操作永遠(yuǎn)是惰性化的。
并行能力。當(dāng)一個(gè) Stream 是并行化的,就不需要再寫(xiě)多線(xiàn)程代碼,所有對(duì)它的操作會(huì)自動(dòng)并行進(jìn)行的。
可以是無(wú)限的:集合有固定大小,Stream 則不必。limit(n) 和 findFirst() 這類(lèi)的 short-circuiting 操作可以對(duì)無(wú)限的 Stream 進(jìn)行運(yùn)算并很快完成。
注意事項(xiàng):所有 Stream 的操作必須以 lambda 表達(dá)式為參數(shù)。
Stream 流操作類(lèi)型:
Intermediate:一個(gè)流可以后面跟隨零個(gè)或多個(gè) intermediate 操作。其目的主要是打開(kāi)流,做出某種程度的數(shù)據(jù)映射/過(guò)濾,然后返回一個(gè)新的流,交給下一個(gè)操作使用。這類(lèi)操作都是惰性化的(lazy),就是說(shuō),僅僅調(diào)用到這類(lèi)方法,并沒(méi)有真正開(kāi)始流的遍歷。
Terminal:一個(gè)流只能有一個(gè) terminal 操作,當(dāng)這個(gè)操作執(zhí)行后,流就被使用“光”了,無(wú)法再被操作。所以這必定是流的最后一個(gè)操作。Terminal操作的執(zhí)行,才會(huì)真正開(kāi)始流的遍歷,并且會(huì)生成一個(gè)結(jié)果,或者一個(gè) side effect。
Stream使用
這里我們依舊使用一個(gè)簡(jiǎn)單示例來(lái)看看吧。在開(kāi)發(fā)中,我們有時(shí)需要對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾,如果是傳統(tǒng)的方式,我們需要對(duì)這批數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷過(guò)濾,會(huì)顯得比較繁瑣,如果使用steam流方式的話(huà),那么可以很方便的進(jìn)行處理。
首先通過(guò)普通的方式進(jìn)行過(guò)濾:
List<String>?list?=?Arrays.asList("張三",?"李四",?"王五",?"xuwujing");System.out.println("過(guò)濾之前:"?+?list);List<String>?result?=?new?ArrayList<>();for?(String?str?:?list)?{if?(!"李四".equals(str))?{result.add(str);}}System.out.println("過(guò)濾之后:"?+?result);使用Steam方式進(jìn)行過(guò)濾:
List<String> result2 = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList()); System.out.println("stream 過(guò)濾之后:" + result2);輸出結(jié)果:
過(guò)濾之前:[張三,?李四,?王五,?xuwujing] 過(guò)濾之后:[張三,?王五,?xuwujing] stream?過(guò)濾之后:[張三,?王五,?xuwujing]是不是很簡(jiǎn)潔和方便呢。其實(shí)Stream流還有更多的使用方法,filter只是其中的一角而已。那么在這里我們就來(lái)學(xué)習(xí)了解下這些用法吧。
1.構(gòu)造Stream流的方式
?Stream?stream?=?Stream.of("a",?"b",?"c");String[]?strArray?=?new?String[]?{?"a",?"b",?"c"?};stream?=?Stream.of(strArray);stream?=?Arrays.stream(strArray);List<String>?list?=?Arrays.asList(strArray);stream?=?list.stream();2.Stream流的之間的轉(zhuǎn)換
注意:一個(gè)Stream流只可以使用一次,這段代碼為了簡(jiǎn)潔而重復(fù)使用了數(shù)次,因此會(huì)拋出 stream has already been operated upon or closed 異常。
try?{Stream<String>?stream2?=?Stream.of("a",?"b",?"c");//?轉(zhuǎn)換成?ArrayString[]?strArray1?=?stream2.toArray(String[]::new);//?轉(zhuǎn)換成?CollectionList<String>?list1?=?stream2.collect(Collectors.toList());List<String>?list2?=?stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));???Set?set1?=?stream2.collect(Collectors.toSet());Stack?stack1?=?stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));//?轉(zhuǎn)換成?StringString?str?=?stream.collect(Collectors.joining()).toString();}?catch?(Exception?e)?{e.printStackTrace();}3.Stream流的map使用
map方法用于映射每個(gè)元素到對(duì)應(yīng)的結(jié)果,一對(duì)一。
示例一:轉(zhuǎn)換大寫(xiě)
?List<String>?list3?=?Arrays.asList("zhangSan",?"liSi",?"wangWu");System.out.println("轉(zhuǎn)換之前的數(shù)據(jù):"?+?list3);List<String>?list4?=?list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());System.out.println("轉(zhuǎn)換之后的數(shù)據(jù):"?+?list4);?//?轉(zhuǎn)換之后的數(shù)據(jù):[ZHANGSAN,?LISI,WANGWU]示例二:轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類(lèi)型
?List<String>?list31?=?Arrays.asList("1",?"2",?"3");System.out.println("轉(zhuǎn)換之前的數(shù)據(jù):"?+?list31);List<Integer>?list41?=?list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());System.out.println("轉(zhuǎn)換之后的數(shù)據(jù):"?+?list41);?//?[1,?2,?3]示例三:獲取平方
?List<Integer>?list5?=?Arrays.asList(new?Integer[]?{?1,?2,?3,?4,?5?});List<Integer>?list6?=?list5.stream().map(n?->?n?*?n).collect(Collectors.toList());System.out.println("平方的數(shù)據(jù):"?+?list6);//?[1,?4,?9,?16,?25]4.Stream流的filter使用
filter方法用于通過(guò)設(shè)置的條件過(guò)濾出元素。
示例二:通過(guò)與 findAny 得到 if/else 的值
List<String>?list?=?Arrays.asList("張三",?"李四",?"王五",?"xuwujing"); String?result3?=?list.stream().filter(str?->?"李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!"); String?result4?=?list.stream().filter(str?->?"李二".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");System.out.println("stream?過(guò)濾之后?2:"?+?result3); System.out.println("stream?過(guò)濾之后?3:"?+?result4); //stream?過(guò)濾之后?2:李四 //stream?過(guò)濾之后?3:找不到!示例三:通過(guò)與 mapToInt 計(jì)算和
?List<User>?lists?=?new?ArrayList<User>();lists.add(new?User(6,?"張三"));lists.add(new?User(2,?"李四"));lists.add(new?User(3,?"王五"));lists.add(new?User(1,?"張三"));//?計(jì)算這個(gè)list中出現(xiàn)?"張三"?id的值int?sum?=?lists.stream().filter(u?->?"張三".equals(u.getName())).mapToInt(u?->?u.getId()).sum();System.out.println("計(jì)算結(jié)果:"?+?sum);?//?75.Stream流的flatMap使用
flatMap 方法用于映射每個(gè)元素到對(duì)應(yīng)的結(jié)果,一對(duì)多。
示例:從句子中得到單詞
?String?worlds?=?"The?way?of?the?future";List<String>?list7?=?new?ArrayList<>();list7.add(worlds);List<String>?list8?=?list7.stream().flatMap(str?->?Stream.of(str.split("?"))).filter(world?->?world.length()?>?0).collect(Collectors.toList());System.out.println("單詞:");list8.forEach(System.out::println);//?單詞://?The?//?way?//?of?//?the?//?future6.Stream流的limit使用
limit 方法用于獲取指定數(shù)量的流。
示例一:獲取前n條數(shù)的數(shù)據(jù)
?Random?rd?=?new?Random();System.out.println("取到的前三條數(shù)據(jù):");rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);//?取到的前三條數(shù)據(jù)://?1167267754//?-1164558977//?1977868798示例二:結(jié)合skip使用得到需要的數(shù)據(jù)
skip表示的是扔掉前n個(gè)元素。
List<User>?list9?=?new?ArrayList<User>();for?(int?i?=?1;?i?<?4;?i++)?{User?user?=?new?User(i,?"pancm"?+?i);list9.add(user);}System.out.println("截取之前的數(shù)據(jù):");//?取前3條數(shù)據(jù),但是扔掉了前面的2條,可以理解為拿到的數(shù)據(jù)為?2<=i<3?(i?是數(shù)值下標(biāo))List<String>?list10?=?list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());System.out.println("截取之后的數(shù)據(jù):"?+?list10);//??截取之前的數(shù)據(jù)://??姓名:pancm1//??姓名:pancm2//??姓名:pancm3//??截取之后的數(shù)據(jù):[pancm3]注:User實(shí)體類(lèi)中 getName 方法會(huì)打印姓名。
7.Stream流的sort使用
sorted方法用于對(duì)流進(jìn)行升序排序。
示例一:隨機(jī)取值排序
?Random?rd2?=?new?Random();System.out.println("取到的前三條數(shù)據(jù)然后進(jìn)行排序:");rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);//?取到的前三條數(shù)據(jù)然后進(jìn)行排序://?-2043456377//?-1778595703//?1013369565示例二:優(yōu)化排序
tips:先獲取在排序效率會(huì)更高!
?//普通的排序取值List<User>?list11?=?list9.stream().sorted((u1,?u2)?->?u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3).collect(Collectors.toList());System.out.println("排序之后的數(shù)據(jù):"?+?list11);//優(yōu)化排序取值List<User>?list12?=?list9.stream().limit(3).sorted((u1,?u2)?->?u1.getName().compareTo(u2.getName())).collect(Collectors.toList());System.out.println("優(yōu)化排序之后的數(shù)據(jù):"?+?list12);//排序之后的數(shù)據(jù):[{"id":1,"name":"pancm1"},?{"id":2,"name":"pancm2"},?{"id":3,"name":"pancm3"}]//優(yōu)化排序之后的數(shù)據(jù):[{"id":1,"name":"pancm1"},?{"id":2,"name":"pancm2"},?{"id":3,"name":"pancm3"}]8.Stream流的peek使用
peek對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行操作并返回一個(gè)新的Stream
示例:雙重操作
?System.out.println("peek使用:");Stream.of("one",?"two",?"three",?"four").filter(e?->?e.length()?>?3).peek(e?->?System.out.println("轉(zhuǎn)換之前:?"?+?e)).map(String::toUpperCase).peek(e?->?System.out.println("轉(zhuǎn)換之后:?"?+?e)).collect(Collectors.toList());//?轉(zhuǎn)換之前:?three//?轉(zhuǎn)換之后:?THREE//?轉(zhuǎn)換之前:?four//?轉(zhuǎn)換之后:?FOUR9.Stream流的parallel使用
parallelStream 是流并行處理程序的代替方法。
示例:獲取空字符串的數(shù)量
?List<String>?strings?=?Arrays.asList("a",?"",?"c",?"",?"e","",?"?");//?獲取空字符串的數(shù)量long?count?=??strings.parallelStream().filter(string?->?string.isEmpty()).count();System.out.println("空字符串的個(gè)數(shù):"+count);10.Stream流的max/min/distinct使用
示例一:得到最大最小值
?List<String>?list13?=?Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");int?maxLines?=?list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();int?minLines?=?list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();System.out.println("最長(zhǎng)字符的長(zhǎng)度:"?+?maxLines+",最短字符的長(zhǎng)度:"+minLines);//最長(zhǎng)字符的長(zhǎng)度:8,最短字符的長(zhǎng)度:4示例二:得到去重之后的數(shù)據(jù)
?String?lines?=?"good?good?study?day?day?up";List<String>?list14?=?new?ArrayList<String>();list14.add(lines);List<String>?words?=?list14.stream().flatMap(line?->?Stream.of(line.split("?"))).filter(word?->?word.length()?>?0).map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println("去重復(fù)之后:"?+?words);//去重復(fù)之后:[day,?good,?study,?up]11.Stream流的Match使用
allMatch:Stream 中全部元素符合則返回 true ;
anyMatch:Stream 中只要有一個(gè)元素符合則返回 true;
noneMatch:Stream 中沒(méi)有一個(gè)元素符合則返回 true。
示例:數(shù)據(jù)是否符合
?boolean?all?=?lists.stream().allMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否都大于3:"?+?all);boolean?any?=?lists.stream().anyMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否有一個(gè)大于3:"?+?any);boolean?none?=?lists.stream().noneMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否沒(méi)有一個(gè)大于3的:"?+?none);??//?是否都大于3:false//?是否有一個(gè)大于3:true//?是否沒(méi)有一個(gè)大于3的:false12.Stream流的reduce使用
reduce 主要作用是把 Stream 元素組合起來(lái)進(jìn)行操作。
示例一:字符串連接
String?concat?=?Stream.of("A",?"B",?"C",?"D").reduce("",?String::concat); System.out.println("字符串拼接:"?+?concat);示例二:得到最小值
?double?minValue?=?Stream.of(-4.0,?1.0,?3.0,?-2.0).reduce(Double.MAX_VALUE,?Double::min);System.out.println("最小值:"?+?minValue);//最小值:-4.0示例三:求和
?//?求和,?無(wú)起始值int?sumValue?=?Stream.of(1,?2,?3,?4).reduce(Integer::sum).get();System.out.println("有無(wú)起始值求和:"?+?sumValue);//?求和,?有起始值sumValue?=?Stream.of(1,?2,?3,?4).reduce(1,?Integer::sum);System.out.println("有起始值求和:"?+?sumValue);//?有無(wú)起始值求和:10//?有起始值求和:11示例四:過(guò)濾拼接
concat?=?Stream.of("a",?"B",?"c",?"D",?"e",?"F").filter(x?->?x.compareTo("Z")?>?0).reduce("",?String::concat); System.out.println("過(guò)濾和字符串連接:"?+?concat);//過(guò)濾和字符串連接:ace13.Stream流的iterate使用
iterate 跟 reduce 操作很像,接受一個(gè)種子值,和一個(gè)UnaryOperator(例如 f)。然后種子值成為 Stream 的第一個(gè)元素,f(seed) 為第二個(gè),f(f(seed)) 第三個(gè),以此類(lèi)推。在 iterate 時(shí)候管道必須有 limit 這樣的操作來(lái)限制 Stream 大小。
示例:生成一個(gè)等差隊(duì)列
?System.out.println("從2開(kāi)始生成一個(gè)等差隊(duì)列:");Stream.iterate(2,?n?->?n?+?2).limit(5).forEach(x?->?System.out.print(x?+?"?"));//?從2開(kāi)始生成一個(gè)等差隊(duì)列://?2?4?6?8?1014.Stream流的Supplier使用
通過(guò)實(shí)現(xiàn)Supplier類(lèi)的方法可以自定義流計(jì)算規(guī)則。
示例:隨機(jī)獲取兩條用戶(hù)信息
?System.out.println("自定義一個(gè)流進(jìn)行計(jì)算輸出:");Stream.generate(new?UserSupplier()).limit(2).forEach(u?->?System.out.println(u.getId()?+?",?"?+?u.getName()));//第一次://自定義一個(gè)流進(jìn)行計(jì)算輸出://10,?pancm7//11,?pancm6//第二次://自定義一個(gè)流進(jìn)行計(jì)算輸出://10,?pancm4//11,?pancm2//第三次://自定義一個(gè)流進(jìn)行計(jì)算輸出://10,?pancm4//11,?pancm8class?UserSupplier?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?10;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index++,?"pancm"?+?random.nextInt(10));} }15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用
groupingBy:分組排序;
partitioningBy:分區(qū)排序。
示例一:分組排序
?System.out.println("通過(guò)id進(jìn)行分組排序:");Map<Integer,?List<User>>?personGroups?=?Stream.generate(new?UserSupplier2()).limit(5).collect(Collectors.groupingBy(User::getId));Iterator?it?=?personGroups.entrySet().iterator();while?(it.hasNext())?{Map.Entry<Integer,?List<User>>?persons?=?(Map.Entry)?it.next();System.out.println("id?"?+?persons.getKey()?+?"?=?"?+?persons.getValue());}//?通過(guò)id進(jìn)行分組排序://?id?10?=?[{"id":10,"name":"pancm1"}]?//?id?11?=?[{"id":11,"name":"pancm3"},?{"id":11,"name":"pancm6"},?{"id":11,"name":"pancm4"},?{"id":11,"name":"pancm7"}]class?UserSupplier2?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?10;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index?%?2?==?0???index++?:?index,?"pancm"?+?random.nextInt(10));}}示例二:分區(qū)排序
????System.out.println("通過(guò)年齡進(jìn)行分區(qū)排序:");Map<Boolean,?List<User>>?children?=?Stream.generate(new?UserSupplier3()).limit(5).collect(Collectors.partitioningBy(p?->?p.getId()?<?18));System.out.println("小孩:?"?+?children.get(true));System.out.println("成年人:?"?+?children.get(false));//?通過(guò)年齡進(jìn)行分區(qū)排序://?小孩:?[{"id":16,"name":"pancm7"},?{"id":17,"name":"pancm2"}]//?成年人:?[{"id":18,"name":"pancm4"},?{"id":19,"name":"pancm9"},?{"id":20,"name":"pancm6"}]class?UserSupplier3?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?16;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index++,?"pancm"?+?random.nextInt(10));}}16.Stream流的summaryStatistics使用
IntSummaryStatistics 用于收集統(tǒng)計(jì)信息(如count、min、max、sum和average)的狀態(tài)對(duì)象。
示例:得到最大、最小、之和以及平均數(shù)。
?List<Integer>?numbers?=?Arrays.asList(1,?5,?7,?3,?9);IntSummaryStatistics?stats?=?numbers.stream().mapToInt((x)?->?x).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的數(shù)?:?"?+?stats.getMax());System.out.println("列表中最小的數(shù)?:?"?+?stats.getMin());System.out.println("所有數(shù)之和?:?"?+?stats.getSum());System.out.println("平均數(shù)?:?"?+?stats.getAverage());//?列表中最大的數(shù)?:?9//?列表中最小的數(shù)?:?1//?所有數(shù)之和?:?25//?平均數(shù)?:?5.0Stream 介紹就到這里了,JDK1.8中的Stream流其實(shí)還有很多很多用法,更多的用法則需要大家去查看JDK1.8的API文檔了。
LocalDateTime
介紹
JDK1.8除了新增了lambda表達(dá)式、stream流之外,它還新增了全新的日期時(shí)間API。在JDK1.8之前,Java處理日期、日歷和時(shí)間的方式一直為社區(qū)所詬病,將 java.util.Date設(shè)定為可變類(lèi)型,以及SimpleDateFormat的非線(xiàn)程安全使其應(yīng)用非常受限。因此推出了java.time包,該包下的所有類(lèi)都是不可變類(lèi)型而且線(xiàn)程安全。
關(guān)鍵類(lèi)
Instant:瞬時(shí)時(shí)間。
LocalDate:本地日期,不包含具體時(shí)間, 格式 yyyy-MM-dd。
LocalTime:本地時(shí)間,不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。
LocalDateTime:組合了日期和時(shí)間,但不包含時(shí)差和時(shí)區(qū)信息。
ZonedDateTime:最完整的日期時(shí)間,包含時(shí)區(qū)和相對(duì)UTC或格林威治的時(shí)差。
使用
1.獲取當(dāng)前的日期時(shí)間
通過(guò)靜態(tài)工廠(chǎng)方法now()來(lái)獲取當(dāng)前時(shí)間。
?//本地日期,不包括時(shí)分秒LocalDate?nowDate?=?LocalDate.now();//本地日期,包括時(shí)分秒LocalDateTime?nowDateTime?=?LocalDateTime.now();System.out.println("當(dāng)前時(shí)間:"+nowDate);System.out.println("當(dāng)前時(shí)間:"+nowDateTime);//??當(dāng)前時(shí)間:2018-12-19//??當(dāng)前時(shí)間:2018-12-19T15:24:35.8222.獲取當(dāng)前的年月日時(shí)分秒
獲取時(shí)間之后,直接get獲取年月日時(shí)分秒。
??//獲取當(dāng)前的時(shí)間,包括毫秒LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now();System.out.println("當(dāng)前年:"+ldt.getYear());???//2018System.out.println("當(dāng)前年份天數(shù):"+ldt.getDayOfYear());//172?System.out.println("當(dāng)前月:"+ldt.getMonthValue());System.out.println("當(dāng)前時(shí):"+ldt.getHour());System.out.println("當(dāng)前分:"+ldt.getMinute());System.out.println("當(dāng)前時(shí)間:"+ldt.toString());//???當(dāng)前年:2018//???當(dāng)前年份天數(shù):353//???當(dāng)前月:12//???當(dāng)前時(shí):15//???當(dāng)前分:24//???當(dāng)前時(shí)間:2018-12-19T15:24:35.8333.格式化時(shí)間
格式時(shí)間格式需要用到DateTimeFormatter類(lèi)。
LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now(); System.out.println("格式化時(shí)間:?"+?ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss.SSS"))); //格式化時(shí)間:2018-12-19?15:37:47.1194.時(shí)間增減
在指定的時(shí)間進(jìn)行增加/減少年月日時(shí)分秒。
??LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now();System.out.println("后5天時(shí)間:"+ldt.plusDays(5));System.out.println("前5天時(shí)間并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));?//2018-06-16System.out.println("前一個(gè)月的時(shí)間:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")));?//2018-06-16System.out.println("后一個(gè)月的時(shí)間:"+ldt2.plusMonths(1));?//2018-06-16System.out.println("指定2099年的當(dāng)前時(shí)間:"+ldt.withYear(2099));?//2099-06-21T15:07:39.506//??后5天時(shí)間:2018-12-24T15:50:37.508//??前5天時(shí)間并格式化:2018-12-14//??前一個(gè)月的時(shí)間:201712//??后一個(gè)月的時(shí)間:2018-02-04T09:19:29.499//??指定2099年的當(dāng)前時(shí)間:2099-12-19T15:50:37.5085.創(chuàng)建指定時(shí)間
通過(guò)指定年月日來(lái)創(chuàng)建。
?LocalDate?ld3=LocalDate.of(2017,?Month.NOVEMBER,?17);LocalDate?ld4=LocalDate.of(2018,?02,?11);6.時(shí)間相差比較
比較相差的年月日時(shí)分秒。
示例一: 具體相差的年月日
?LocalDate?ld=LocalDate.parse("2017-11-17");LocalDate?ld2=LocalDate.parse("2018-01-05");Period?p=Period.between(ld,?ld2);System.out.println("相差年:?"+p.getYears()+"?相差月?:"+p.getMonths()?+"?相差天:"+p.getDays());//?相差年:?0?相差月?:1?相差天:19注:這里的月份是不滿(mǎn)足一年,天數(shù)是不滿(mǎn)足一個(gè)月的。這里實(shí)際相差的是1月19天,也就是49天。
示例二:相差總數(shù)的時(shí)間
ChronoUnit 日期周期單位的標(biāo)準(zhǔn)集合。
????LocalDate?startDate?=?LocalDate.of(2017,?11,?17);LocalDate?endDate?=?LocalDate.of(2018,?01,?05);System.out.println("相差月份:"+ChronoUnit.MONTHS.between(startDate,?endDate));System.out.println("兩月之間的相差的天數(shù)???:?"?+?ChronoUnit.DAYS.between(startDate,?endDate));//????????相差月份:1//????????兩天之間的差在天數(shù)???:?49注:ChronoUnit也可以計(jì)算相差時(shí)分秒。
示例三:精度時(shí)間相差
Duration 這個(gè)類(lèi)以秒和納秒為單位建模時(shí)間的數(shù)量或數(shù)量。
?Instant?inst1?=?Instant.now();System.out.println("當(dāng)前時(shí)間戳?:?"?+?inst1);Instant?inst2?=?inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));System.out.println("增加之后的時(shí)間?:?"?+?inst2);System.out.println("相差毫秒?:?"?+?Duration.between(inst1,?inst2).toMillis());System.out.println("相毫秒?:?"?+?Duration.between(inst1,?inst2).getSeconds());//?當(dāng)前時(shí)間戳?:?2018-12-19T08:14:21.675Z//?增加之后的時(shí)間?:?2018-12-19T08:14:31.675Z//?相差毫秒?:?10000//?相毫秒?:?10示例四:時(shí)間大小比較
??LocalDateTime?ldt4?=?LocalDateTime.now();LocalDateTime?ldt5?=?ldt4.plusMinutes(10);System.out.println("當(dāng)前時(shí)間是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));System.out.println("當(dāng)前時(shí)間是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));//?false//?true7.時(shí)區(qū)時(shí)間計(jì)算
得到其他時(shí)區(qū)的時(shí)間。
示例一:通過(guò)Clock時(shí)鐘類(lèi)獲取計(jì)算
Clock時(shí)鐘類(lèi)用于獲取當(dāng)時(shí)的時(shí)間戳,或當(dāng)前時(shí)區(qū)下的日期時(shí)間信息。
??Clock?clock?=?Clock.systemUTC();System.out.println("當(dāng)前時(shí)間戳?:?"?+?clock.millis());Clock?clock2?=?Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));System.out.println("亞洲上海此時(shí)的時(shí)間戳:"+clock2.millis());Clock?clock3?=?Clock.system(ZoneId.of("America/New_York"));System.out.println("美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間戳:"+clock3.millis());//??當(dāng)前時(shí)間戳?:?1545209277657//??亞洲上海此時(shí)的時(shí)間戳:1545209277657//??美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間戳:1545209277658示例二:通過(guò)ZonedDateTime類(lèi)和ZoneId
??ZoneId?zoneId=?ZoneId.of("America/New_York");ZonedDateTime?dateTime=ZonedDateTime.now(zoneId);System.out.println("美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間?:?"?+?dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss.SSS")));System.out.println("美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間?和時(shí)區(qū):?"?+?dateTime);//??美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間?:?2018-12-19?03:52:22.494//?美國(guó)紐約此時(shí)的時(shí)間?和時(shí)區(qū):?2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]Java 8日期時(shí)間API總結(jié):
提供了javax.time.ZoneId 獲取時(shí)區(qū)。
提供了LocalDate和LocalTime類(lèi)。
Java 8 的所有日期和時(shí)間API都是不可變類(lèi)并且線(xiàn)程安全,而現(xiàn)有的Date和Calendar API中的java.util.Date和SimpleDateFormat是非線(xiàn)程安全的。
主包是 java.time,包含了表示日期、時(shí)間、時(shí)間間隔的一些類(lèi)。里面有兩個(gè)子包java.time.format用于格式化, java.time.temporal用于更底層的操作。
時(shí)區(qū)代表了地球上某個(gè)區(qū)域內(nèi)普遍使用的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間。每個(gè)時(shí)區(qū)都有一個(gè)代號(hào),格式通常由區(qū)域/城市構(gòu)成(Asia/Tokyo),在加上與格林威治或 UTC的時(shí)差。例如:東京的時(shí)差是+09:00。
OffsetDateTime類(lèi)實(shí)際上組合了LocalDateTime類(lèi)和ZoneOffset類(lèi)。用來(lái)表示包含和格林威治或UTC時(shí)差的完整日期(年、月、日)和時(shí)間(時(shí)、分、秒、納秒)信息。
DateTimeFormatter 類(lèi)用來(lái)格式化和解析時(shí)間。與SimpleDateFormat不同,這個(gè)類(lèi)不可變并且線(xiàn)程安全,需要時(shí)可以給靜態(tài)常量賦值。DateTimeFormatter類(lèi)提供了大量的內(nèi)置格式化工具,同時(shí)也允許你自定義。在轉(zhuǎn)換方面也提供了parse()將字符串解析成日期,如果解析出錯(cuò)會(huì)拋出DateTimeParseException。DateTimeFormatter類(lèi)同時(shí)還有format()用來(lái)格式化日期,如果出錯(cuò)會(huì)拋出DateTimeException異常。
再補(bǔ)充一點(diǎn),日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同,第一個(gè)格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”,而第二個(gè)在解析“Jan 2 2014”就會(huì)拋異常,因?yàn)榈诙€(gè)格式里要求日必須是兩位的。如果想修正,你必須在日期只有個(gè)位數(shù)時(shí)在前面補(bǔ)零,就是說(shuō)“Jan 2 2014”應(yīng)該寫(xiě)成 “Jan 02 2014”。
其它
參考: http://blog.oneapm.com/apm-tech/226.html https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/ http://www.importnew.com/15637.html
最后,再附上我歷時(shí)三個(gè)月總結(jié)的?Java 面試 + Java 后端技術(shù)學(xué)習(xí)指南,筆者這幾年及春招的總結(jié),github 1.4k star,拿去不謝!
下載方式1.?首先掃描下方二維碼2.?后臺(tái)回復(fù)「Java面試」即可獲取總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的万字详解,JDK1.8的Lambda、Stream和日期的使用详解的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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