# Java Stream API 的过滤操作
在 Java 8 中,引入了 Stream API,为处理集合的数据提供了一种全新的方式。Stream API 允许我们以声明性的方法处理数据集合,无论是列表、集合还是数组。其中,过滤操作是 Stream API 中非常常用的一种操作,可以根据特定条件筛选出集合中的元素。本文将通过详细的示例和流程图,带您深入了解 Java Stream 中的过滤操            
                
         
            
            
            
            1、循环:forEach2、统计个数:count 获取数量3、过滤:filter 得到名字长度为3个字的人4、取用前几个:limit 获取前3个数据stream.limit(3).forEach(System.out::println);5、跳过前几个:skip 跳过前两个数据 stream.skip(3).forEach(System.out::println); 6、映射:map map是将值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用Java实现敏感词过滤
在当今的信息化社会中,敏感词过滤的需求越来越普遍,比如社交媒体、在线评论等平台需要确保内容的健康和安全。本文将带你一步步了解如何在Java中实现敏感词过滤功能。我们将通过以下步骤来完成这个项目:
## 流程概览
以下表格概述了敏感词过滤的各个步骤:
| 步骤 | 描述                            | 内容            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java 过滤器及其多条路径处理
在Java web开发中,过滤器是一个非常重要的概念。它可以用来对请求和响应进行预处理和后处理。通过过滤器,我们可以实现认证、授权、日志记录、输入输出转换等功能。当一个应用程序变得复杂时,我们的过滤器可能需要处理多条路径。本文将为大家介绍Java过滤器的基本概念,并通过实例演示如何实现多条路径的过滤。
## 什么是过滤器?
在Java EE中,过滤器被定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行文件处理时,特别是要提取特定文本格式的数据,使用 Python 操作文件并结合正则表达式进行过滤是一项常见需求。在这篇博文中,我将详细记录“python打开文件正则guolv”问题的解决过程,涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等模块。
### 版本对比与兼容性分析
在不同版本的 Python 中,正则表达式处理可能存在细微差别。下面的四象限图展示了各个版本的适            
                
         
            
            
            
            序言:Flink系列的文章会一直更新,这里只是参考官方文档,给出一个大概的解释,这里面涉及很多的细节需要划分多个模块单独来讲解,有兴趣的同学还是直接去看官网(官方文档和社区)和源码,这样获取知识最真实。Flink可能会是Spark之后的一个趋势,只说可能哦。据我所知,国内一些大厂已经开始使用Flink来进行实时业务和离线业务的处理。一位大佬说过,Flink的未来是流处理 + 批处理 + 机器学习             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1、假设有如下网页内容Content = { 我靠!今年我公司电子产品销售额只有10万元,特别是iPhone销售额只有3万元,都不够房租水电费用的!}请使用正则表达式过滤掉不文明词语"我靠"str = "我靠!今年我公司电子产品销售额只有10万元,特别是iPhone销售额只有3万元,都不够房租水电费用的!"
str = str.replace('我靠!', '') # 将字符串中'我靠!'替换为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java8 stream.filter 过滤集合中的数据
	java8 stream.filter 过滤集合中的数据List<Problem> problemByExample = problemService.getProblemByExample(problemExample);
List<Problem> problemList = problemByExa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一 Java 中的流库1.1 引子1.2 分类1.3 基本用法1.3.1 Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法1.3.2 Arrays 中的 stream() 方法,将数组转成流1.3.3 静态方法1.3.4 文件流1.4 流的中间操作1.4.1 筛选与切片1.4.2 映射1.4.3 排序1.4.4 消费1.5 流的简约操作1.6 流的收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java8 新增的 Stream 流大大减轻了我们代码的工作量,但是 Stream 流的用法较多,实际使用的时候容易遗忘,整理一下供大家参考。1. 概述Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、stream概要与使用场景首先,Java8中的stream与InputStream和OutputStream是完全不同的概念,stream是用于对集合迭代器的增强,使之能够完成更高效的聚合操作(过滤、排序、统计分组)或大批量数据操作,使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。此外,stream与lambda表达式结合后编码效率大大提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java8新增的Stream,配合同版本出现的 Lambda ,给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。 文章目录前言一、stream是什么?二、使用步骤1.得到sream
2.Api操作总结 前言在项目和学习中各种各样的集合我们都会使用到,对集合的遍历也是经常会遇到的操作,不管是for循环遍历 还是迭代器遍历 多多少少还是会有一定的冗余。使用Stream流可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java Stream 追加 Stream
在 Java 编程中,我们经常需要处理集合数据。Java 8 引入了 Stream API,它提供了一种更优雅、更函数式的方式来处理集合。有时候,我们可能需要将两个 Stream 合并为一个,这可以通过 `Stream.concat` 方法实现。
## 什么是 Stream?
Stream 是 Java 8 引入的一个新特性,它允许我们以声明性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java Stream简介  Java SE 8 中主要的新语言特性是拉姆达表达式。可以将拉姆达表达式想作一种匿名方法;像方法一样,拉姆达表达式具有带类型的参数、主体和返回类型。但真正的亮点不是拉姆达表达式本身,而是它们所实现的功能。拉姆达表达式使得将行为表达为数据变得很容易,从而使开发具有更强表达能力、更强大的库成为可能。  Java SE 8 中引入的一个这样的库是 java.uti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、 引言二、 .stream()三、 聚合函数3.1 forEach3.2 map3.3 filter3.4 limit3.5 sorted3.6 parallelStream3.7 Collectors3.8 统计四、 复杂条件处理4.1 分组求和4.2 组合排序4.3 求极值 一、 引言Java8/JDK8是Oracle在2014年发布的正式版,我现在才来系统熟识Java8的特性,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            好久不写了,今天看代码的时候发现有个同事在用新特性写出来的代码比我写出的代码简洁了好多。就是用Stream的3个新特性组合使用的,赶紧去研究了一下。好了,废话到此为止,上代码。1、iterate的使用(final T seed, final UnaryOperator f)作用:指定一个常量seed,生成从seed到常量f(由UnaryOperator返回的值得到)的流。根据起始值seed(0),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、Stream简介二、Stream的构成及操作类型1、Stream构成2、操作类型三、Stream常用属性1、collect 收集属性2、map / flatMap 映射转换3、filter 过滤属性4、forEach / peek 遍历属性5、reduce 聚合属性6、sorted 排序属性7、match 匹配属性 一、Stream简介Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. Stream流介绍2. Stream的创建方式3. Stream的中间操作4. Stream的终止操作5. Stream的并行流6. Stream的注意事项  写在最前面,阅读本文需要对 lambda表达式和 方法引用相对熟悉; 1. Stream流介绍一种支持顺序和并行聚合操作的元素序列,能够对集合、数组进行过滤、排序、去重等操作;Stream流与日常IO流是不同的技术体系;官方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            StreamLambda为java8带了闭包,这一特性在集合操作中尤为重要:java8中支持对集合对象的stream进行函数式操作,此外,stream api也被集成进了collection api,允许对集合对象进行批量操作。 下面我们来认识Stream。 Stream表示数据流,它没有数据结构,本身也不存储元素,其操作也不会改变源Stream,而是生成新Stream.作为一种操作数据的接口,它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 前言    我们都知道Java8的流式操作用起来真的是肥肠爽的,极大的减少代码量,但是其背后的效率如何呢,可能大部分开发人员并没有关心过,但是作为一个具有强烈好奇的程序员,这个事真的很有意思,今天就来一探究竟。   
 2. 测试本机性能:4核8线程测试代码:public class ParallelStremAndStream {
	priva            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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