前言
前面总结了java基础相关的知识点,包含数据类型、修饰符和string、java三大特性、多线程、IO流,异常等,接下来我们更深一步看看。jdk8发布版已经有一段时间的,里面有些新特性值得去学习一下,我们一起来看看吧。
本篇主要讲述是Java中JDK1.8的一些新语法特性使用,主要是Lambda、Stream和LocalDate日期的一些使用讲解。
Lambda
Lambda介绍
Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数,Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,即没有函数名的函数。
Lambda表达式的结构
- 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数
- 参数的类型既可以明确声明,也可以根据上下文来推断。例如:(int a)与(a)效果相同
- 所有参数需包含在圆括号内,参数之间用逗号相隔。例如:(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c)
- 空圆括号代表参数集为空。例如:() -> 42
- 当只有一个参数,且其类型可推导时,圆括号()可省略。例如:a -> return a*a
- Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句
- 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句,花括号{}可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致
- 如果 Lambda 表达式的主体包含一条以上语句,则表达式必须包含在花括号{}中(形成代码块)。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致,若没有返回则为空
Lambda 表达式的使用
下面我们先使用一个简单的例子来看看Lambda的效果吧。
比如我们对Map 的遍历
传统方式遍历如下:
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普通方式遍历:");
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println("k=" + key + ",v=" + map.get(key));
}
使用Lambda进行遍历:
System.out.println("map拉姆达表达式遍历:");
map.forEach((k, v) -> {
System.out.println("k=" + k + ",v=" + v);
});
List也同理,不过List还可以通过双冒号运算符遍历:
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("a");
list.add("bb");
list.add("ccc");
list.add("dddd");
System.out.println("list拉姆达表达式遍历:");
list.forEach(v -> {
System.out.println(v);
});
System.out.println("list双冒号运算符遍历:");
list.forEach(System.out::println);
输出结果:
map普通方式遍历:
k=a,v=a
k=b,v=b
k=c,v=c
k=d,v=d
map拉姆达表达式遍历:
k=a,v=a
k=b,v=b
k=c,v=c
k=d,v=d
list拉姆达表达式遍历:
a
bb
ccc
dddd
list双冒号运算符遍历:
a
bb
ccc
dddd
Lambda除了在for循环遍历中使用外,它还可以代替匿名的内部类。
比如下面这个例子的线程创建:
//使用普通的方式创建
Runnable r1 = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("普通方式创建!");
}
};
//使用拉姆达方式创建
Runnable r2 = ()-> System.out.println("拉姆达方式创建!");
注: 这个例子中使用Lambda表达式的时候,编译器会自动推断:根据线程类的构造函数签名 Runnable r { },将该 Lambda 表达式赋Runnable 接口。
Lambda 表达式与匿名类的区别
使用匿名类与 Lambda 表达式的一大区别在于关键词的使用。对于匿名类,关键词 this 解读为匿名类,而对于 Lambda 表达式,关键词 this 解读为写就 Lambda 的外部类。
Lambda表达式使用注意事项
Lambda虽然简化了代码的编写,但同时也减少了可读性。
Stream
Stream介绍
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提供一种对 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, 流在管道中传输, 并且可以在管道的节点上进行处理, 比如筛选, 排序,聚合等。
Stream特性:
- 不是数据结构: 它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator function、IO channel)抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream,而不是从 source 删除那些元素。
- 不支持索引访问: 但是很容易生成数组或者 List 。
- 惰性化:很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。
- 并行能力。当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。
- 可以是无限的:集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。
- 注意事项:所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。
Stream 流操作类型:
- Intermediate:一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。 这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。
- Terminal:一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作。 所以这必定是流的最后一个操作。 Terminal操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个 side effect。
Stream使用
这里我们依旧使用一个简单示例来看看吧。
在开发中,我们有时需要对一些数据进行过滤,如果是传统的方式,我们需要对这批数据进行遍历过滤,会显得比较繁琐,如果使用steam流方式的话,那么可以很方便的进行处理。
首先通过普通的方式进行过滤:
List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
System.out.println("过滤之前:" + list);
List<String> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
if (!"李四".equals(str)) {
result.add(str);
}
}
System.out.println("过滤之后:" + result);
使用Steam方式进行过滤:
List<String> result2 = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream 过滤之后:" + result2);
输出结果:
过滤之前:[张三, 李四, 王五, xuwujing]
过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]
stream 过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]
是不是很简洁和方便呢。
其实Stream流还有更多的使用方法,filter只是其中的一角而已。那么在这里我们就来学习了解下这些用法吧。
1.构造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流的之间的转换
注意:一个Stream流只可以使用一次,这段代码为了简洁而重复使用了数次,因此会抛出 stream has already been operated upon or closed 异常。
try {
Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");
// 转换成 Array
String[] strArray1 = stream2.toArray(String[]::new);
// 转换成 Collection
List<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));
// 转换成 String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
3.Stream流的map使用
map方法用于映射每个元素到对应的结果,一对一。
示例一:转换大写
List<String> list3 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu");
System.out.println("转换之前的数据:" + list3);
List<String> list4 = list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list4);
// 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]
示例二:转换数据类型
List<String> list31 = Arrays.asList("1", "2", "3");
System.out.println("转换之前的数据:" + list31);
List<Integer> list41 = list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list41);
// [1, 2, 3]
示例三:获取平方
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("平方的数据:" + list6);
// [1, 4, 9, 16, 25]
4.Stream流的filter使用
filter方法用于通过设置的条件过滤出元素。
示例二:通过与 findAny 得到 if/else 的值
List<String> list = Arrays.asList("张三", "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 过滤之后 2:" + result3);
System.out.println("stream 过滤之后 3:" + result4);
//stream 过滤之后 2:李四
//stream 过滤之后 3:找不到!
示例三:通过与 mapToInt 计算和
List<User> lists = new ArrayList<User>();
lists.add(new User(6, "张三"));
lists.add(new User(2, "李四"));
lists.add(new User(3, "王五"));
lists.add(new User(1, "张三"));
// 计算这个list中出现 "张三" id的值
int sum = lists.stream().filter(u -> "张三".equals(u.getName())).mapToInt(u -> u.getId()).sum();
System.out.println("计算结果:" + sum);
// 7
5.Stream流的flatMap使用
flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果,一对多。
示例:从句子中得到单词
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("单词:");
list8.forEach(System.out::println);
// 单词:
// The
// way
// of
// the
// future
6.Stream流的limit使用
limit 方法用于获取指定数量的流。
示例一:获取前n条数的数据
Random rd = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据:");
rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);
// 取到的前三条数据:
// 1167267754
// -1164558977
// 1977868798
示例二:结合skip使用得到需要的数据
skip表示的是扔掉前n个元素。
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("截取之前的数据:");
// 取前3条数据,但是扔掉了前面的2条,可以理解为拿到的数据为 2<=i<3 (i 是数值下标)
List<String> list10 = list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println("截取之后的数据:" + list10);
// 截取之前的数据:
// 姓名:pancm1
// 姓名:pancm2
// 姓名:pancm3
// 截取之后的数据:[pancm3]
注:User实体类中 getName 方法会打印姓名。
7.Stream流的sort使用
sorted方法用于对流进行升序排序。
示例一:随机取值排序
Random rd2 = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据然后进行排序:");
rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);
// 取到的前三条数据然后进行排序:
// -2043456377
// -1778595703
// 1013369565
示例二:优化排序
tips:先获取在排序效率会更高!
//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("排序之后的数据:" + list11);
//优化排序取值
List<User> list12 = list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName()))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("优化排序之后的数据:" + list12);
//排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
//优化排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
8.Stream流的peek使用
peek对每个元素执行操作并返回一个新的Stream
示例:双重操作
System.out.println("peek使用:");
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("转换之前: " + e))
.map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("转换之后: " + e)).collect(Collectors.toList());
// 转换之前: three
// 转换之后: THREE
// 转换之前: four
// 转换之后: FOUR
9.Stream流的parallel使用
parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。
示例:获取空字符串的数量
List<String> strings = Arrays.asList("a", "", "c", "", "e","", " ");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println("空字符串的个数:"+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("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
//最长字符的长度:8,最短字符的长度:4
示例二:得到去重之后的数据
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("去重复之后:" + words);
//去重复之后:[day, good, study, up]
11.Stream流的Match使用
- allMatch:Stream 中全部元素符合则返回 true ;
- anyMatch:Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;
- noneMatch:Stream 中没有一个元素符合则返回 true。
示例:数据是否符合
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("是否有一个大于3:" + any);
boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);
// 是否都大于3:false
// 是否有一个大于3:true
// 是否没有一个大于3的:false
12.Stream流的reduce使用
reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。
示例一:字符串连接
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, 无起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println("有无起始值求和:" + 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);
// 有无起始值求和:10
// 有起始值求和:11
示例四:过滤拼接
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);
//过滤和字符串连接:ace
13.Stream流的iterate使用
iterate 跟 reduce 操作很像,接受一个种子值,和一个UnaryOperator(例如 f)。 然后种子值成为 Stream 的第一个元素,f(seed) 为第二个,f(f(seed)) 第三个,以此类推。 在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。
示例:生成一个等差队列
System.out.println("从2开始生成一个等差队列:");
Stream.iterate(2, n -> n + 2).limit(5).forEach(x -> System.out.print(x + " "));
// 从2开始生成一个等差队列:
// 2 4 6 8 10
14.Stream流的Supplier使用
通过实现Supplier类的方法可以自定义流计算规则。
示例:随机获取两条用户信息
System.out.println("自定义一个流进行计算输出:");
Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u -> System.out.println(u.getId() + ", " + u.getName()));
//第一次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm7
//11, pancm6
//第二次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm2
//第三次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm8
class UserSupplier implements Supplier<User> {
private int index = 10;
private Random random = new Random();
@Override
public User get() {
return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
}
}
15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用
- groupingBy:分组排序;
- partitioningBy:分区排序。
示例一:分组排序
System.out.println("通过id进行分组排序:");
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());
}
// 通过id进行分组排序:
// 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();
@Override
public User get() {
return new User(index % 2 == 0 ? index++ : index, "pancm" + random.nextInt(10));
}
}
示例二:分区排序
System.out.println("通过年龄进行分区排序:");
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));
// 通过年龄进行分区排序:
// 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();
@Override
public User get() {
return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
}
}
16.Stream流的summaryStatistics使用
IntSummaryStatistics 用于收集统计信息(如count、min、max、sum和average)的状态对象。
示例:得到最大、最小、之和以及平均数。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
// 列表中最大的数 : 9
// 列表中最小的数 : 1
// 所有数之和 : 25
// 平均数 : 5.0
Stream 介绍就到这里了,JDK1.8中的Stream流其实还有很多很多用法,更多的用法则需要大家去查看JDK1.8的API文档了。
LocalDateTime
介绍
JDK1.8除了新增了lambda表达式、stream流之外,它还新增了全新的日期时间API。在JDK1.8之前,Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病,将 java.util.Date设定为可变类型,以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。因此推出了java.time包,该包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。
关键类
- Instant:瞬时时间。
- LocalDate:本地日期,不包含具体时间, 格式 yyyy-MM-dd。
- LocalTime:本地时间,不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。
- LocalDateTime:组合了日期和时间,但不包含时差和时区信息。
- ZonedDateTime:最完整的日期时间,包含时区和相对UTC或格林威治的时差。
使用
1.获取当前的日期时间
通过静态工厂方法now()来获取当前时间。
//本地日期,不包括时分秒
LocalDate nowDate = LocalDate.now();
//本地日期,包括时分秒
LocalDateTime nowDateTime = LocalDateTime.now();
System.out.println("当前时间:"+nowDate);
System.out.println("当前时间:"+nowDateTime);
// 当前时间:2018-12-19
// 当前时间:2018-12-19T15:24:35.822
2.获取当前的年月日时分秒
获取时间之后,直接get获取年月日时分秒。
//获取当前的时间,包括毫秒
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("当前年:"+ldt.getYear()); //2018
System.out.println("当前年份天数:"+ldt.getDayOfYear());//172
System.out.println("当前月:"+ldt.getMonthValue());
System.out.println("当前时:"+ldt.getHour());
System.out.println("当前分:"+ldt.getMinute());
System.out.println("当前时间:"+ldt.toString());
// 当前年:2018
// 当前年份天数:353
// 当前月:12
// 当前时:15
// 当前分:24
// 当前时间:2018-12-19T15:24:35.833
3.格式化时间
格式时间格式需要用到DateTimeFormatter类。
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("格式化时间: "+ ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
//格式化时间:2018-12-19 15:37:47.119
4.时间增减
在指定的时间进行增加/减少年月日时分秒。
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("后5天时间:"+ldt.plusDays(5));
System.out.println("前5天时间并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"))); //2018-06-16
System.out.println("前一个月的时间:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"))); //2018-06-16
System.out.println("后一个月的时间:"+ldt2.plusMonths(1)); //2018-06-16
System.out.println("指定2099年的当前时间:"+ldt.withYear(2099)); //2099-06-21T15:07:39.506
// 后5天时间:2018-12-24T15:50:37.508
// 前5天时间并格式化:2018-12-14
// 前一个月的时间:201712
// 后一个月的时间:2018-02-04T09:19:29.499
// 指定2099年的当前时间:2099-12-19T15:50:37.508
5.创建指定时间
通过指定年月日来创建。
LocalDate ld3=LocalDate.of(2017, Month.NOVEMBER, 17);
LocalDate ld4=LocalDate.of(2018, 02, 11);
6.时间相差比较
比较相差的年月日时分秒。
示例一: 具体相差的年月日
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:这里的月份是不满足一年,天数是不满足一个月的。这里实际相差的是1月19天,也就是49天。
示例二:相差总数的时间
ChronoUnit 日期周期单位的标准集合。
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("两月之间的相差的天数 : " + ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate));
// 相差月份:1
// 两天之间的差在天数 : 49
注:ChronoUnit也可以计算相差时分秒。
示例三:精度时间相差
Duration 这个类以秒和纳秒为单位建模时间的数量或数量。
Instant inst1 = Instant.now();
System.out.println("当前时间戳 : " + inst1);
Instant inst2 = inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));
System.out.println("增加之后的时间 : " + inst2);
System.out.println("相差毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).toMillis());
System.out.println("相毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).getSeconds());
// 当前时间戳 : 2018-12-19T08:14:21.675Z
// 增加之后的时间 : 2018-12-19T08:14:31.675Z
// 相差毫秒 : 10000
// 相毫秒 : 10
示例四:时间大小比较
LocalDateTime ldt4 = LocalDateTime.now();
LocalDateTime ldt5 = ldt4.plusMinutes(10);
System.out.println("当前时间是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));
System.out.println("当前时间是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));
// false
// true
7.时区时间计算
得到其他时区的时间。
示例一:通过Clock时钟类获取计算
Clock时钟类用于获取当时的时间戳,或当前时区下的日期时间信息。
Clock clock = Clock.systemUTC();
System.out.println("当前时间戳 : " + clock.millis());
Clock clock2 = Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
System.out.println("亚洲上海此时的时间戳:"+clock2.millis());
Clock clock3 = Clock.system(ZoneId.of("America/New_York"));
System.out.println("美国纽约此时的时间戳:"+clock3.millis());
// 当前时间戳 : 1545209277657
// 亚洲上海此时的时间戳:1545209277657
// 美国纽约此时的时间戳:1545209277658
示例二:通过ZonedDateTime类和ZoneId
ZoneId zoneId= ZoneId.of("America/New_York");
ZonedDateTime dateTime=ZonedDateTime.now(zoneId);
System.out.println("美国纽约此时的时间 : " + dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
System.out.println("美国纽约此时的时间 和时区: " + dateTime);
// 美国纽约此时的时间 : 2018-12-19 03:52:22.494
// 美国纽约此时的时间 和时区: 2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]
Java 8日期时间API总结:
- 提供了javax.time.ZoneId 获取时区。
- 提供了LocalDate和LocalTime类。
- Java 8 的所有日期和时间API都是不可变类并且线程安全,而现有的Date和Calendar API中的java.util.Date和SimpleDateFormat是非线程安全的。
- 主包是 java.time,包含了表示日期、时间、时间间隔的一些类。里面有两个子包java.time.format用于格式化, java.time.temporal用于更底层的操作。
- 时区代表了地球上某个区域内普遍使用的标准时间。每个时区都有一个代号,格式通常由区域/城市构成(Asia/Tokyo),在加上与格林威治或 UTC的时差。例如:东京的时差是+09:00。
- OffsetDateTime类实际上组合了LocalDateTime类和ZoneOffset类。用来表示包含和格林威治或UTC时差的完整日期(年、月、日)和时间(时、分、秒、纳秒)信息。
- DateTimeFormatter 类用来格式化和解析时间。与SimpleDateFormat不同,这个类不可变并且线程安全,需要时可以给静态常量赋值。 DateTimeFormatter类提供了大量的内置格式化工具,同时也允许你自定义。在转换方面也提供了parse()将字符串解析成日期,如果解析出错会抛出DateTimeParseException。DateTimeFormatter类同时还有format()用来格式化日期,如果出错会抛出DateTimeException异常。
- 再补充一点,日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同,第一个格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”,而第二个在解析“Jan 2 2014”就会抛异常,因为第二个格式里要求日必须是两位的。如果想修正,你必须在日期只有个位数时在前面补零,就是说“Jan 2 2014”应该写成 “Jan 02 2014”。
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今天我们还讲讲Consumer、Supplier、Predicate、Function这几个接口的用法,在 Java8 的用法当中,这几个接口虽然没有明目张胆的使用,但是,却是润物细无声的。为什么这么说呢?
这几个接口都在 java.util.function
包下的,分别是Consumer(消费型)、supplier(供给型)、predicate(谓词型)、function(功能性),相信有了后面的解释,你应该非常清楚这个接口的功能了。
那么,下面,我们从具体的应用场景来讲讲这个接口的用法!
1 Consumer接口
从字面意思上我们就可以看得出啦,consumer接口
就是一个消费型的接口,通过传入参数,然后输出值,就是这么简单,Java8 的一些方法看起来很抽象,其实,只要你理解了就觉得很好用,并且非常的简单。
我们下面就先看一个例子,然后再来分析这个接口。
1.1 Consumer实例
/**
* consumer接口测试
*/
@Test
public void test_Consumer() {
//① 使用consumer接口实现方法
Consumer<String> consumer = new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) {
System.out.println(s);
}
};
Stream<String> stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ddd", "ccc", "fff");
stream.forEach(consumer);
System.out.println("********************");
//② 使用lambda表达式,forEach方法需要的就是一个Consumer接口
stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ddd", "ccc", "fff");
Consumer<String> consumer1 = (s) -> System.out.println(s);//lambda表达式返回的就是一个Consumer接口
stream.forEach(consumer1);
//更直接的方式
//stream.forEach((s) -> System.out.println(s));
System.out.println("********************");
//③ 使用方法引用,方法引用也是一个consumer
stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ddd", "ccc", "fff");
Consumer consumer2 = System.out::println;
stream.forEach(consumer);
//更直接的方式
//stream.forEach(System.out::println);
}
输出结果
1.2 实例分析
① consumer
接口分析
在代码①中,我们直接创建 Consumer
接口,并且实现了一个名为 accept
的方法,这个方法就是这个接口的关键了。
我们看一下 accept
方法;这个方法传入一个参数,不返回值。当我们发现 forEach
需要一个 Consumer
类型的参数的时候,传入之后,就可以输出对应的值了。
② lambda 表达式作为 consumer
Consumer<String> consumer1 = (s) -> System.out.println(s);//lambda表达式返回的就是一个Consumer接口
在上面的代码中,我们使用下面的 lambda
表达式作为 Consumer
。仔细的看一下你会发现,lambda
表达式返回值就是一个 Consumer
;所以,你也就能够理解为什么 forEach
方法可以使用 lamdda 表达式作为参数了吧。
③ 方法引用作为 consumer
Consumer consumer2 = System.out::println;
在上面的代码中,我们用了一个方法引用的方式作为一个 Consumer ,同时也可以传给 forEach
方法。
1.3 其他 Consumer 接口
除了上面使用的 Consumer 接口,还可以使用下面这些 Consumer 接口。IntConsumer、DoubleConsumer、LongConsumer、BiConsumer
,使用方法和上面一样。
1.4 Consumer 总结
看完上面的实例我们可以总结为几点。
① Consumer是一个接口,并且只要实现一个 accept
方法,就可以作为一个“消费者”输出信息。
② 其实,lambda 表达式、方法引用的返回值都是 Consumer 类型,所以,他们能够作为 forEach
方法的参数,并且输出一个值。
2 Supplier 接口
Supplier 接口是一个供给型的接口,其实,说白了就是一个容器,可以用来存储数据,然后可以供其他方法使用的这么一个接口,是不是很明白了,如果还是不明白,看看下面的例子,一定彻底搞懂!
2.1 Supplier实例
**
* Supplier接口测试,supplier相当一个容器或者变量,可以存储值
*/
@Test
public void test_Supplier() {
//① 使用Supplier接口实现方法,只有一个get方法,无参数,返回一个值
Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
@Override
public Integer get() {
//返回一个随机值
return new Random().nextInt();
}
};
System.out.println(supplier.get());
System.out.println("********************");
//② 使用lambda表达式,
supplier = () -> new Random().nextInt();
System.out.println(supplier.get());
System.out.println("********************");
//③ 使用方法引用
Supplier<Double> supplier2 = Math::random;
System.out.println(supplier2.get());
}
输出结果
2.2 实例分析
① Supplier接口分析
Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
@Override
public Integer get() {
//返回一个随机值
return new Random().nextInt();
}
};
看一下这段代码,我们通过创建一个 Supplier 对象,实现了一个 get
方法,这个方法无参数,返回一个值;所以,每次使用这个接口的时候都会返回一个值,并且保存在这个接口中,所以说是一个容器。
② lambda表达式作为 Supplier
//② 使用lambda表达式,
supplier = () -> new Random().nextInt();
System.out.println(supplier.get());
System.out.println("********************");
上面的这段代码,我们使用 lambda 表达式返回一个 Supplier类型的接口,然后,我们调用 get
方法就可以获取这个值了。
③ 方法引用作为 Supplier
//③ 使用方法引用
Supplier<Double> supplier2 = Math::random;
System.out.println(supplier2.get());
方法引用也是返回一个Supplier类型的接口。
2.3 Supplier 实例2
我们看完第一个实例之后,我们应该有一个了解了,下面再看一个。
/**
* Supplier接口测试2,使用需要Supplier的接口方法
*/
@Test
public void test_Supplier2() {
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
//返回一个optional对象
Optional<Integer> first = stream.filter(i -> i > 4)
.findFirst();
//optional对象有需要Supplier接口的方法
//orElse,如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就放回传入的数
System.out.println(first.orElse(1));
System.out.println(first.orElse(7));
System.out.println("********************");
Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
@Override
public Integer get() {
//返回一个随机值
return new Random().nextInt();
}
};
//orElseGet,如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就返回supplier返回的值
System.out.println(first.orElseGet(supplier));
}
输出结果
代码分析
Optional<Integer> first = stream.filter(i -> i > 4)
.findFirst();
使用这个方法获取到一个 Optional 对象,然后,在 Optional 对象中有 orElse 方法 和 orElseGet 是需要一个 Supplier 接口的。
//optional对象有需要Supplier接口的方法
//orElse,如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就放回传入的数
System.out.println(first.orElse(1));
System.out.println(first.orElse(7));
System.out.println("********************");
Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
@Override
public Integer get() {
//返回一个随机值
return new Random().nextInt();
}
};
//orElseGet,如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就返回supplier返回的值
System.out.println(first.orElseGet(supplier));
- orElse:如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就放回传入的数
- orElseGet:如果first中存在数,就返回这个数,如果不存在,就返回supplier返回的值
2.4 其他 Supplier 接口
除了上面使用的 Supplier 接口,还可以使用下面这些 Supplier 接口。IntSupplier 、DoubleSupplier 、LongSupplier 、BooleanSupplier
,使用方法和上面一样。
2.5 Supplier 总结
① Supplier 接口可以理解为一个容器,用于装数据的。
② Supplier 接口有一个 get
方法,可以返回值。
3 Predicate 接口
Predicate 接口是一个谓词型接口,其实,这个就是一个类似于 bool 类型的判断的接口,后面看看就明白了。
3.1 Predicate 实例
/**
* Predicate谓词测试,谓词其实就是一个判断的作用类似bool的作用
*/
@Test
public void test_Predicate() {
//① 使用Predicate接口实现方法,只有一个test方法,传入一个参数,返回一个bool值
Predicate<Integer> predicate = new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(Integer integer) {
if(integer > 5){
return true;
}
return false;
}
};
System.out.println(predicate.test(6));
System.out.println("********************");
//② 使用lambda表达式,
predicate = (t) -> t > 5;
System.out.println(predicate.test(1));
System.out.println("********************");
}
输出结果
3.2 实例分析
① Predicate 接口分析
//① 使用Predicate接口实现方法,只有一个test方法,传入一个参数,返回一个bool值
Predicate<Integer> predicate = new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(Integer integer) {
if(integer > 5){
return true;
}
return false;
}
};
这段代码中,创建了一个 Predicate
接口对象,其中,实现类 test
方法,需要传入一个参数,并且返回一个 bool
值,所以这个接口作用就是判断!
System.out.println(predicate.test(6));
再看,调用 test 方法,传入一个值,就会返回一个 bool 值。
② 使用lambda表达式作为 predicate
//② 使用lambda表达式,
predicate = (t) -> t > 5;
System.out.println(predicate.test(1));
System.out.println("********************");
lambda 表达式返回一个 Predicate
接口,然后调用 test
方法!
3.3 Predicate 接口实例2
/**
* Predicate谓词测试,Predicate作为接口使用
*/
@Test
public void test_Predicate2() {
//① 将Predicate作为filter接口,Predicate起到一个判断的作用
Predicate<Integer> predicate = new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(Integer integer) {
if(integer > 5){
return true;
}
return false;
}
};
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 23, 3, 4, 5, 56, 6, 6);
List<Integer> list = stream.filter(predicate).collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
System.out.println("********************");
}
输出结果
这段代码,首先创建一个 Predicate 对象,然后实现 test
方法,在 test 方法中做一个判断:如果传入的参数大于 5 ,就返回 true,否则返回 false;
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 23, 3, 4, 5, 56, 6, 6);
List<Integer> list = stream.filter(predicate).collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
这段代码调用 Stream
的 filter
方法,filter
方法需要的参数就是 Predicate 接口,所以在这里只要大于 5 的数据就会输出。
3.4 Predicate 接口总结
① Predicate 是一个谓词型接口,其实只是起到一个判断作用。
② Predicate 通过实现一个 test
方法做判断。
4 Function 接口
Function 接口是一个功能型接口,它的一个作用就是转换作用,将输入数据转换成另一种形式的输出数据。
4.1 Function 接口实例
/**
* Function测试,function的作用是转换,将一个值转为另外一个值
*/
@Test
public void test_Function() {
//① 使用map方法,泛型的第一个参数是转换前的类型,第二个是转化后的类型
Function<String, Integer> function = new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return s.length();//获取每个字符串的长度,并且返回
}
};
Stream<String> stream = Stream.of("aaa", "bbbbb", "ccccccv");
Stream<Integer> stream1 = stream.map(function);
stream1.forEach(System.out::println);
System.out.println("********************");
}
输出结果
4.2 代码分析
① Function 接口分析
//① 使用map方法,泛型的第一个参数是转换前的类型,第二个是转化后的类型
Function<String, Integer> function = new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return s.length();//获取每个字符串的长度,并且返回
}
};
这段代码创建了一个 Function
接口对象,实现了一个 apply
方法,这个方法有一个输入参数和一个输出参数。其中,泛型的第一个参数是转换前的类型,第二个是转化后的类型。
在上面的代码中,就是获取字符串的长度,然后将每个字符串的长度作为返回值返回。
② 重要应用 map 方法
Stream<String> stream = Stream.of("aaa", "bbbbb", "ccccccv");
Stream<Integer> stream1 = stream.map(function);
stream1.forEach(System.out::println);
在 Function
接口的重要应用不得不说 Stream
类的 map
方法了,map
方法传入一个 Function
接口,返回一个转换后的 Stream
类。
4.3 其他 Function 接口
除了上面使用的 Function 接口,还可以使用下面这些 Function 接口。
IntFunction 、DoubleFunction 、LongFunction 、ToIntFunction 、ToDoubleFunction 、DoubleToIntFunction 等等,使用方法和上面一样。
4.4 Function 接口总结
① Function 接口是一个功能型接口,是一个转换数据的作用。
② Function 接口实现 apply
方法来做转换。
5 总结
通过前面的介绍,已经对Consumer、Supplier、Predicate、Function
这几个接口有详细的了解了,其实,这几个接口并不是很难,只是有点抽象,多加理解会发现很简单,并且特别好用!