小编给大家分享一下Java8新特性之函数式编程的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
首先需要清楚一个概念:函数式接口;它指的是有且只有一个未实现的方法的接口,一般通过FunctionalInterface这个注解来表明某个接口是一个函数式接口。函数式接口是Java支持函数式编程的基础。
Java8中函数式编程语法能够精简代码。
使用Consumer作为示例,它是一个函数式接口,包含一个抽象方法accept,这个方法只有输入而无输出。
现在我们要定义一个Consumer对象,传统的方式是这样定义的:
Consumer c = new Consumer() { @Override public void accept(Object o) { System.out.println(o); } };
而在Java8中,针对函数式编程接口,可以这样定义:
Consumer c = (o) -> { System.out.println(o); };
上面已说明,函数式编程接口都只有一个抽象方法,因此在采用这种写法时,编译器会将这段函数编译后当作该抽象方法的实现。
如果接口有多个抽象方法,编译器就不知道这段函数应该是实现哪个方法的了。
因此,=后面的函数体我们就可以看成是accept函数的实现。
输入:->前面的部分,即被()包围的部分。此处只有一个输入参数,实际上输入是可以有多个的,如两个参数时写法:(a, b);当然也可以没有输入,此时直接就可以是()。 函数体:->后面的部分,即被{}包围的部分;可以是一段代码。输出:函数式编程可以没有返回值,也可以有返回值。如果有返回值时,需要代码段的最后一句通过return的方式返回对应的值。
当函数体中只有一个语句时,可以去掉{}进一步简化:
Consumer c = (o) -> System.out.println(o);
然而这还不是最简的,由于此处只是进行打印,调用了System.out中的println静态方法对输入参数直接进行打印,因此可以简化成以下写法:
Consumer c = System.out::println;
它表示的意思就是针对输入的参数将其调用System.out中的静态方法println进行打印。
到这一步就可以感受到函数式编程的强大能力。
通过最后一段代码,我们可以简单的理解函数式编程,Consumer接口直接就可以当成一个函数了,这个函数接收一个输入参数,然后针对这个输入进行处理;当然其本质上仍旧是一个对象,但我们已经省去了诸如老方式中的对象定义过程,直接使用一段代码来给函数式接口对象赋值。
而且最为关键的是,这个函数式对象因为本质上仍旧是一个对象,因此可以做为其它方法的参数或者返回值,可以与原有的代码实现无缝集成!
下面对Java中的几个预先定义的函数式接口及其经常使用的类进行分析学习。
Consumer是一个函数式编程接口; 顾名思义,Consumer的意思就是消费,即针对某个东西我们来使用它,因此它包含有一个有输入而无输出的accept接口方法;
除accept方法,它还包含有andThen这个方法;
其定义如下:
default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) { Objects.requireNonNull(after); return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); }; }
可见这个方法就是指定在调用当前Consumer后是否还要调用其它的Consumer;
使用示例:
public static void consumerTest() { Consumer f = System.out::println; Consumer f2 = n -> System.out.println(n + "-F2"); //执行完F后再执行F2的Accept方法 f.andThen(f2).accept("test"); //连续执行F的Accept方法 f.andThen(f).andThen(f).andThen(f).accept("test1"); }
Function也是一个函数式编程接口;它代表的含义是“函数”,而函数经常是有输入输出的,因此它含有一个apply方法,包含一个输入与一个输出;
除apply方法外,它还有compose与andThen及indentity三个方法,其使用见下述示例;
/** * Function测试 */ public static void functionTest() { Function<Integer, Integer> f = s -> s++; Function<Integer, Integer> g = s -> s * 2; /** * 下面表示在执行F时,先执行G,并且执行F时使用G的输出当作输入。 * 相当于以下代码: * Integer a = g.apply(1); * System.out.println(f.apply(a)); */ System.out.println(f.compose(g).apply(1)); /** * 表示执行F的Apply后使用其返回的值当作输入再执行G的Apply; * 相当于以下代码 * Integer a = f.apply(1); * System.out.println(g.apply(a)); */ System.out.println(f.andThen(g).apply(1)); /** * identity方法会返回一个不进行任何处理的Function,即输出与输入值相等; */ System.out.println(Function.identity().apply("a")); }
Predicate为函数式接口,predicate的中文意思是“断定”,即判断的意思,判断某个东西是否满足某种条件; 因此它包含test方法,根据输入值来做逻辑判断,其结果为True或者False。
它的使用方法示例如下:
/** * Predicate测试 */ private static void predicateTest() { Predicate<String> p = o -> o.equals("test"); Predicate<String> g = o -> o.startsWith("t"); /** * negate: 用于对原来的Predicate做取反处理; * 如当调用p.test("test")为True时,调用p.negate().test("test")就会是False; */ Assert.assertFalse(p.negate().test("test")); /** * and: 针对同一输入值,多个Predicate均返回True时返回True,否则返回False; */ Assert.assertTrue(p.and(g).test("test")); /** * or: 针对同一输入值,多个Predicate只要有一个返回True则返回True,否则返回False */ Assert.assertTrue(p.or(g).test("ta")); }
通过Stream以及Optional两个类,可以进一步利用函数式接口来简化代码。
Stream可以对多个元素进行一系列的操作,也可以支持对某些操作进行并发处理。
Stream对象的创建途径有以下几种
a. 创建空的Stream对象
Stream stream = Stream.empty();
b. 通过集合类中的stream或者parallelStream方法创建;
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d"); Stream listStream = list.stream(); //获取串行的Stream对象 Stream parallelListStream = list.parallelStream(); //获取并行的Stream对象
c. 通过Stream中的of方法创建:
Stream s = Stream.of("test"); Stream s1 = Stream.of("a", "b", "c", "d");
d. 通过Stream中的iterate方法创建:
iterate方法有两个不同参数的方法:
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f); public static<T> Stream<T> iterate(T seed, Predicate<? super T> hasNext, UnaryOperator<T> next)
其中第一个方法将会返回一个无限有序值的Stream对象:它的第一个元素是seed,第二个元素是f.apply(seed); 第N个元素是f.apply(n-1个元素的值);生成无限值的方法实际上与Stream的中间方法类似,在遇到中止方法前一般是不真正的执行的。因此无限值的这个方法一般与limit等方法一起使用,来获取前多少个元素。
当然获取前多少个元素也可以使用第二个方法。
第二个方法与第一个方法生成元素的方式类似,不同的是它返回的是一个有限值的Stream;中止条件是由hasNext来断定的。
第二种方法的使用示例如下:
/** * 本示例表示从1开始组装一个序列,第一个是1,第二个是1+1即2,第三个是2+1即3..,直接10时中止; * 也可简化成以下形式: * Stream.iterate(1, * n -> n <= 10, * n -> n+1).forEach(System.out::println); * 写成以下方式是为简化理解 */ Stream.iterate(1, new Predicate<Integer>() { @Override public boolean test(Integer integer) { return integer <= 10; } }, new UnaryOperator<Integer>() { @Override public Integer apply(Integer integer) { return integer+1; } }).forEach(System.out::println);
e. 通过Stream中的generate方法创建
与iterate中创建无限元素的Stream类似,不过它的每个元素与前一元素无关,且生成的是一个无序的队列。也就是说每一个元素都可以随机生成。因此一般用来创建常量的Stream以及随机的Stream等。
示例如下:
/** * 随机生成10个Double元素的Stream并将其打印 */ Stream.generate(new Supplier<Double>() { @Override public Double get() { return Math.random(); } }).limit(10).forEach(System.out::println); //上述写法可以简化成以下写法: Stream.generate(() -> Math.random()).limit(10).forEach(System.out::println);
f. 通过Stream中的concat方法连接两个Stream对象生成新的Stream对象 这个比较好理解不再赘述。
Stream对象提供多个非常有用的方法,这些方法可以分成两类:
中间操作:将原始的Stream转换成另外一个Stream;如filter返回的是过滤后的Stream。
终端操作:产生的是一个结果或者其它的复合操作;如count或者forEach操作。
其清单如下所示,方法的具体说明及使用示例见后文。
所有中间操作
方法 | 说明 |
---|---|
sequential | 返回一个相等的串行的Stream对象,如果原Stream对象已经是串行就可能会返回原对象 |
parallel | 返回一个相等的并行的Stream对象,如果原Stream对象已经是并行的就会返回原对象 |
unordered | 返回一个不关心顺序的Stream对象,如果原对象已经是这类型的对象就会返回原对象 |
onClose | 返回一个相等的Steam对象,同时新的Stream对象在执行Close方法时会调用传入的Runnable对象 |
close | 关闭Stream对象 |
filter | 元素过滤:对Stream对象按指定的Predicate进行过滤,返回的Stream对象中仅包含未被过滤的元素 |
map | 元素一对一转换:使用传入的Function对象对Stream中的所有元素进行处理,返回的Stream对象中的元素为原元素处理后的结果 |
mapToInt | 元素一对一转换:将原Stream中的使用传入的IntFunction加工后返回一个IntStream对象 |
flatMap | 元素一对多转换:对原Stream中的所有元素进行操作,每个元素会有一个或者多个结果,然后将返回的所有元素组合成一个统一的Stream并返回; |
distinct | 去重:返回一个去重后的Stream对象 |
sorted | 排序:返回排序后的Stream对象 |
peek | 使用传入的Consumer对象对所有元素进行消费后,返回一个新的包含所有原来元素的Stream对象 |
limit | 获取有限个元素组成新的Stream对象返回 |
skip | 抛弃前指定个元素后使用剩下的元素组成新的Stream返回 |
takeWhile | 如果Stream是有序的(Ordered),那么返回最长命中序列(符合传入的Predicate的最长命中序列)组成的Stream;如果是无序的,那么返回的是所有符合传入的Predicate的元素序列组成的Stream。 |
dropWhile | 与takeWhile相反,如果是有序的,返回除最长命中序列外的所有元素组成的Stream;如果是无序的,返回所有未命中的元素组成的Stream。 |
所有终端操作
方法 | 说明 |
---|---|
iterator | 返回Stream中所有对象的迭代器; |
spliterator | 返回对所有对象进行的spliterator对象 |
forEach | 对所有元素进行迭代处理,无返回值 |
forEachOrdered | 按Stream的Encounter所决定的序列进行迭代处理,无返回值 |
toArray | 返回所有元素的数组 |
reduce | 使用一个初始化的值,与Stream中的元素一一做传入的二合运算后返回最终的值。每与一个元素做运算后的结果,再与下一个元素做运算。它不保证会按序列执行整个过程。 |
collect | 根据传入参数做相关汇聚计算 |
min | 返回所有元素中最小值的Optional对象;如果Stream中无任何元素,那么返回的Optional对象为Empty |
max | 与Min相反 |
count | 所有元素个数 |
anyMatch | 只要其中有一个元素满足传入的Predicate时返回True,否则返回False |
allMatch | 所有元素均满足传入的Predicate时返回True,否则False |
noneMatch | 所有元素均不满足传入的Predicate时返回True,否则False |
findFirst | 返回第一个元素的Optioanl对象;如果无元素返回的是空的Optional; 如果Stream是无序的,那么任何元素都可能被返回。 |
findAny | 返回任意一个元素的Optional对象,如果无元素返回的是空的Optioanl。 |
isParallel | 判断是否当前Stream对象是并行的 |
下面就几个比较常用的方法举例说明其用法:
用于对Stream中的元素进行过滤,返回一个过滤后的Stream
其方法定义如下:
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
使用示例:
Stream<String> s = Stream.of("test", "t1", "t2", "teeeee", "aaaa"); //查找所有包含t的元素并进行打印 s.filter(n -> n.contains("t")).forEach(System.out::println);
元素一对一转换。
它接收一个Funcation参数,用其对Stream中的所有元素进行处理,返回的Stream对象中的元素为Function对原元素处理后的结果
其方法定义如下:
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
示例,假设我们要将一个String类型的Stream对象中的每个元素添加相同的后缀.txt,如a变成a.txt,其写法如下:
Stream<String> s = Stream.of("test", "t1", "t2", "teeeee", "aaaa"); s.map(n -> n.concat(".txt")).forEach(System.out::println);
元素一对多转换:对原Stream中的所有元素使用传入的Function进行处理,每个元素经过处理后生成一个多个元素的Stream对象,然后将返回的所有Stream对象中的所有元素组合成一个统一的Stream并返回;
方法定义如下:
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
示例,假设要对一个String类型的Stream进行处理,将每一个元素的拆分成单个字母,并打印:
Stream<String> s = Stream.of("test", "t1", "t2", "teeeee", "aaaa"); s.flatMap(n -> Stream.of(n.split(""))).forEach(System.out::println);
方法定义如下:
default Stream<T> takeWhile(Predicate<? super T> predicate)
如果Stream是有序的(Ordered),那么返回最长命中序列(符合传入的Predicate的最长命中序列)组成的Stream;如果是无序的,那么返回的是所有符合传入的Predicate的元素序列组成的Stream。
与Filter有点类似,不同的地方就在当Stream是有序时,返回的只是最长命中序列。
如以下示例,通过takeWhile查找”test”, “t1”, “t2”, “teeeee”, “aaaa”, “taaa”这几个元素中包含t的最长命中序列:
Stream<String> s = Stream.of("test", "t1", "t2", "teeeee", "aaaa", "taaa"); //以下结果将打印: "test", "t1", "t2", "teeeee",最后的那个taaa不会进行打印 s.takeWhile(n -> n.contains("t")).forEach(System.out::println);
与takeWhile相反,如果是有序的,返回除最长命中序列外的所有元素组成的Stream;如果是无序的,返回所有未命中的元素组成的Stream;其定义如下:
default Stream<T> dropWhile(Predicate<? super T> predicate)
如以下示例,通过dropWhile删除”test”, “t1”, “t2”, “teeeee”, “aaaa”, “taaa”这几个元素中包含t的最长命中序列:
Stream<String> s = Stream.of("test", "t1", "t2", "teeeee", "aaaa", "taaa"); //以下结果将打印:"aaaa", "taaa" s.dropWhile(n -> n.contains("t")).forEach(System.out::println);
关于reduce与collect由于功能较为复杂,在后续将进行单独分析与学习,此处暂不涉及。
用于简化Java中对空值的判断处理,以防止出现各种空指针异常。
Optional实际上是对一个变量进行封装,它包含有一个属性value,实际上就是这个变量的值。
它的构造函数都是private类型的,因此要初始化一个Optional的对象无法通过其构造函数进行创建。它提供了一系列的静态方法用于构建Optional对象:
用于创建一个空的Optional对象;其value属性为Null。
如:
Optional o = Optional.empty();
根据传入的值构建一个Optional对象;
传入的值必须是非空值,否则如果传入的值为空值,则会抛出空指针异常。
使用:
o = Optional.of("test");
根据传入值构建一个Optional对象
传入的值可以是空值,如果传入的值是空值,则与empty返回的结果是一样的。
Optional包含以下方法:
方法名说明get获取Value的值,如果Value值是空值,则会抛出NoSuchElementException异常;因此返回的Value值无需再做空值判断,只要没有抛出异常,都会是非空值。isPresentValue是否为空值的判断;ifPresent当Value不为空时,执行传入的Consumer;ifPresentOrElseValue不为空时,执行传入的Consumer;否则执行传入的Runnable对象;filter当Value为空或者传入的Predicate对象调用test(value)返回False时,返回Empty对象;否则返回当前的Optional对象map一对一转换:当Value为空时返回Empty对象,否则返回传入的Function执行apply(value)后的结果组装的Optional对象;flatMap一对多转换:当Value为空时返回Empty对象,否则传入的Function执行apply(value)后返回的结果(其返回结果直接是Optional对象)or如果Value不为空,则返回当前的Optional对象;否则,返回传入的Supplier生成的Optional对象;stream如果Value为空,返回Stream对象的Empty值;否则返回Stream.of(value)的Stream对象;orElseValue不为空则返回Value,否则返回传入的值;orElseGetValue不为空则返回Value,否则返回传入的Supplier生成的值;orElseThrowValue不为空则返回Value,否则抛出Supplier中生成的异常对象;
常用的使用场景如下:
如某个函数可能会返回空值,以往的做法:
String s = test(); if (null != s) { System.out.println(s); }
现在的写法就可以是:
Optional<String> s = Optional.ofNullable(test()); s.ifPresent(System.out::println);
乍一看代码复杂度上差不多甚至是略有提升;那为什么要这么做呢?
一般情况下,我们在使用某一个函数返回值时,要做的第一步就是去分析这个函数是否会返回空值;如果没有进行分析或者分析的结果出现偏差,导致函数会抛出空值而没有做检测,那么就会相应的抛出空指针异常!
而有了Optional后,在我们不确定时就可以不用去做这个检测了,所有的检测Optional对象都帮忙我们完成,我们要做的就是按上述方式去处理。
如要判断某个变量为空时使用提供的值,然后再针对这个变量做某种运算;
以往做法:
if (null == s) { s = "test"; } System.out.println(s);
现在的做法:
Optional<String> o = Optional.ofNullable(s); System.out.println(o.orElse("test"));
以往写法:
if (null == s) { throw new Exception("test"); } System.out.println(s);
现在写法:
Optional<String> o = Optional.ofNullable(s); System.out.println(o.orElseThrow(()->new Exception("test")));
其它场景待补充。
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