Java8新特性

tech2022-08-01  160

主要内容

Lambda 表达式函数式接口方法引用与构造器引用Stream API接口中的默认方法与静态方法新时间日期 API其他新特性

Lambda 表达式

Lambda 是一个匿名函数,我们可以把 Lambda 表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。可以写出更简洁、更灵活的码。作为一种更紧凑的代码风格,使Java的语言表达能力得到了提升。

Lambda 表达式语法

Lambda 表达式在Java 语言中引入了一个新的语法元素和操作符。这个操作符为 “->” , 该操作符被称为 Lambda 操作符或剪头操作符。它将 Lambda 分为两个部分:

左侧:指定了 Lambda 表达式需要的所有参数 右侧:指定了 Lambda 体,即 Lambda 表达式要执行 的功能。

Lambda的格式

接口名 对象名 = (参数)->{Lambda体};

接口代码:

interface ILambda{ int decrease(int x, int y); }

使用前:

ILambda iLambda = new ILambda() { @Override public int decrease(int x, int y) { return x-y; } };

使用后:

ILambda tComparator1 = (x, y) -> x - y;

参数:只需要一个参数时,参数的小括号可以省略

当 Lambda 体只有一条语句时,return 与大括号可以省略

类型推断:上述 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断 得出的。Lambda 表达式中无需指定类型,程序依然可以编译,这是因为 javac 根据程序的上下文,在后台推断出了参数的类型。Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境,是由编译器推断出来的。

什么是函数式接口

只包含一个抽象方法的接口,称为函数式接口。你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。(若 Lambda 表达式抛出一个受检异常,那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明)。我们可以在任意函数式接口上使用 @FunctionalInterface 注解,这样做可以检查它是否是一个函数式接口,同时 javadoc 也会包含一条声明,说明这个接口是一个函数式接口。

方法引用与构造器引用

方法引用

当要传递给Lambda体的操作,已经有实现的方法了,可以使用方法引用!(实现抽象方法的参数列表,必须与方法引用方法的参数列表保持一致!)方法引用:使用操作符 “::” 将方法名和对象或类的名字分隔开来。

如下三种主要使用情况:  对象::实例方法  类::静态方法  类::实例方法

构造器引用

格式: ClassName::new 与函数式接口相结合,自动与函数式接口中方法兼容。 可以把构造器引用赋值给定义的方法,与构造器参数 列表要与接口中抽象方法的参数列表一致!

强大的 Stream API

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一 个则是 Stream API(java.util.stream.*)。Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

流是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。

“集合讲的是数据,流讲的是计算!” 注意: ①Stream 自己不会存储元素。 ②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。 ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

创建流

Java8 中的 Collection 接口被扩展,提供了 两个获取流的方法:

default Stream stream() : 返回一个顺序流 default StreamparallelStream() : 返回一个并行流

由数组创建流

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可 以获取数组流:

//1. Collection 提供了两个方法 stream() 与 parallelStream() List<String> list = new ArrayList<>(); Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流 Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流

Integer[] nums = new Integer[10]; Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);

通过 Stream 类中静态方法 of()

Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);

创建无限流

//迭代 Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10); stream3.forEach(System.out::println); //生成 Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2); stream4.forEach(System.out::println);

Stream 的中间操作

筛选与切片

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水 线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理! 而在终止操作时一次性全部处理,称为“惰性求值”。

方 法描 述filter(Predicate p)接收 Lambda , 从流中排除某些元素。distinct()筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素limit(long maxSize)截断流,使其元素不超过给定数量。skip(long n)跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补

代码示例:

// 创建一个测试的实体类 public class Employee { private int id; private String name; private int age; private double salary; public Employee() { } public Employee(String name) { this.name = name; } public Employee(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } public Employee(int id, String name, int age, double salary) { this.id = id; this.name = name; this.age = age; this.salary = salary; } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } public double getSalary() { return salary; } public void setSalary(double salary) { this.salary = salary; } public String show() { return "测试方法引用!"; } @Override public int hashCode() { final int prime = 31; int result = 1; result = prime * result + age; result = prime * result + id; result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode()); long temp; temp = Double.doubleToLongBits(salary); result = prime * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32)); return result; } @Override public boolean equals(Object obj) { if (this == obj) return true; if (obj == null) return false; if (getClass() != obj.getClass()) return false; Employee other = (Employee) obj; if (age != other.age) return false; if (id != other.id) return false; if (name == null) { if (other.name != null) return false; } else if (!name.equals(other.name)) return false; if (Double.doubleToLongBits(salary) != Double.doubleToLongBits(other.salary)) return false; return true; } @Override public String toString() { return "Employee [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + ", salary=" + salary + "]"; } } @Test public void test01() { //2. 中间操作 List<Employee> emps = Arrays.asList( new Employee(102, "李四", 59, 6666.66), new Employee(101, "张三", 18, 9999.99), new Employee(103, "王五", 28, 3333.33), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(105, "田七", 38, 5555.55) ); Stream<Employee> stream = emps.stream() .filter((e) -> { System.out.println("测试中间操作"); return e.getAge() <= 35; }); //只有当做终止操作时,所有的中间操作会一次性的全部执行,称为“惰性求值” stream.forEach(System.out::println); }

运行结果:

测试中间操作 测试中间操作 Employee [id=101, name=张三, age=18, salary=9999.99] 测试中间操作 Employee [id=103, name=王五, age=28, salary=3333.33] 测试中间操作 Employee [id=104, name=赵六, age=8, salary=7777.77] 测试中间操作 Employee [id=104, name=赵六, age=8, salary=7777.77] 测试中间操作 Employee [id=104, name=赵六, age=8, salary=7777.77] 测试中间操作

如果没有惰性求值“测试中间操作”会一直连续打印

映射

方 法描 述map(Function f)接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。mapToDouble(ToDoubleFunction f)接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 DoubleStream。mapToInt(ToIntFunction f)接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 IntStream。mapToLong(ToLongFunction f)接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的 LongStream。flatMap(Function f)接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流

代码示例:

Stream<String> stringStream = emps.stream().map(Employee::getName); stringStream.forEach(System.out::println); Stream<Character> stream3 = strList.stream() .flatMap(StreamAPI01::filterCharacter); stream3.forEach(System.out::println); } public static Stream<Character> filterCharacter(String str){ List<Character> list = new ArrayList<>(); for (Character ch : str.toCharArray()) { list.add(ch); } return list.stream(); }

运行结果:

李四 张三 王五 赵六 赵六 赵六 田七 a a a b b b c c c d d d e e e

排序

方 法描 述sorted()产生一个新流,其中按自然顺序排序sorted(Comparator comp)产生一个新流,其中按比较器顺序排序

代码示例:

emps.stream() .map(Employee::getName) .sorted() .forEach(System.out::println);

运行结果:

张三 李四 王五 田七 赵六 赵六 赵六

Stream 的终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的 值,例如:List、Integer,甚至是 void 。 注意:流进行了终止操作后,不能再次使用 查找与匹配

方 法描 述allMatch(Predicate p)检查是否匹配所有元素anyMatch(Predicate p)检查是否至少匹配一个元素noneMatch(Predicate p)检查是否没有匹配所有元素findFirst()返回第一个元素findAny()返回当前流中的任意元素count()返回流中元素总数max(Comparator c)返回流中最大值min(Comparator c)返回流中最小值forEach(Consumer c)内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代,称为外部迭代。相反,Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

归约

方 法描 述reduce(T iden, BinaryOperator b)可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Treduce(BinaryOperator b)可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional

备注:map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式,因 Google 用它来进行网络搜索而出名。 代码示例:

//需求:搜索名字中 “六” 出现的次数 @Test public void test2(){ Optional<Integer> sum = emps.stream() .map(Employee::getName) .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter) .map((ch) -> { if(ch.equals('六')) return 1; else return 0; }).reduce(Integer::sum); System.out.println(sum.get()); }

运行结果:

3

收集

方 法描 述collect(Collector c)将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法

新时间日期 API

LocalDate、LocalTime、LocalDateTime 类的实 例是不可变的对象,分别表示使用 ISO-8601日历系统的日期、时间、日期和时间。它们提供 了简单的日期或时间,并不包含当前的时间信 息。也不包含与时区相关的信息。

Instant 时间戳

用于“时间戳”的运算。它是以Unix元年(传统的设定为UTC时区1970年1月1日午夜时分)开始所经历的描述进行运算

Duration 和 Period

Duration:用于计算两个“时间”间隔 Period:用于计算两个“日期”间隔

日期的操纵

TemporalAdjuster : 时间校正器。有时我们可能需要获取例如:将日期调整到“下个周日”等操作。

TemporalAdjusters : 该类通过静态方法提供了大量的常用TemporalAdjuster的实现。

解析与格式化

java.time.format.DateTimeFormatter 类:该类提供了三种格式化方法:  预定义的标准格式  语言环境相关的格式  自定义的格式

时区的处理

 Java8 中加入了对时区的支持,带时区的时间为分别为:ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime其中每个时区都对应着 ID,地区ID都为 “{区域}/{城市}”的格式例如 :Asia/Shanghai 等 ZoneId:该类中包含了所有的时区信息 getAvailableZoneIds() : 可以获取所有时区时区信息 of(id) : 用指定的时区信息获取 ZoneId 对象 代码示例:

import java.time.DayOfWeek; import java.time.Duration; import java.time.Instant; import java.time.LocalDate; import java.time.LocalDateTime; import java.time.OffsetDateTime; import java.time.Period; import java.time.ZoneId; import java.time.ZoneOffset; import java.time.ZonedDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.time.temporal.TemporalAdjusters; import java.util.Set; import org.junit.Test; public class TestLocalDateTime { //6.ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime : 带时区的时间或日期 @Test public void test7(){ LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai")); System.out.println(ldt); ZonedDateTime zdt = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("US/Pacific")); System.out.println(zdt); } @Test public void test6(){ Set<String> set = ZoneId.getAvailableZoneIds(); set.forEach(System.out::println); } //5. DateTimeFormatter : 解析和格式化日期或时间 @Test public void test5(){ // DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE; DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss E"); LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(); String strDate = ldt.format(dtf); System.out.println(strDate); LocalDateTime newLdt = ldt.parse(strDate, dtf); System.out.println(newLdt); } //4. TemporalAdjuster : 时间校正器 @Test public void test4(){ LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(); System.out.println(ldt); LocalDateTime ldt2 = ldt.withDayOfMonth(10); System.out.println(ldt2); LocalDateTime ldt3 = ldt.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY)); System.out.println(ldt3); //自定义:下一个工作日 LocalDateTime ldt5 = ldt.with((l) -> { LocalDateTime ldt4 = (LocalDateTime) l; DayOfWeek dow = ldt4.getDayOfWeek(); if(dow.equals(DayOfWeek.FRIDAY)){ return ldt4.plusDays(3); }else if(dow.equals(DayOfWeek.SATURDAY)){ return ldt4.plusDays(2); }else{ return ldt4.plusDays(1); } }); System.out.println(ldt5); } //3. //Duration : 用于计算两个“时间”间隔 //Period : 用于计算两个“日期”间隔 @Test public void test3(){ Instant ins1 = Instant.now(); System.out.println("--------------------"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { } Instant ins2 = Instant.now(); System.out.println("所耗费时间为:" + Duration.between(ins1, ins2)); System.out.println("----------------------------------"); LocalDate ld1 = LocalDate.now(); LocalDate ld2 = LocalDate.of(2011, 1, 1); Period pe = Period.between(ld2, ld1); System.out.println(pe.getYears()); System.out.println(pe.getMonths()); System.out.println(pe.getDays()); } //2. Instant : 时间戳。 (使用 Unix 元年 1970年1月1日 00:00:00 所经历的毫秒值) @Test public void test2(){ Instant ins = Instant.now(); //默认使用 UTC 时区 System.out.println(ins); OffsetDateTime odt = ins.atOffset(ZoneOffset.ofHours(8)); System.out.println(odt); System.out.println(ins.getNano()); Instant ins2 = Instant.ofEpochSecond(5); System.out.println(ins2); } //1. LocalDate、LocalTime、LocalDateTime @Test public void test1(){ LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(); System.out.println(ldt); LocalDateTime ld2 = LocalDateTime.of(2016, 11, 21, 10, 10, 10); System.out.println(ld2); LocalDateTime ldt3 = ld2.plusYears(20); System.out.println(ldt3); LocalDateTime ldt4 = ld2.minusMonths(2); System.out.println(ldt4); System.out.println(ldt.getYear()); System.out.println(ldt.getMonthValue()); System.out.println(ldt.getDayOfMonth()); System.out.println(ldt.getHour()); System.out.println(ldt.getMinute()); System.out.println(ldt.getSecond()); } }

接口中的默认方法与静态方法

接口中的默认方法

Java 8中允许接口中包含具有具体实现的方法,该方法称为“默认方法”,默认方法使用 default 关键字修饰。

接口默认方法的”类优先”原则

若一个接口中定义了一个默认方法,而另外一个父类或接口中 又定义了一个同名的方法时 选择父类中的方法: 如果一个父类提供了具体的实现,那么接口中具有相同名称和参数的默认方法会被忽略。 接口冲突: 如果一个父接口提供一个默认方法,而另一个接口也提供了一个具有相同名称和参数列表的方法(不管方法 是否是默认方法),那么必须覆盖该方法来解决冲突

接口中的静态方法

Java8 中,接口中允许添加静态方法。

Optional 类

Optional 类(java.util.Optional) 是一个容器类,代表一个值存在或不存在,原来用 null 表示一个值不存在,现在 Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。 常用方法:

Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例 Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例 Optional.ofNullable(T t):若 t 不为 null,创建 Optional 实例,否则创建空实例 isPresent() : 判断是否包含值 orElse(T t) : 如果调用对象包含值,返回该值,否则返回t orElseGet(Supplier s) :如果调用对象包含值,返回该值,否则返回 s 获取的值 map(Function f): 如果有值对其处理,并返回处理后的Optional,否则返回 Optional.empty() flatMap(Function mapper):与 map 类似,要求返回值必须是Optional

重复注解与类型注解

Java 8对注解处理提供了两点改进:可重复的注解及可用于类 型的注解。

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