你还在用for循环遍历list吗？

# 简介

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

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。

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。

熟悉Linux的同学对这种风格一定不陌生，因为它跟Linux的|管道符的思想如出一辙。上面这段话引用自runoob.com，但是其教学代码都是基于String列表进行演示，考虑到实际情况百分之80的时候都是对PO、VO进行处理，因此以下通过一个PO进行讲解。

对比起for循环操作list，最大的弊端就是代码太长太乱了，如果涉及3-4张表的操作，也就是涉及多个PO操作，那个括号简直就是俄罗斯套娃，写到最后真的自己都不知道在写什么。

# 流

+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+

PO代码

public class UserPo { private String name; private Double score;

// 省略构造函数及getter、setter}

以下操作均以UserPo进行讲解

filter

filter：过滤，就是过滤器，符合条件的通过，不符合条件的过滤掉

// 筛选出成绩不为空的学生人数count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

map

map：映射，他将原集合映射成为新的集合，在VO、PO处理的过程中较常见。在本例子中，原集合就是PO集合，新集合可以自定义映射为成绩集合，同时也可以对新集合进行相关操作。

// 取出所有学生的成绩List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());

// 将学生姓名集合串成字符串，用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

sorted

sorted：排序，可以根据指定的字段进行排序

// 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

forEach

forEach：这个应该是最常用的，也就是为每一个元素进行自定义操作

除了forEach操作会改变原集合的数据，其他的操作均不会改变原集合，这点务必引起注意

// 学生成绩太差了，及格率太低，给每个学生加10分，放个水// forEachfilterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));

collect

collect：聚合，可以用于GroudBy按指定字段分类，也可以用于返回列表或者拼凑字符串

// 按成绩进行归集Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) { System.out.println("成绩：" + entry.getKey() + " 人数：" + entry.getValue().size());}

// 返回listList<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());// 返回string用逗号分隔String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

statistics

statistics：统计，可以统计中位数，平均值，最大最小值

parallelStream

parallelStream：并行流，可以利用多线程进行流的操作，提升效率。但是其不具备线程传播性，因此使用时需要充分评估是否需要用并行流操作

// 并行流count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

# 完整代码

public class UserPo { private String name;    private Double score; public UserPo(String name, Double score) { this.name = name; this.score = score;    } public String getName() { return name;    } public void setName(String name) { this.name = name;    } public Double getScore() { return score;    } public void setScore(Double score) { this.score = score;    } @Override public String toString() { return "UserPo{" + "name='" + name + '\'' + ", score=" + score + '}'; }}

public class StreamTest {// +--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+// | stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|// +--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+public static void main(String args[]){ List<UserPo> list = new ArrayList<>(); list.add(new UserPo("小一", 10.d)); list.add(new UserPo("小五", 50.d)); list.add(new UserPo("小六", 60.d)); list.add(new UserPo("小6", 60.d)); list.add(new UserPo("小空", null));list.add(new UserPo("小九", 90.d));

long count = 0;List<UserPo> filterList = null;

// filter 过滤器的使用 // 筛选出成绩不为空的学生人数 count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();System.out.println("参加考试的学生人数：" + count);

// collect // 筛选出成绩不为空的学生集合 filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.toList()); System.out.println("参加考试的学生信息：");filterList.stream().forEach(System.out::println);

// map 将集合映射为另外一个集合 // 取出所有学生的成绩 List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());System.out.println("所有学生的成绩集合：" + scoreList);

// 将学生姓名集合串成字符串，用逗号分隔 String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));System.out.println("所有学生的姓名字符串：" + nameString);

// sorted排序 // 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed() filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList()); System.out.println("所有学生的成绩集合，逆序排序："); filterList.stream().forEach(System.out::println);

System.out.println("按学生成绩归集："); Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()) .collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore)); for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) { System.out.println("成绩：" + entry.getKey() + " 人数：" + entry.getValue().size()); } // forEach filterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10)); System.out.println("及格人数太少，给每个人加10分"); filterList.stream().forEach(System.out::println); // count count = filterList.stream().filter(p -> p.getScore() >= 60).count(); System.out.println("最后及格人数" + count);

DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics(); System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax()); System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin()); System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum()); System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage()); // 并行流 使用 count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();System.out.println("并行流处理参加考试的学生人数：" + count);}}