深入探索项目中关于Java 8 Stream API使用

1. 数据清洗与预处理

场景：在一个电商系统中，需要从大量订单数据中提取出特定条件的订单进行分析，比如找出所有已完成且支付金额超过100元的订单

List<Order> orders = ...; // 订单列表
List<Order> filteredOrders = orders.stream()
    .filter(Order::isCompleted)
    .filter(order -> order.getAmount() > 100)
    .collect(Collectors.toList());

2. 统计分析

场景：在一个社交媒体平台，需要统计每个用户的发帖数量，并按发帖数量降序排列展示前10名活跃用户。

Map<User, Long> postCounts = posts.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Post::getUser, Collectors.counting()));

List<User> topUsers = postCounts.entrySet().stream()
    .sorted(Map.Entry.<User, Long>comparingByValue().reversed())
    .limit(10)
    .map(Map.Entry::getKey)
    .collect(Collectors.toList());

3. 数据转换与导出

场景：在一个报表系统中，需要将数据库中的原始数据转换成适合Excel导出的格式，比如将用户信息转换成CSV字符串。

List<User> userList = ...; // 用户列表
String csvContent = userList.stream()
    .map(user -> user.getName() + "," + user.getEmail())
    .collect(Collectors.joining("\n"));

List<User> userList = ...; // 用户列表
String csvContent = userList.stream()
    .map(user -> user.getName() + "," + user.getEmail())
    .collect(Collectors.joining("\n"));

4. 复杂逻辑处理

场景：在一个金融系统中，需要对账户交易记录进行分类汇总，包括计算每个账户的总交易额、平均交易额，并区分出交易次数少于3次的账户。

Map<Account, DoubleSummaryStatistics> accountStats = transactions.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getAccount,
        Collectors.summarizingDouble(Transaction::getAmount)));

List<Account> inactiveAccounts = accountStats.entrySet().stream()
    .filter(entry -> entry.getValue().getCount() < 3)
    .map(Map.Entry::getKey)
    .collect(Collectors.toList());

5. 并行处理

对于大数据量的处理，Stream API还支持并行处理，只需简单地调用.parallel()方法即可。

long totalAmount = orders.parallelStream()
    .filter(Order::isCompleted)
    .mapToLong(Order::getAmount)
    .sum();

这些实例展示了Stream API在数据处理方面的强大能力，它使得开发者能够以更少的代码实现复杂的逻辑，同时也更容易理解和维护。在实际项目中合理运用Stream API，可以显著提高开发效率和程序性能。