Java 过滤流是 Java IO 流的一种,它可以在读取或写入数据时对数据进行过滤。它们是装饰器设计模式的一种应用,它们可以在不修改原始流的情况下对其进行修饰。
Java 过滤流有两种:字节过滤流和字符过滤流。字节过滤流用于处理原始字节流,而字符过滤流用于处理原始字符流。
Java 过滤流有很多不同的子类,如 BufferedInputStream、BufferedOutputStream、DataInputStream、DataOutputStream 等。它们都是装饰器设计模式的一种应用,它们可以在不修改原始流的情况下对其进行修饰。
// 使用 BufferedInputStream 和 BufferedOutputStream 创建文件复制功能 try (BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(new FileInputStream("source.txt")); BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("target.txt"))) { int data; while ((data = bis.read()) != -1) { bos.write(data); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
过滤操作产生过滤流,即输入流的子集,其元素对于指定的谓词计算为true。
predicate是一个接受元素并返回布尔值的函数。
过滤的流具有与输入流相同的类型。
如果predicate对所有元素求值为false,它将生成一个空流。
以下代码仅在女性中使用员工流和过滤器。 它将女性映射到他们的名字,并将它们打印在标准输出上。
import java.time.LocalDate; import java.time.Month; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { Employee.persons() .stream() .filter(Employee::isFemale) .map(Employee::getName) .forEach(System.out::println); } } class Employee { public static enum Gender { MALE, FEMALE } private long id; private String name; private Gender gender; private LocalDate dob; private double income; public Employee(long id, String name, Gender gender, LocalDate dob, double income) { this.id = id; this.name = name; this.gender = gender; this.dob = dob; this.income = income; } public long getId() { return id; } public void setId(long id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Gender getGender() { return gender; } public boolean isMale() { return this.gender == Gender.MALE; } public boolean isFemale() { return this.gender == Gender.FEMALE; } public void setGender(Gender gender) { this.gender = gender; } public LocalDate getDob() { return dob; } public void setDob(LocalDate dob) { this.dob = dob; } public double getIncome() { return income; } public void setIncome(double income) { this.income = income; } public static List<Employee> persons() { Employee p1 = new Employee(1, "Jake", Gender.MALE, LocalDate.of(1971, Month.JANUARY, 1), 2343.0); Employee p2 = new Employee(2, "Jack", Gender.MALE, LocalDate.of(1972, Month.JULY, 21), 7100.0); Employee p3 = new Employee(3, "Jane", Gender.FEMALE, LocalDate.of(1973, Month.MAY, 29), 5455.0); Employee p4 = new Employee(4, "Jode", Gender.MALE, LocalDate.of(1974, Month.OCTOBER, 16), 1800.0); Employee p5 = new Employee(5, "Jeny", Gender.FEMALE, LocalDate.of(1975, Month.DECEMBER, 13), 1234.0); Employee p6 = new Employee(6, "Jason", Gender.MALE, LocalDate.of(1976, Month.JUNE, 9), 3211.0); List<Employee> persons = Arrays.asList(p1, p2, p3, p4, p5, p6); return persons; } @Override public String toString() { String str = String.format("(%s, %s, %s, %s, %.2f)n", id, name, gender, dob, income); return str; } }
上面的代码生成以下结果。
对于下面的代码
import java.time.LocalDate; import java.time.Month; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { Employee.persons() .stream() .filter(Employee::isMale) .filter(p -> p.getIncome() > 5000.0) .map(Employee::getName) .forEach(System.out::println); } } ... ...
我们可以将两个滤波器组合为一个具有AND运算。
public class Main { public static void main(String[] args) { Employee.persons() .stream() .filter(p -> p.isMale() && p.getIncome() > 5000.0) .map(Employee::getName) .forEach(System.out::println); } }
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