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Java8處理數據的函數式方式是什么

發布時間:2022-01-06 20:51:57 來源:億速云 閱讀:156 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內容介紹了“Java8處理數據的函數式方式是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

處理數據的函數式方式

Java 8 不僅僅添加了函數式支持,它也通過新的函數式處理數據的方式擴展了集合(Collection)類. 而通常情況下java處理大量數據時需要大量的循環和迭代器.

例如, 假設你有一個存儲客戶(Customer)對象的collection:

Collection<Customer>&nbsp;customers;

如果你只對來自Belgium的客戶感興趣, 你將不得不迭代所有的customer對象并只保存你需要的.

Collection<Customer> belgians = new ArrayList<>();  for (Customer c : customers) {      if (c.getCountry().equals("Belgium"))          belgians.add(c);  }

這不僅花費了5行代碼,而且它也不怎么抽象.假使你有1千萬個對象時會怎樣呢?你會通過兩個線程并發過濾所有對象來提速么?那你將不得不使用大量危險的多線程代碼來重寫所有代碼.

而通過Java 8,僅僅只需要一行代碼就能實現相同的功能.通過對函數式編程的支持, Java 8 能讓你只寫一個函數表明你對哪些客戶(對象)感興趣然后使用那個函數對集合做過濾就可以了. Java 8 的新 Steams API 支持你這樣做:

customers.stream().filter(      c -> c.getCountry().equals("Belgium")  );

上面Java 8 版本的代碼不僅更短,而且更容易理解.它幾乎沒有什么 陳詞濫調(循環或迭代器等).代碼調用了filter()方法,那很明顯這段代碼是用來過濾客戶(對象)的.你不需要再把時間浪費在解讀循環中的代碼來理解它在對它的數據做什么.

假使你想并發執行這段代碼該怎么辦呢?你只需使用另一個類型的stream

customers.parallelStream().filter(      c -> c.getCountry().equals("Belgium")  );

更另人激動的是這種函數式風格的代碼也同樣適用于數據庫

在數據庫上使用函數式方式

傳統上來說, 程序員需要用特殊數據庫查詢語句去訪問數據庫的數據. 例如,下面就是用 JDBC 代碼去查找來自Belgium的客戶:

PreparedStatement s = con.prepareStatement(        "SELECT * "     + "FROM Customer C "     + "WHERE C.Country = ? ");  s.setString(1, "Belgium");  ResultSet rs = s.executeQuery();

大部分這些代碼都是字符串, 這樣會使編譯器不能發現錯誤而且這草率的代碼會導致安全問題. 還有這些大量的樣板代碼使得寫數據訪問代碼變得十分冗余. 一些工具例如 jOOQ ,通過使用特殊的java庫去提供數據庫查詢語言可以解決錯誤檢查和安全問題。 或者使用對象關系映射工具可以免去大量的無趣的代碼,可它們只能用在通用訪問查詢, 如果需要復雜的查詢,還是需要用特殊的數據庫查詢語言。

使用Java 8,借助流式API就可以用函數式方式去查詢數據庫了。例如, Jinq 是一個開源的項目,它探索怎樣的未來數據庫API可以令函數式編程成為可能。這里就是一個使用Jinq的數據庫查詢:

customers.where(      c -> c.getCountry().equals("Belgium")  );

這代碼幾乎跟跟使用流式API的代碼一樣. 事實上,未來的Jinq版本可以讓你用流式API直接寫數據庫查詢。 當代碼運行的時候,Jinq將自動翻譯成數據庫查詢代碼,正如之前JDBC查詢一樣。

這樣的話,就算沒有學過一些新的數據庫查詢語言,你也可以寫出有效率的數據庫查詢。你可以用同樣樣式的代碼用在java集合上。你也不需要特殊的java編譯器或者虛擬機。所有的代碼編譯和運行在普通的java 8 JDK上。如果你的代碼有錯誤,編譯器將找出它們并且報告給你,就像普通的java代碼。

Jinq 支持跟SQL92一樣的復雜查詢. Selection(選擇), projection(投影), joins(連接), 和子查詢 它都支持。翻譯java代碼成數據庫查詢的算法是十分靈活的,只要是它能接受的,都能翻譯。例如,Jinq能夠翻譯下面的數據庫查詢,盡管它很復雜。

customers      .where( c -> c.getCountry().equals("Belgium") )      .where( c -> {          if (c.getSalary() < 100000)              return c.getSalary() < c.getDebt();          else             return c.getSalary() < 2 * c.getDebt();          } );

正如你看到的,java 8 的函數式編程非常適合數據庫查詢。而且查詢緊湊,甚至復雜的查詢也能夠勝任。

內部運作

但這都是如何工作的呢?怎么能讓普通的Java編譯器將Java代碼轉換成數據庫查詢?Java 8 有什么特別之處使這個成為可能?

支持這些函數性風格的新的數據庫PI的關鍵是一種叫做“象征性執行”的字節碼分析手段。雖然你的代碼是被一個普通的Java編譯器編譯的并運行在一個普通的Java虛擬機中,但 Jinq 能夠在你被編譯的Java代碼運行時進行分析并從中構建數據庫查詢。使用 Java 8 Streams API 時,常會發現分析短小的函數時,象征性執行的工作效果***。

要了解這個象征性執行是如何工作的,最簡單的方法是用一個例子。讓我們檢查一下下面的查詢是如何被 Jinq 轉換為SQL查詢語言的:

customers      .where( c -> c.getCountry().equals("Belgium") )

初始時, 變量 customers 是一個集合,其對應的數據庫查詢是:

SELECT *    FROM Customers C

然后,where() 方法被調用,一個函數被傳遞給它。在 where() 方法中,Jinq 打開這個函數的 .class 文件,得到這個函數被編譯成的字節碼進行分析。在這個例子中,不使用真正的字節碼,讓我們用一些簡單的指令來代表這個函數的字節碼:

  1. d = c.getCountry()

  2. e = &#8220;Belgium&#8221;

  3. e = d.equals(e)

  4. return e

在這里,我們假設函數已被Java編譯器編譯成這四條指令。當調用 where() 方法時,Jinq 看到的就是這些。如何才能使Jinq理解這些代碼呢?

Jinq 通過執行代碼來分析。但 Jinq 不直接運行代碼。它是“抽象”地運行代碼:不使用真實的變量和真實的值,Jinq 使用符號來表示執行代碼時的所有值。這就是這個分析為什么被稱為“象征性執行”。

Jinq 執行每條指令,并跟蹤所有的副作用或代碼在程序狀態時改變的所有東西。下面是一個圖表,顯示出 Jinq 用象征性執行方式執行這四行代碼時發現的所有副作用。

象征性執行的例子

在圖中,你可以看到***條指令運行后,Jinq 發現了兩個副作用:變量d已經發生了變化,方法 Customer.getCountry() 被調用。由于是象征性執行,變量d沒有給出一個真正的比如是“USA”或“Denmark”的值,它被分配為 c.getCountry() 的象征性的值。

在所有這些指令被象征性執行之后,Jinq 對副作用作精簡。由于變量 d 和 e 是局部變量,它們的任何變化在函數退出后都會被丟棄,所以這些副作用可以忽略不計。Jinq也知道 Customer.getCountry() and String.equals() 方法沒修改任何變量或顯示任何輸出,因此這些方法調用也可以被忽略。由此,Jinq 可以得出這樣的結論:執行這個函數只會產生一個作用,它會返回 c.getCountry().equals("Belgium")。

一旦Jinq已明白在 where()方法中傳遞給它的函數,它可以混合數據庫查詢方面的知識,優先于 customers 集合來創建一個新的數據庫查詢。

生成數據庫查詢

這就是 Jinq 如何從你的代碼生成數據庫查詢的。象征性執行的使用意味著,這種方法對于不同的Java編譯器輸出的不同的代碼模式都是相當強大的。如果 Jinq 遇到的代碼有不能轉化為數據庫查詢的副作用,Jinq 將保持你的這些代碼不變。因為一切都是用正常的Java代碼寫的,Jinq 可以直接運行那些代碼,您的代碼將產生預期的結果。

這個簡單的翻譯實例應該讓你明白了怎樣查詢翻譯作品。你可以確信,這些算法可以正確地從你的代碼生成數據庫查詢。

“Java8處理數據的函數式方式是什么”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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