不要再认为Stream可读性不高了！

距离Java 8发布已经过去了7、8年的时间，Java 14也刚刚发布。Java 8中关于函数式编程和新增的Stream流API至今饱受“争议”。

如果你不曾使用Stream流，那么当你见到Stream操作时一定对它发出过鄙夷的声音，并在心里说出“这都写的什么玩意儿”。

如果你热衷于使用Stream流，那么你一定被其他人说过它可读性不高，甚至在codereview时被要求改用for循环操作，更甚至被写入公司不规范编码中的案例。

这篇文章将告诉你，不要再简单地认为Stream可读性不高了！

下面我将围绕以下举例数据说明。

这里有一些学生课程成绩的数据，包含了学号、姓名、科目和成绩，一个学生会包含多条不同科目的数据。

ID	学号	姓名	科目	成绩
1	20200001	Kevin	语文	90
2	20200002	张三	语文	91
3	20200001	Kevin	数学	99
4	20200003	李四	语文	76
5	20200003	李四	数学	71
6	20200001	Kevin	英语	68
7	20200002	张三	数学	88
8	20200003	张三	英语	87
9	20200002	李四	英语	60

场景一：通过学号，计算一共有多少个学生？

通过学号对数据去重，如果在不借助Stream以及第三方框架的情况下，应该能想到通过Map的key键不能重复的特性循环遍历数据，最后计算Map中键的数量。

/**
 * List列表中的元素是对象类型，使用For循环利用Map的key值不重复通过对象中的学号字段去重，计算有多少学生
 * @param students 学生信息
 */
private void calcStudentCount(List<Student> students) {
    Map<Long, Student> map = new HashMap<>();
    for (Student student : students) {
        map.put(student.getStudentNumber(), student);
    }
  int count = map.keySet().size();
  System.out.println("List列表中的元素是对象类型，使用For循环利用Map的key值不重复通过对象中的学号字段去重，计算有多少学生：" + count);
}

你可能会觉得这很简洁清晰，但我要告诉你，这是错的！上述代码除了方法名calcStudentCount以外，冗余的for循环样板代码无法流畅传达程序员的意图，程序员必须阅读整个循环体才能理解。

接下来我们将使用Stream来准确传达程序员的意图。

Stream中distinct方法表示去重，这和MySQL的DISTINCT含义相同。Stream中，distinct去重是通过通过流元素中的hashCode()和equals()方法去除重复元素，如下所示通过distinct对List中的String类型元素去重。

private void useSimpleDistinct() {
    List<String> repeat = new ArrayList<>();
    repeat.add("A");
    repeat.add("B");
    repeat.add("C");
    repeat.add("A");
    repeat.add("C");
    
    List<String> notRepeating = repeat.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    System.out.println("List列表中的元素是简单的数据类型：" + notRepeating.size());
}

再调用完distinct方法后，再调用collect方法对流进行最后的计算，使它成为一个新的List列表类型。

但在我们的示例中，List中的元素并不是普通的数据类型，而是一个对象，所以我们不能简单的对它做去重，而是要先调用Stream中的map方法。

/**
 * List列表中的元素是对象类型，使用Stream利用HashMap通过对象中的学号字段去重，计算有多少学生
 * @param students 学生信息
 */
private void useStreamByHashMap(List<Student> students) {
    long count = students.stream().map(Student::getStudentNumber).distinct().count();
    System.out.println("List列表中的元素是对象类型，使用Stream利用Map通过对象中的学号字段去重，计算有多少学生：" + count);
}

Stream中的map方法不能简单的和Java中的Map结构对应，准确来讲，应该把Stream中的map操作理解为一个动词，含义是归类。既然是归类，那么它就会将属于同一个类型的元素化为一类，学号相同的学生自然是属于一类，所以使用map(Student::getStudentNumber)将学号相同的归为一类。在通过map方法重新生成一个流过后，此时再使用distinct中间操作对流中元素的hashCode()和equals()比较去除重复元素。

另外需要注意的是，使用Stream流往往伴随Lambda操作，有关Lambda并不是本章的重点，在这个例子中使用map操作时使用了Lambda操作中的“方法引用”——Student::getStudentNumber，语法格式为“ClassName::methodName”，完整语法是“student -> student.getStudentNumber()”，它表示在需要的时候才会调用，此处代表的是通过调用Student对象中的getStudentNumber方法进行归类。

场景二：通过学号+姓名，计算一共有多少个学生？

传统的方式依然是借助Map数据结构中key键的特性+for循环实现：

/**
 * List列表中的元素是对象类型，使用For循环利用Map的key值不重复通过对象中的学号+姓名字段去重，计算有多少学生
 * @param students 学生信息
 */
private void useForByMap(List<Student> students) {
    Map<String, Student> map = new HashMap<>();
    for (Student student : students) {
      map.put(student.getStudentNumber() + student.getStudentName(), student);
    }
    int count = map.keySet().size();
    System.out.println("List列表中的元素是对象类型，使用For循环利用Map的key值不重复通过对象中的学号+姓名字段去重，计算有多少学生：" + count);

}

如果使用Stream流改动点只是map操作中的Lambda表达式：

/**
 * List列表中的元素是对象类型，使用Stream利用HashMap通过对象中的学号+姓名字段去重，计算有多少学生
 * @param students 学生信息
 */
private void useStreamByHashMap(List<Student> students) {
    long count = students.stream().map(student -> (student.getStudentNumber() + student.getStudentName())).distinct().count();
    System.out.println("List列表中的元素是对象类型，使用Stream利用Map通过对象中的学号+姓名字段去重，计算有多少学生：" + count);
}

前面已经提到在使用map时，如果只需要调用一个方法则可以使用Lambda表达式中的“方法引用”，但这里需要调用两个方法，所以只好使用Lambda表达式的完整语法“student -> (student.getStudentNumber() + student.getStudentName())”。

这个场景主要是熟悉Lambda表达式。

场景三：通过学号对学生进行分组，例如：Map<Long, List>，key=学号，value=学生成绩信息

传统的方式仍然可以通过for循环借助Map实现分组：

/**
 * 借助Map通过for循环分类
 * @param students 学生信息
 */
private Map<Long, List<Student>> useFor(List<Student> students) {
    Map<Long, List<Student>> map = new HashMap<>();
    for (Student student : students) {
        List<Student> list = map.get(student.getStudentNumber());
        if (list == null) {
            list = new ArrayList<>();
            map.put(student.getStudentNumber(), list);
        }
        list.add(student);
    }
    return map;
}

这种实现比场景一更为复杂，充斥着大量的样板代码，同样需要程序员一行一行读for循环才能理解含义，这样的代码真的可读性高吗？

来看Stream是如何解决这个问题的：

/**
 * 通过Group分组操作
 * @param students 学生信息
 * @return 学生信息，key=学号，value=学生信息
 */
private Map<Long, List<Student>> useStreamByGroup(List<Student> students) {
    Map<Long, List<Student>> map = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getStudentNumber));
    return map;
}

一行代码搞定分组的场景，这样的代码可读性不高吗？

场景四：过滤分数低于70分的数据，此处“过滤”的含义是排除掉低于70分的数据

传统的for循环样板代码，想都不用想就知道直接在循环体中加入if判断即可：

/**
 * 通过for循环过滤
 * @param  students 学生数据
 * @return 过滤后的学生数据
 */
public List<Student> useFor(List<Student> students) {
    List<Student> filterStudents = new ArrayList<>();
    for (Student student : students) {
        if (student.getScore().compareTo(70.0) > 0) {
            filterStudents.add(student);
        }
    }
    return filterStudents;
}

使用Stream流，则需要使用心得操作——filter。

/**
 * 通过Stream的filter过滤操作
 * @param students 学生数据
 * @return 过滤后的学生数据
 */
public List<Student> useStream(List<Student> students) {
    List<Student> filter = students.stream().filter(student -> student.getScore().compareTo(70.0) > 0).collect(Collectors.toList());
    return filter;
}

filter中的Lambda表达式如果返回true，则包含进此次结果中，如果返回false则排除掉。

以上关于Stream流的操作，你真的还认为Stream的可读性不高吗？

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原文链接:https://www.cnblogs.com/yulinfeng/p/12549208.html
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