Java函数式接口在数据处理中的应用

函数式接口在数据处理中的应用什么是函数式接口？函数式接口只包含一个抽象方法的接口。数据处理中的应用：数据过滤：使用 filter() 方法仅保留满足条件的元素。数据映射：使用 map() 方法将每个元素转换为另一个类型。数据分组：使用 groupingby() 方法按键将数据分组到 map 中。数据聚合：使用 reduce() 方法将数据组合成一个单一值。实战案例：使用函数式接口轻松解析 json 数据文件。

Java 函数式接口在数据处理中的应用

什么是函数式接口？

函数式接口是一个接口，其中只包含一个抽象方法。在 Java 8 中，此类接口使用 @FunctionalInterface 注解进行标记。

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lambda 表达式和方法引用

lambda 表达式和方法引用允许我们创建函数式接口的具体实现方式。

• lambda 表达式：参数 -> 表达式
• 方法引用：类型::方法名称

数据处理中的应用

函数式接口在数据处理中有以下应用：

1. 数据过滤

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使用 filter() 方法，我们可以过滤数据，仅保留满足特定条件的元素。

List numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
List evenNumbers = numbers.stream()
        .filter(n -> n % 2 == 0)
        .toList();
System.out.println(evenNumbers); // [2, 4]

2. 数据映射

使用 map() 方法，我们可以将一个集合中的每个元素转换为另一个类型。

List strings = List.of("1", "2", "3");
List ints = strings.stream()
        .map(Integer::parseInt)
        .toList();
System.out.println(ints); // [1, 2, 3]

3. 数据分组

使用 groupingBy() 方法，我们可以按键将数据分组到 Map 中。

List persons = List.of(
        new Person("John", 30),
        new Person("Jane", 25),
        new Person("Michael", 35)
);
Map> groupedByAge = persons.stream()
        .collect(groupingBy(Person::getAge));
System.out.println(groupedByAge); // {30=[John], 25=[Jane], 35=[Michael]}

4. 数据聚合

使用 reduce() 方法，我们可以聚合数据，将它们组合成一个单一值。

Integer sumOfNumbers = numbers.stream()
        .reduce((a, b) -> a + b)
        .orElse(0);
System.out.println(sumOfNumbers); // 15

实战案例：解析 JSON 数据

考虑一个包含 JSON 表示的员工数据的文本文件。我们使用函数式接口可以轻松地解析此数据：

[
  {
    "id": 1,
    "name": "John",
    "age": 30
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Jane",
    "age": 25
  }
]

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
TypeReference> typeReference = new TypeReference<>() {};
List employees = mapper.readValue(file, typeReference);

List employeeNames = employees.stream()
        .map(Employee::getName)
        .toList();
System.out.println(employeeNames); // [John, Jane]