本教程详细讲解如何利用java 8 stream api将一个map
引言：数据转换的挑战
在实际的Java应用开发中，我们经常需要对复杂的数据结构进行转换。例如，从数据库或外部服务获取的数据可能以嵌套的Map形式存在，而我们的业务逻辑或前端展示可能需要一个扁平化的DTO（Data Transfer Object）列表。本教程将聚焦于一个具体的场景：将一个Map
场景描述与数据模型
假设我们有一个数据集合，它以Map
- id: 字符串类型，标识符。
- tag: 枚举类型Value (如VALUE1, VALUE2, VALUE3)。
- specificValue: Object类型，用于存储异构数据，例如整数、文本或日期。
- eventDate: LocalDate类型，表示事件日期。
- message: 字符串类型，附加信息。
我们的目标是将其转换为一个List
- tag: 枚举类型Value。
- id: 字符串类型。
- date: 格式化后的日期字符串。
- result: Object类型，对应Person中的specificValue。
为了更好地理解，我们定义相关的Java类和枚举：
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import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.stream.Collectors;
// 定义Value枚举
public enum Value {
VALUE1, VALUE2, VALUE3
}
// 源数据模型：Person类
class Person {
private String id;
private Value tag;
private Object specificValue; // 可以是Integer, String, LocalDate等
private LocalDate eventDate;
private String message;
public Person(String id, Value tag, Object specificValue, LocalDate eventDate, String message) {
this.id = id;
this.tag = tag;
this.specificValue = specificValue;
this.eventDate = eventDate;
this.message = message;
}
// Getters
public String getId() { return id; }
public Value getTag() { return tag; }
public Object getSpecificValue() { return specificValue; }
public LocalDate getEventDate() { return eventDate; }
public String getMessage() { return message; }
@Override
public String toString() {
return "Person{" +
"id='" + id + '\'' +
", tag=" + tag +
", specificValue=" + specificValue +
", eventDate=" + eventDate +
", message='" + message + '\'' +
'}';
}
}
// 目标数据模型：PersonDto类
class PersonDto {
private Value tag;
private String id;
private String date; // 格式化后的日期字符串
private Object result; // 对应Person的specificValue
public PersonDto(Value tag, String id, String date, Object result) {
this.tag = tag;
this.id = id;
this.date = date;
this.result = result;
}
// Getters
public Value getTag() { return tag; }
public String getId() { return id; }
public String getDate() { return date; }
public Object getResult() { return result; }
@Override
public String toString() {
return "PersonDto{" +
"tag=" + tag +
", id='" + id + '\'' +
", date='" + date + '\'' +
", result=" + result +
'}';
}
}使用Java Stream API进行数据转换
核心的转换逻辑将利用Stream API的flatMap和map操作。
获取Map中的所有值（List
）的Stream ： persons.values().stream()会创建一个Stream- >。
扁平化Stream： 由于我们最终需要一个List
，而不是一个List - >，我们需要将Stream
- >扁平化为Stream
。这正是flatMap操作符的作用。flatMap(List::stream)将每个List 转换为一个Stream ，然后将这些单独的Stream连接成一个单一的Stream 。 -
映射为PersonDto： 现在我们有了一个Stream
，可以使用map操作符将每个Person对象转换为一个PersonDto对象。在转换过程中，我们需要注意以下几点： - Person的tag直接映射到PersonDto的tag。
- Person的id直接映射到PersonDto的id。
- Person的eventDate（LocalDate类型）需要通过DateTimeFormatter格式化为字符串，然后映射到PersonDto的date。
- Person的specificValue（Object类型）直接映射到PersonDto的result。
收集结果： 最后，使用collect(Collectors.toList())将转换后的Stream
收集到一个List 中。
完整示例代码
下面是实现上述转换的完整Java代码：
public class StreamTransformationExample {
// 定义日期格式化器
private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("dd-MM-yyyy");
public static void main(String[] args) {
// 1. 准备源数据
Map> personsData = new HashMap<>();
// 模拟数据
LocalDate date1 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
LocalDate date2 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
LocalDate date3 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
LocalDate date4 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
LocalDate date5 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
LocalDate date6 = LocalDate.of(2000, 10, 10);
personsData.put("p1", Arrays.asList(
new Person("p1", Value.VALUE1, 10, date1, "Message"),
new Person("p1", Value.VALUE2, "Text", date3, "Message"),
new Person("p1", Value.VALUE3, LocalDate.of(2000, 11, 11), date5, "Message")
));
personsData.put("p2", Arrays.asList(
new Person("p2", Value.VALUE1, 20, date2, "Message"),
new Person("p2", Value.VALUE2, "Text", date4, "Message"),
new Person("p2", Value.VALUE3, LocalDate.of(2000, 11, 12), date6, "Message")
));
System.out.println("--- 原始数据 ---");
personsData.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));
System.out.println("\n--- 转换后的DTO列表 ---");
// 2. 使用Stream API进行转换
List resultDtos = personsData.values().stream()
.flatMap(List::stream) // 扁平化Stream> 为 Stream
.map(person -> new PersonDto(
person.getTag(), // PersonDto的tag
person.getId(), // PersonDto的id
formatter.format(person.getEventDate()), // 格式化日期为字符串
person.getSpecificValue() // PersonDto的result (Object类型)
))
.collect(Collectors.toList()); // 收集为List
// 3. 打印结果
resultDtos.forEach(System.out::println);
}
} 运行上述代码，将得到如下输出：
--- 原始数据 ---
p1: [Person{id='p1', tag=VALUE1, specificValue=10, eventDate=2000-10-10, message='Message'}, Person{id='p1', tag=VALUE2, specificValue=Text, eventDate=2000-10-10, message='Message'}, Person{id='p1', tag=VALUE3, specificValue=2000-11-11, eventDate=2000-10-10, message='Message'}]
p2: [Person{id='p2', tag=VALUE1, specificValue=20, eventDate=2000-10-10, message='Message'}, Person{id='p2', tag=VALUE2, specificValue=Text, eventDate=2000-10-10, message='Message'}, Person{id='p2', tag=VALUE3, specificValue=2000-11-12, eventDate=2000-10-10, message='Message'}]
--- 转换后的DTO列表 ---
PersonDto{tag=VALUE1, id='p1', date='10-10-2000', result=10}
PersonDto{tag=VALUE2, id='p1', date='10-10-2000', result=Text}
PersonDto{tag=VALUE3, id='p1', date='10-10-2000', result=2000-11-11}
PersonDto{tag=VALUE1, id='p2', date='10-10-2000', result=20}
PersonDto{tag=VALUE2, id='p2', date='10-10-2000', result=Text}
PersonDto{tag=VALUE3, id='p2', date='10-10-2000', result=2000-11-12}关键概念与注意事项
-
flatMap 的作用：flatMap是处理嵌套集合的关键。它将一个包含多个集合的流（例如Stream
- >）转换成一个包含所有集合元素的单一流（Stream
），从而避免了多层循环的复杂性，使代码更简洁、更具声明性。 - map 的作用：map操作用于将流中的每个元素一对一地转换为另一种类型的元素。在本例中，它将每个Person对象转换为一个PersonDto对象。
- 处理异构数据类型（Object）：当某个属性可能包含不同类型的数据时（如Integer、String、LocalDate），将其定义为Object类型是常见的做法。Stream API在映射时会直接传递这个Object引用，不需要额外的类型转换（除非在PersonDto中需要进一步处理）。在实际应用中，如果需要对Object类型的值进行后续操作，通常需要进行类型检查或模式匹配。
- 日期格式化：java.time.format.DateTimeFormatter是Java 8中处理日期时间格式化的标准工具。使用formatter.format(localDate)可以方便地将LocalDate对象转换为指定格式的字符串。
- 代码可读性：使用Stream API可以使数据转换逻辑更加清晰和简洁。链式调用使得数据流向一目了然，提高了代码的可读性和可维护性。
- 性能考量：对于大规模数据，Stream API通常能提供良好的性能，因为它能够利用多核处理器进行并行处理（通过parallelStream()）。然而，对于小规模数据，传统循环的性能开销可能更小。在大多数业务场景下，Stream API的简洁性和可读性优势更为突出。
总结
本教程展示了如何利用Java 8 Stream API高效地将一个复杂的嵌套Map数据结构扁平化，并将其中的对象映射为目标DTO列表。通过flatMap和map操作的组合，我们能够优雅地处理集合的扁平化、对象的转换、异构数据类型的传递以及日期格式化等常见的数据处理需求。掌握这些Stream操作对于编写现代、高效且易于维护的Java代码至关重要。
