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Java Stream API 是一个功能强大的工具，可以帮助开发者高效地处理集合数据。本篇博客将专注于一个具体的应用示例，即如何使用 Java Stream API 从一个对象列表中提取多个属性值，并进行过滤和去重。这种技术在处理需要从多个字段中提取数据的情况时尤为有用。
示例背景
在开发中，我们经常需要从对象列表中提取特定的属性，并对这些属性值进行一系列操作，比如去重和非空验证。以下代码段展示了如何使用 Stream API 来处理这类需求。
代码示例与解析
List<Long> ossIdList = list.stream().flatMap(bank -> Stream.of(bank.getOssIdCn(), bank.getOssIdEn())).filter(Objects::nonNull).distinct().collect(Collectors.toList());
-
stream():
从集合list创建一个流，这是处理数据的第一步。 -
flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper):
将流中的每个元素（在这个案例中是bank对象）转换成一个新流，此处我们从每个对象中提取两个属性（ossIdCn和ossIdEn）。flatMap用于"扁平化"这些流，即将多个流合并成一个流。 -
filter(Predicate<? super T> predicate):
过滤掉流中的null值。这一步确保后续操作不会因为null值而出现错误。 -
distinct():
去除流中的重复元素，保证每个 ID 唯一。 -
collect(Collectors.toList()):
收集最终的流到一个新的列表中。这一步将处理后的结果转换为List<Long>类型，方便后续使用。
为什么使用 Stream API？
- 代码简洁: Stream API 提供了一种更清晰、更直接的方式来表达复杂的数据处理逻辑。
- 强大的链式调用: 通过链式调用，我们可以组合多个操作，使代码既简洁又易于理解。
- 性能优化: Stream API 支持并行处理，这可以显著提高处理大数据集时的性能。
总结
何利用 Java Stream API 进行高效的数据提取和处理。通过 flatMap、filter 和 distinct 等操作，我们能够从复杂的数据结构中提取和处理所需的信息，同时保持代码的清晰和高效。