Lambda应用场景和使用实例
Java 8已经推出一段时间了,Lambda是其中最火的主题,不仅仅是因为语法的改变,更重要的是带来了函数式编程的思想。这篇文章主要聊聊Lambda的应用场景及其相关使用示例。
Java为何需要Lambda
1996年1月,Java 1.0发布了,此后计算机编程领域发生了翻天覆地的变化。商业发展需要更复杂的应用,大多数程序都跑在更强大的装备多核CPU的机器上。带有高效运行期编译器的Java虚拟机(JVM)的出现,使得程序员将精力更多放在编写干净、易于维护的代码上,而不是思考如何将每一个CPU时钟、每一字节内存物尽其用。
多核CPU的出现成了“房间里的大象”,无法忽视却没人愿意正视。算法中引入锁不但容易出错,而且消耗时间。人们开发了java.util.concurrent包和很多第三方类库,试图将并发抽象化,用以帮助程序员写出在多核CPU上运行良好的程序。不幸的是,到目前为止,我们走得还不够远。
那些类库的开发者使用Java时,发现抽象的级别还不够。处理大数据就是个很好的例子,面对大数据,Java还欠缺高效的并行操作。Java 8允许开发者编写复杂的集合处理算法,只需要简单修改一个方法,就能让代码在多核CPU上高效运行。为了编写并行处理这些大数据的类库,需要在语言层面上修改现有的Java:增加lambda表达式。
当然,这样做是有代价的,程序员必须学习如何编写和阅读包含lambda表达式的代码,但是,这不是一桩赔本的买卖。与手写一大段复杂的、线程安全的代码相比,学习一点新语法和一些新习惯容易很多。开发企业级应用时,好的类库和框架极大地降低了开发时间和成本,也扫清了开发易用且高效的类库的障碍。
Lambda应用场景
你有必要学习下函数式编程的概念,比如函数式编程初探,但下面我将重点放在函数式编程的实用性上,包括那些可以被大多数程序员理解和使用的技术,我们关心的如何写出好代码,而不是符合函数编程风格的代码
使用() -> {} 替代匿名类
现在Runnable线程,Swing,JavaFX的事件监听器代码等,在java 8中你可以使用Lambda表达式替代丑陋的匿名类。
//Before Java 8:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8 ");
}
}).start();
//Java 8 way:
new Thread(() -> System.out.println("In Java8!"));
// Before Java 8:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
System.out.println("without lambda expression is boring");
}
});
// Java 8 way:
show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Action !! Lambda expressions Rocks");
});
使用内循环替代外循环
外循环:描述怎么干,代码里嵌套2个以上的for循环的都比较难读懂;只能顺序处理List中的元素;
内循环:描述要干什么,而不是怎么干;不一定需要顺序处理List中的元素
//Prior Java 8 :
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method",
"Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}
//In Java 8:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API",
"Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
// Even better use Method reference feature of Java 8
// method reference is denoted by :: (double colon) operator
// looks similar to score resolution operator of C++
features.forEach(System.out::println);
Output:
Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API
支持函数编程
为了支持函数编程,Java 8加入了一个新的包java.util.function,其中有一个接口java.util.function.Predicate是支持Lambda函数编程:
public static void main(args[]){
List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
System.out.println("Languages which starts with J :");
filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
System.out.println("Languages which ends with a ");
filter(languages, (str)->str.endsWith("a"));
System.out.println("Print all languages :");
filter(languages, (str)->true);
System.out.println("Print no language : ");
filter(languages, (str)->false);
System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
public static void filter(List names, Predicate condition) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name)))
.forEach((name) -> {System.out.println(name + " ");
});
}
Output:
Languages which starts with J :
Java
Languages which ends with a
Java
Scala
Print all languages :
Java
Scala
C++
Haskell
Lisp
Print no language :
Print language whose length greater than 4:
Scala
Haskell
用管道方式处理数据更加简洁
Java 8里面新增的Stream API ,让集合中的数据处理起来更加方便,性能更高,可读性更好
假设一个业务场景:对于20元以上的商品,进行9折处理,最后得到这些商品的折后价格。
final BigDecimal totalOfDiscountedPrices = prices.stream()
.filter(price -> price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20)) > 0)
.map(price -> price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9)))
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);
System.out.println("Total of discounted prices: " + totalOfDiscountedPrices);
想象一下:如果用面向对象处理这些数据,需要多少行?多少次循环?需要声明多少个中间变量?
Lambda使用实例
例1 用lambda表达式实现Runnable
一般使用Java 8时,首先做的就是使用lambda表达式替换匿名类,而实现Runnable接口是匿名类的最好示例。看一下Java 8之前的runnable实现方法,需要4行代码,而使用lambda表达式只需要一行代码。我们在这里做了什么呢?那就是用() -> {}代码块替代了整个匿名类。
// Java 8之前:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8, too much code for too little to do");
}
}).start();
//Java 8方式:
new Thread( () -> System.out.println("In Java8, Lambda expression rocks !!") ).start();
输出:
too much code, for too little to do
Lambda expression rocks !!
这个例子向我们展示了Java 8 lambda表达式的语法。你可以使用lambda写出如下代码:
(params) -> expression
(params) -> statement
(params) -> { statements }
例如,如果你的方法不对参数进行修改、重写,只是在控制台打印点东西的话,那么可以这样写:
() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions");
如果你的方法接收两个参数,那么可以写成如下这样:
(int even, int odd) -> even + odd
顺便提一句,通常都会把lambda表达式内部变量的名字起得短一些。这样能使代码更简短,放在同一行。所以,在上述代码中,变量名选用a、b或者x、y会比even、odd要好。
例2 使用Java 8 lambda表达式进行事件处理
如果你用过Swing API编程,你就会记得怎样写事件监听代码。这又是一个旧版本简单匿名类的经典用例,但现在可以不这样了。你可以用lambda表达式写出更好的事件监听代码,如下所示:
// Java 8之前:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
System.out.println("Event handling without lambda expression is boring");
}
});
// Java 8方式:
show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});
Java开发者经常使用匿名类的另一个地方是为 Collections.sort() 定制 Comparator。在Java 8中,你可以用更可读的lambda表达式换掉丑陋的匿名类。我把这个留做练习,应该不难,可以按照我在使用lambda表达式实现 Runnable 和 ActionListener 的过程中的套路来做。
例3 使用lambda表达式对列表进行迭代
如果你使过几年Java,你就知道针对集合类,最常见的操作就是进行迭代,并将业务逻辑应用于各个元素,例如处理订单、交易和事件的列表。由于Java是命令式语言,Java 8之前的所有循环代码都是顺序的,即可以对其元素进行并行化处理。如果你想做并行过滤,就需要自己写代码,这并不是那么容易。通过引入lambda表达式和默认方法,将做什么和怎么做的问题分开了,这意味着Java集合现在知道怎样做迭代,并可以在API层面对集合元素进行并行处理。下面的例子里,我将介绍如何在使用lambda或不使用lambda表达式的情况下迭代列表。你可以看到列表现在有了一个 forEach() 方法,它可以迭代所有对象,并将你的lambda代码应用在其中。
// Java 8之前:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
}
// Java 8之后:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API", "Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n));
// 使用Java 8的方法引用更方便,方法引用由::双冒号操作符标示,
// 看起来像C++的作用域解析运算符
features.forEach(System.out::println);
输出:
Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API
列表循环的最后一个例子展示了如何在Java 8中使用方法引用(method reference)。你可以看到C++里面的双冒号、范围解析操作符现在在Java 8中用来表示方法引用。
例4 使用lambda表达式和函数式接口Predicate
除了在语言层面支持函数式编程风格,Java 8也添加了一个包,叫做 java.util.function。它包含了很多类,用来支持Java的函数式编程。其中一个便是Predicate,使用 java.util.function.Predicate 函数式接口以及lambda表达式,可以向API方法添加逻辑,用更少的代码支持更多的动态行为。下面是Java 8 Predicate 的例子,展示了过滤集合数据的多种常用方法。Predicate接口非常适用于做过滤。
public static void main(args[]){
List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp");
System.out.println("Languages which starts with J :");
filter(languages, (str)->str.startsWith("J"));
System.out.println("Languages which ends with a ");
filter(languages, (str)->str.endsWith("a"));
System.out.println("Print all languages :");
filter(languages, (str)->true);
System.out.println("Print no language : ");
filter(languages, (str)->false);
System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
filter(languages, (str)->str.length() > 4);
}
public static void filter(List names, Predicate condition) {
for(String name: names) {
if(condition.test(name)) {
System.out.println(name + " ");
}
}
}
输出:
Languages which starts with J :
Java
Languages which ends with a
Java
Scala
Print all languages :
Java
Scala
C++
Haskell
Lisp
Print no language :
Print language whose length greater than 4:
Scala
Haskell
// 更好的办法
public static void filter(List names, Predicate condition) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name))).forEach((name) -> {
System.out.println(name + " ");
});
}
可以看到,Stream API的过滤方法也接受一个Predicate,这意味着可以将我们定制的 filter() 方法替换成写在里面的内联代码,这就是lambda表达式的魔力。另外,Predicate接口也允许进行多重条件的测试,下个例子将要讲到。
例5 如何在lambda表达式中加入Predicate
上个例子说到,java.util.function.Predicate 允许将两个或更多的 Predicate 合成一个。它提供类似于逻辑操作符AND和OR的方法,名字叫做and()、or()和xor(),用于将传入 filter() 方法的条件合并起来。例如,要得到所有以J开始,长度为四个字母的语言,可以定义两个独立的 Predicate 示例分别表示每一个条件,然后用 Predicate.and() 方法将它们合并起来,如下所示:
// 甚至可以用and()、or()和xor()逻辑函数来合并Predicate,
// 例如要找到所有以J开始,长度为四个字母的名字,你可以合并两个Predicate并传入
Predicate<String> startsWithJ = (n) -> n.startsWith("J");
Predicate<String> fourLetterLong = (n) -> n.length() == 4;
names.stream()
.filter(startsWithJ.and(fourLetterLong))
.forEach((n) -> System.out.print("nName, which starts with 'J' and four letter long is : " + n));
类似地,也可以使用 or() 和 xor() 方法。本例着重介绍了如下要点:可按需要将 Predicate 作为单独条件然后将其合并起来使用。简而言之,你可以以传统Java命令方式使用 Predicate 接口,也可以充分利用lambda表达式达到事半功倍的效果。
例6 中使用lambda表达式的Map和Reduce示例
本例介绍最广为人知的函数式编程概念map。它允许你将对象进行转换。例如在本例中,我们将 costBeforeTax 列表的每个元素转换成为税后的值。我们将 x -> x*x lambda表达式传到 map() 方法,后者将其应用到流中的每一个元素。然后用 forEach() 将列表元素打印出来。使用流API的收集器类,可以得到所有含税的开销。有 toList() 这样的方法将 map 或任何其他操作的结果合并起来。由于收集器在流上做终端操作,因此之后便不能重用流了。你甚至可以用流API的 reduce() 方法将所有数字合成一个,下一个例子将会讲到。
// 不使用lambda表达式为每个订单加上12%的税
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
System.out.println(price);
}
// 使用lambda表达式
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).forEach(System.out::println);
输出:
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
112.0
224.0
336.0
448.0
560.0
在上个例子中,可以看到map将集合类(例如列表)元素进行转换的。还有一个 reduce() 函数可以将所有值合并成一个。Map和Reduce操作是函数式编程的核心操作,因为其功能,reduce 又被称为折叠操作。另外,reduce 并不是一个新的操作,你有可能已经在使用它。SQL中类似 sum()、avg() 或者 count() 的聚集函数,实际上就是 reduce 操作,因为它们接收多个值并返回一个值。流API定义的 reduceh() 函数可以接受lambda表达式,并对所有值进行合并。IntStream这样的类有类似 average()、count()、sum() 的内建方法来做 reduce 操作,也有mapToLong()、mapToDouble() 方法来做转换。这并不会限制你,你可以用内建方法,也可以自己定义。在这个Java 8的Map Reduce示例里,我们首先对所有价格应用 12% 的VAT,然后用 reduce() 方法计算总和。
// 为每个订单加上12%的税
// 老方法:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double total = 0;
for (Integer cost : costBeforeTax) {
double price = cost + .12*cost;
total = total + price;
}
System.out.println("Total : " + total);
// 新方法:
List costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
double bill = costBeforeTax.stream().map((cost) -> cost + .12*cost).reduce((sum, cost) -> sum + cost).get();
System.out.println("Total : " + bill);
输出:
Total : 1680.0
Total : 1680.0
例7 通过过滤创建一个String列表
过滤是Java开发者在大规模集合上的一个常用操作,而现在使用lambda表达式和流API过滤大规模数据集合是惊人的简单。流提供了一个 filter() 方法,接受一个 Predicate 对象,即可以传入一个lambda表达式作为过滤逻辑。下面的例子是用lambda表达式过滤Java集合,将帮助理解。
// 创建一个字符串列表,每个字符串长度大于2
List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()> 2).collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, filtered list : %s %n", strList, filtered);
输出:
Original List : [abc, , bcd, , defg, jk], filtered list : [abc, bcd, defg]
另外,关于 filter() 方法有个常见误解。在现实生活中,做过滤的时候,通常会丢弃部分,但使用filter()方法则是获得一个新的列表,且其每个元素符合过滤原则。
例8 对列表的每个元素应用函数
我们通常需要对列表的每个元素使用某个函数,例如逐一乘以某个数、除以某个数或者做其它操作。这些操作都很适合用 map() 方法,可以将转换逻辑以lambda表达式的形式放在 map() 方法里,就可以对集合的各个元素进行转换了,如下所示。
// 将字符串换成大写并用逗号链接起来
List<String> G7 = Arrays.asList("USA", "Japan", "France", "Germany", "Italy", "U.K.","Canada");
String G7Countries = G7.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(G7Countries);
输出:
USA, JAPAN, FRANCE, GERMANY, ITALY, U.K., CANADA
例9 复制不同的值,创建一个子列表
本例展示了如何利用流的 distinct() 方法来对集合进行去重。
// 用所有不同的数字创建一个正方形列表
List<Integer> numbers = Arrays.asList(9, 10, 3, 4, 7, 3, 4);
List<Integer> distinct = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.printf("Original List : %s, Square Without duplicates : %s %n", numbers, distinct);
输出:
Original List : [9, 10, 3, 4, 7, 3, 4], Square Without duplicates : [81, 100, 9, 16, 49]
例10 计算集合最大值、最小值、总和及平均值
IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等流的类中,有个非常有用的方法叫做 summaryStatistics() 。可以返回 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 或者 DoubleSummaryStatistic s,描述流中元素的各种摘要数据。在本例中,我们用这个方法来计算列表的最大值和最小值。它也有 getSum() 和 getAverage() 方法来获得列表的所有元素的总和及平均值。
//获取数字的个数、最小值、最大值、总和以及平均值
List<Integer> primes = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29);
IntSummaryStatistics stats = primes.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("Highest prime number in List : " + stats.getMax());
System.out.println("Lowest prime number in List : " + stats.getMin());
System.out.println("Sum of all prime numbers : " + stats.getSum());
System.out.println("Average of all prime numbers : " + stats.getAverage());
输出:
Highest prime number in List : 29
Lowest prime number in List : 2
Sum of all prime numbers : 129
Average of all prime numbers : 12.9
总结
在Java世界里面,面向对象还是主流思想,对于习惯了面向对象编程的开发者来说,抽象的概念并不陌生。面向对象编程是对数据进行抽象,而函数式编程是对行为进行抽象。现实世界中,数据和行为并存,程序也是如此,因此这两种编程方式我们都得学。
这种新的抽象方式还有其他好处。很多人不总是在编写性能优先的代码,对于这些人来说,函数式编程带来的好处尤为明显。程序员能编写出更容易阅读的代码——这种代码更多地表达了业务逻辑,而不是从机制上如何实现。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
在写回调函数和事件处理器时,程序员不必再纠缠于匿名内部类的冗繁和可读性,函数式编程让事件处理系统变得更加简单。能将函数方便地传递也让编写惰性代码变得容易,只有在真正需要的时候,才初始化变量的值。