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java Stream流練習

2022-11-02 06:44:42 後端開發

1.遍歷/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持類似集合的遍歷和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional型別存在的，Stream的遍歷、匹配非常簡單，

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 0, 100);
// find使用，查找第一個元素
Optional<Integer> first = list.stream().findFirst();
log.info(first.get().toString());

// match使用，判斷是否存在某個值
boolean b1 = list.stream().anyMatch(value -> value >= 100);
boolean b2 = list.stream().anyMatch(value -> value > 10);
log.info(String.valueOf(b1));
log.info(String.valueOf(b2));

// foreach使用，遍歷輸出元素
list.stream().filter(value -> value > 4).forEach(System.out::print);
System.out.println();
list.forEach(System.out::print);

2.篩選（filter）

篩選，是按照一定的規則校驗流中的元素，將符合條件的元素提取到新的流中的操作，

// 數字篩選
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20);

ArrayList<Integer> arrayList1 = new ArrayList<>();
list.stream().filter(value -> value > 4).forEach(value -> arrayList1.add(value));
log.info(arrayList1.toString());

ArrayList<Integer> arrayList2 = new ArrayList<>();
list.stream().filter(value -> value <= 4).forEach(arrayList2::add);
log.info(arrayList2.toString());

// 物件篩選
List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "男"),
        new User(2, "zgx", "男"),
        new User(3, "gg", "男"),
        new User(4, "whb", "男"),
        new User(5, "yda", "男"),
        new User(6, "bhm", "女")
);

List<User> userList2 = new ArrayList<>();
userList1.stream().filter(user -> user.getId() > 2).forEach(userList2::add);
log.info(userList2.toString());

userList1.stream().filter(user -> 					         user.getName().equals("xw")).forEach(System.out::println);

HashMap<String, Optional<User>> userHashMap = new HashMap<>();
Optional<User> man = userList1.stream().filter(user -> user.getSex().equals("男")).findFirst();
        userHashMap.put("man", man);
        log.info(userHashMap.toString());

3.聚合（max/min/count)

max、min、count這些字眼你一定不陌生，沒錯，在mysql中我們常用它們進行資料統計，Java stream中也引入了這些概念和用法，極大地方便了我們對集合、陣列的資料統計作業，

max、min、count

 // max & min & count
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 89, 9, 0, 10, 20, 30);

Optional<Integer> max = list.stream()
        .max(Comparator.comparing(Integer::intValue));
log.info(String.format("最大值是：%d", max.get()));

Optional<Integer> min = list.stream()
        .min(Comparator.comparing(value -> value.intValue()));
log.info(String.format("最小值是：%d", min.get()));

Integer count1 = Math.toIntExact(list.stream().count());
log.info(String.format("list總元素量1為：%d", count1));

Integer count2 = Math.toIntExact(list.stream().filter(value -> value > 5).count());
log.info(String.format("list元素值大于5的個數：%d", count2));


List<User> userList = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "男", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 22),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 22),
        new User(7, "lwn", "女", 22)
);
Optional<User> ageMax = userList.stream().max(Comparator.comparing(value -> value.getAge()));
log.info(String.format("年齡最大的是：%s", ageMax.get()));

Optional<User> ageMin = userList.stream().filter(user -> user.getSex().equals("男")).min(Comparator.comparing(User::getAge));
log.info(String.format("性別為男且年齡最小的：%s", ageMin.get()));

Integer count3 = Math.toIntExact(userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 22).count());
log.info(String.format("年齡大于22的用戶數量為：%d", count3));

4.映射(map/flatMap)

映射，可以將一個流的元素按照一定的映射規則映射到另一個流中，分為map和flatMap：

  • map：接收一個函式作為引數，該函式會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素，
  • flatMap：接收一個函式作為引數，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流，

map

// map
List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 3, 5, 6, 7, 8, 0, 10, 20, 22, 39);
List<Integer> collect1 = list1.stream().filter(value -> value > 7).collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("list1元素值大于7的有: %s", collect1));

List<String> list2 = Arrays.asList("xw", "sjdk", "sf", "jk", "hoksh", "shdfj", "jhgkj");
List<String> collect2 = list2.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("list2元素值全轉大寫，結果：%s", collect2));

List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "男", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 22),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 22),
        new User(7, "lwn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);
List<User> userList2 = userList1.stream()
        .map(user -> {
            if (user.getSex().equals("女")) {
                user.setAge(user.getAge() - 2);
            }
            user.setName(user.getName().toUpperCase());
            return user;
        })
        .filter(user -> user.getAge() > 19 && user.getSex().equals("女"))
        .collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("修改結果為：%s", userList2));

flatMap

// flatMap
List<String> stringList = userList1.stream()
        .flatMap(user -> {
            Stream<String> stream = Arrays.stream(user.toString().split("="));
            return stream;
        })
        .collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("flatMap處理前：%s", userList1));
log.info(String.format("flatMap轉換結果：%s", stringList));

5.歸約(reduce)

歸約，也稱縮減，顧名思義，是把一個流縮減成一個值，能實作對集合求和、求乘積和求最值操作，

// 求和
List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 3, 5, 2, 1, 5, 89, 23, 89, 23, 34);
Integer sum = list1.stream().reduce(0, Integer::sum);
log.info(String.format("list1中各元素之和：%d", sum));

// 求積
List<Integer> list2 = Arrays.asList(1, 2, 4);
Optional<Integer> product = list2.stream().reduce((x, y) -> x * y);
log.info(String.format("list中2各元素之積：%d", product.get()));

// 求最大值1
Optional<Integer> max1 = list1.stream().reduce(Integer::max);
log.info(String.format("list1中的最大值是：%d", max1.get()));

// 求最大/小值2
Optional<Integer> min1 = list1.stream().reduce((x, y) -> x < y ? x : y);
log.info(String.format("list1中的最小值：%d", min1.get()));

List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "男", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 22),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);

Integer maxAge1 = userList1.stream().reduce(0, (maxAge, user) -> maxAge > user.getAge() ? maxAge : user.getAge(), Integer::max);
log.info(String.format("年齡最大是：%d", maxAge1));

Optional<Integer> max2 = userList1.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::max);
Optional<Integer> max3 = userList1.stream().map(User::getAge).reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
log.info(String.format("年齡最大是：%d", max2.get()));
log.info(String.format("年齡最大是：%d", max3.get()));

Integer stringMaxLength = userList1.stream()
        .filter(user -> user.getAge() > 22 && user.getAge() < 25)
        .flatMap(user -> {
            Stream<String> newStream = Arrays.stream(user.toString().split("="));
            return newStream;
        })
        .collect(Collectors.toList())
        .stream().map(String::toUpperCase)
        .reduce(0, (maxLength, string) -> maxLength > string.length() ? maxLength : string.length(), Integer::max);

log.info(String.format("最大字串長度為：%s", stringMaxLength));

6.收集(collect)

collect，收集，可以說是內容最繁多、功能最豐富的部分了，從字面上去理解，就是把一個流收集起來，最終可以是收集成一個值也可以收集成一個新的集合，

collect主要依賴java.util.stream.Collectors類內置的靜態方法，

6.1歸集(toList/toSet/toMap)

因為流不存盤資料，那么在流中的資料完成處理后，需要將流中的資料重新歸集到新的集合里，toList、toSet和toMap比較常用，另外還有toCollection、toConcurrentMap等復雜一些的用法，

toList

List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 8, 0, 9, 0, 1, 23, 32, 37, 49, 48);
List<Integer> collect1 = list1.stream().filter(value -> value > 5).collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("list1中收集>5的結果為：%s", collect1));

toSet

Set<Integer> collect2 = list1.stream().filter(value -> value < 5).collect(Collectors.toSet());
log.info(String.format("list1中收集<5的結果為：%s", collect2));
collect2.forEach(value -> {System.out.print(value + " ");

toMap

List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xww", "男", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 22),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);

Map<String, User> userMap = userList1.stream()
         .filter(user -> user.getSex().equals("女"))
         .collect(Collectors.toMap(User::getName, user -> user));
log.info(String.format("性別為女的用戶轉map：%s", userMap));

6.2 統計(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于資料統計的靜態方法：

  • 計數：count
  • 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
  • 最值：maxBy、minBy
  • 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
  • 統計以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 2, 5, 3, 9, 8, 7, 6, 29, 10, 22);

// count
long count = list.stream().filter(value -> value > 10).count();
log.info(String.format("list中元素>10的個數為：%d", count));

// average
Double average = list.stream().filter(value -> value > 1).collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue));
log.info(String.format("list中元素>1的元素平均值為：%.2f", average));

List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xww", "女", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 22),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);

Double averageAge = userList1.stream()
        .filter(user -> user.getSex().equals("男"))
        .map(User::getAge)
        .collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue));
log.info(String.format("男用戶的平均年齡為：%d 歲", averageAge.intValue()));

// mapToInt
int ageSum = userList1.stream()
        .filter(user -> user.getSex().equals("女"))
        .mapToInt(User::getAge)
        .sum();
log.info(String.format("女用戶的年齡之和為：%d", ageSum));

// summarizingInt 統計 計數、總和、最小值、平均值、最大值
IntSummaryStatistics recording = userList1.stream()
        .filter(user -> user.getSex().equals("男"))
        .collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
log.info(String.format("記錄所有男用戶的年齡各項值，結果為：%s", recording));

6.3 分組(partitioningBy/groupingBy)

  • 磁區：將stream按條件分為兩個Map，比如員工按薪資是否高于8000分為兩部分，
  • 分組：將集合分為多個Map，比如員工按性別分組，有單級分組和多級分組，
partitioningBy
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 20, 37, 49, 243, 30);

// partitioningBy
Map<Boolean, List<Integer>> collect1 = list.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(value -> value > 20));
log.info(String.format("元素值是否大于20進行分組，結果為：%s", collect1));

collect1.forEach((key, value) -> {
    log.info(String.format("元素值是否大于20進行分組，結果為：%s：%s", key, value));
});

groupingBy

List<User> userList = Arrays.asList(
        new User(1, "xww", "女", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 21),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);

// groupingBy
Map<String, List<User>> collect2 = userList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(User::getSex));
log.info(String.format("根據性別對用戶進行分組，結果為：%s", collect2));

collect2.forEach((key, user) -> {
    log.info(String.format("根據性別對用戶進行分組，結果為：%s：%s", key, user));
});

6.4 接合(joining)

joining可以將stream中的元素用特定的連接符（沒有的話，則直接連接）連接成一個字串，

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 20, 37, 49, 243, 30);
String collect = list.stream()
        .map(Object::toString)
        .collect(Collectors.joining("——"));
log.info(String.format("joining測驗結果為：%s", collect));

7.排序(sorted)

sorted，中間操作，有兩種排序：

  • sorted()：自然排序，流中元素需實作Comparable介面
  • sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定義排序
List<User> userList1 = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "女", 22),
        new User(2, "zgx", "男", 21),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gg", "男", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);

// sorted
List<User> userList2 = userList1.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(User::getAge))
        .collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("按照年齡排序，結果為：%s", userList2));

// 從小到大，正序
List<String> userName1 = userList1.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(User::getAge))
        .map(User::getName)
        .collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("根據年齡從小到大排序：%s", userName1));

// 從大到小，倒序
List<String> userName2 = userList1.stream()
        .filter(user -> user.getSex().equals("男"))
        .sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed())
        .map(User::getName)
        .collect(Collectors.toList());
log.info(String.format("男用戶根據年齡從大到小排序：%s", userName2));

8.提取/組合

流也可以進行合并、去重、限制、跳過等操作，

1.去重排序

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 4, 4, 10, 9, 6, 8, 6, 2, 3, 7, 5);
List<Integer> collect = list
        .stream()
        .distinct()
        .sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue))
        .collect(Collectors.toList());
collect.forEach(x -> System.out.print(x+" ")); // 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

存在重復資料的問題，這里使用stream流的衍生功能，去除一個物件中的部分元素的重復如下：

List<User> userList = Arrays.asList(
        new User(1, "xw", "女", 21),
        new User(2, "zgx", "男", 21),
        new User(3, "whb", "男", 23),
        new User(4, "gag", "男", 30),
        new User(4, "gbg", "男", 30),
        new User(4, "gcg", "女", 30),
        new User(5, "yda", "男", 22),
        new User(6, "bhm", "女", 23),
        new User(7, "lsn", "女", 22),
        new User(8, "ksj", "女", 22)
);
ArrayList<User> collect1 = userList.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(
                                Comparator.comparing(
                                        User::getId))), ArrayList::new));

多個欄位或者多個條件去重

ArrayList<User> collect2 = userList.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(
                Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(
                        Comparator.comparing(user->user.getName() + ";" + user.getId()))), ArrayList::new)

以上使用到了collectingAndThen()根據屬性進行去重的操作，進行結果集的收集，收集到結果集之后再進行下一步的處理，在這個去重操作中還用到了toCollection、TreeSet兩個操作，

public static<T,A,R,RR> Collector<T,A,RR> collectingAndThen(Collector<T,A,R> downstream,Function<R,RR> finisher)

看原始碼中需要傳的引數有兩個，第一個引數是Collector的子類，所以Collectors類中的大多數方法都能使用，比如：toList(),toSet(),toMap()等，當然也包括collectingAndThen()，第二個引數是一個Function函式，也是去重的關鍵，用到的ArrayList::new呼叫到了ArrayList的有參構造，Function函式是R apply(T t)，在第一個引數downstream放在第二個引數Function函式的引數里面，將結果設定為t，對于toCollection是一個通用的方法，滿足treeSet收集集合，再傳入需要根據某個屬性進行比較的比較器，就能達到去重的效果，

2.限制長度(limit)

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 7, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 12);
List<Integer> collect1 = list
        .stream()
        .distinct()
        .sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue))
        .limit(6)
        .collect(Collectors.toList());
collect1.forEach(x -> System.out.print(x + " "));

3.跳過(skip)

// 跳過前幾項
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 7, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 12);
List<Integer> collect2 = list
        .stream()
        .distinct()
        .sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue))
        .skip(3)
        .limit(6)
        .collect(Collectors.toList());
collect2.forEach(x -> System.out.print(x + " "));

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    ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:23 more
  • 例外宣告

    相比于斷言適用于排除邏輯上不可能存在的狀態，例外通常是用于邏輯上可能發生的錯誤。 例外宣告 Item 1：當函式不可能拋出例外或不能接受拋出例外時，使用noexcept 理由 如果不打算拋出例外的話，程式就會認為無法處理這種錯誤，并且應當盡早終止，如此可以有效地阻止例外的傳播與擴散。 示例 //不可 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:27 more
  • Codeforces 1400E Clear the Multiset(貪心 + 分治)

    鏈接：https://codeforces.com/problemset/problem/1400/E 來源：Codeforces 思路：給你一個陣列，現在你可以進行兩種操作，操作1：將一段沒有 0 的區間進行減一的操作，操作2：將 i 位置上的元素歸零。最終問：將這個陣列的全部元素歸零后操作的最少 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:30 more
  • UVA11610 【Reverse Prime】

    本人看到此題沒有翻譯，就附帶了一個自己的翻譯版本 思考 這一題，它的第一個要求是找出所有 $7$ 位反向質數及其質因數的個數。 我們應該需要質數篩篩選1~$10^{7}$的所有數，這里就不慢慢介紹了。但是，重讀題，我們突然發現反向質數都是 $7$ 位，而將它反過來后的數字卻是 $6$ 位數，這就說明 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:36 more
  • 統計區間素數數量

    1 #pragma GCC optimize(2) 2 #include <bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 bool isprime[1000000010]; 5 vector<int> prime; 6 inline int getlist(int ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:47 more
  • C/C++編程筆記：C++中的 const 變數詳解，教你正確認識const用法

    1、C中的const 1、區域const變數存放在堆疊區中，會分配記憶體（也就是說可以通過地址間接修改變數的值）。測驗代碼如下： 運行結果： 2、全域const變數存放在只讀資料段（不能通過地址修改，會發生寫入錯誤）， 默認為外部聯編，可以給其他源檔案使用（需要用extern關鍵字修飾） 運行結果： ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:58:04 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC添加資源不懂如何修改資源宏ID

    1. 首先在資源視圖中，添加資源 2. 點擊新添加的資源，復制自動生成的ID 3. 在解決方案資源管理器中找到Resource.h檔案，編輯，使用整個專案搜索和替換的方式快速替換 宏宣告 4. Ctrl+Shift+F 全域搜索，點擊查找全部，然后逐個替換 5. 為什么使用搜索替換而不使用屬性視窗直 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:59:11 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC不懂的批量添加資源

    1. 打開資源頭檔案Resource.h，在其中預先定義好宏 ID（不清楚其實ID值應該設定多少，可以先新建一個相同的資源項，再在這個資源的ID值的基礎上遞增即可） 2. 在資源視圖中選中專案資源，按F7編輯資源檔案，按 ID 型別 相對路徑的形式添加 資源。（別忘了先把檔案拷貝到專案中的res檔案 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記：關于C++的參考型別，專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考，也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名，方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考，這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間，占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名，但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++：初學者完整指南

    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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