内容简介:Streams 非常强大,并且能够用简单几行代码实现你所期望的功能要点。它们正常运行时非常流畅优雅,但运行不符合预期时却让人苦不堪言。让我们学习一下如何用 IntelliJ 调试你的 Java Streams 代码,并洞察 Stream 的中间操作。在这篇文章中,我将在例子里用到 Sakila 样本数据库和 Speedment Stream ORM 框架。让我们从一个简单的 Stream 开始,我们可以在 IntelliJ 为其创建一个基本的 Stream debugger:
Streams 非常强大,并且能够用简单几行代码实现你所期望的功能要点。它们正常运行时非常流畅优雅,但运行不符合预期时却让人苦不堪言。让我们学习一下如何用 IntelliJ 调试你的 Java Streams 代码,并洞察 Stream 的中间操作。
在这篇文章中,我将在例子里用到 Sakila 样本数据库和 Speedment Stream ORM 框架。
原理
让我们从一个简单的 Stream 开始,我们可以在 IntelliJ 为其创建一个基本的 Stream debugger:
List<String> strings = Stream.of("C", "A", "B") .sorted() .collect(toList());
上面的代码创建了一个由字符串 “A”、“B”、“C”组成的 Stream
。紧接着对这个 Stream
进行 sorted()
操作,从而创建了一个新的 Stream
(至少在 Java 8-10 中是这样),其中的元素是第一个 Stream
的元素按字母 排序 的结果。也就是说,第二个 Stream
包含“A”、“B”、“C”三个元素。最后,这些将元素放到一个 List
中。
上面的代码和下面的等价:
Stream<String> s0 = Stream.of("C", "B", "A"); // "C", "A", "B" Stream<String> s1 = s0.sorted(); // "A", "B", "C" List<String> strings = s1.collect(toList()); // [“A”, “B”, “C”]
这大体上演示了 Stream debugger 如何工作。它将一个 stream 管道操作分割成多个代码片段,一步一步地调用中间运算操作,从而可以保留每一步操作的元素内容以供分析。
Stream.of("C", "B", "A") .peek(saveStep(0)) .sorted() .peek(saveStep(1)) .collect(toList()); // The final result is saved to step 2
注意:真正的技术实现并不是上面这样,它只是提供了很好的概览。
在 IntelliJ’s debugger 中有更加形象化的表示:
它简洁明了地展示了 Stream 管道里的每个中间操作细节,以及最后结果。
调用
想调用 stream debugger 的话,首先要在 Stream 定义处设置断点:
然后,启动调试会话(以 debug 模式运行):
当到达断点时,可以按指定的按钮(可能有些不好找)来调用 Stream debugger,下面用红圈标出:
这样就打开了 stream debugger,和上文所展示的一样。
数据库 Streams
我将使用 Speedment(stream ORM),它允许通过标准的 Java Streams 操作来查询数据库,因此也能通过 IntelliJ 来调试操作。可以通过 Speedment initializer 来创建一个 Speedment 项目。
可以通过下面方式创建一个 Java 应用。
Speedment app = new SakilaApplicationBuilder() .withPassword("sakila-password") // Replace with your own password .build(); FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);
现在我们可以对数据库“film”表进行 stream 操作。下面是个例子:
List<Film> map = films.stream() .filter(Film.LENGTH.equal(60)) .sorted(Film.RATING.reversed()) .collect(toList());
代码将从所有 Film
(电影) 对象中筛选出长度为 60 分钟的,然后通过 Film.RATING
(评级)对这些 Film
对象进行排序(降序),最后将所有元素放入一个 List
。
我们调用 Stream debugger 时,会看到下面这张图:
我们可以看到,初始 stream 中有 1000 部电影。筛选操作后,只剩 8 部电影,紧接着排序并放到一个 List
。
计算统计
假设我们要计算所有 PG-13 级别(电影分级制度中的一种)电影的最小时长、最大时长以及平均时长。代码如下:
IntSummaryStatistics stat = films.stream() .filter(Film.RATING.equal("PG-13")) .mapToInt(Film.LENGTH.asInt()) .summaryStatistics();
Stream debugger 展示如下:
可以看出,我们可以与 Stream debugger 交互,并在 stream 管道中点击元素来高亮显示,也可以在元素间滚动查看单个操作步骤。
Speedment 优化了数据库 Stream 中间操作,并将其融合进 SQL 查询。但使用 Stream debugger 时,优化并没有生效,以便让我们可以看到 Stream 管道中的所有操作步骤。
结论
Stream debugger 是个隐藏的瑰宝,对于 Streams 工作有很大帮助。
我认为这是 IntelliJ 团队提供的非常棒的特性。
原文链接: javacodegeeks 翻译:ImportNew.com -一杯哈希不加盐
译文链接:[]以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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