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03:24 PM · Nov 05 ,2025
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ascent 頭像

指尖改變世界 - Java 常用函數式接口 —— Consumer接口

JDK提供了大量的函數式接口，方便我們開發的時候無需自己編寫接口，這些接口都比較通用，學會他們並且在工作中使用，不僅方便的解決問題，而且十分優雅。 1、接口概述 Consumer 接口也比較簡單，只有兩個方法，一個是抽象方法，一個是默認方法： @FunctionalInterface public interface ConsumerT { void accept(T t);

function , JAVA , stream

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niewj 頭像

豐木 - java8的stream將一個List轉為按照某個字段分組的map，再按照另一個字段取max最終得到一個map

java8的stream將一個List轉為按照某個字段分組的map，(MapString, ListOwner) 然後再按照 更新日期 字段取分組的每個list裏最大的那個，MapString, Owner 最終得到一個map ListOwner --- (MapString, ListOwner) ---- MapString, Owner 1. Owner對象結構 import c

java8 , stream

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ihengshuai 頭像

大衞talk - 走進前端二進制

由於格式和圖片解析問題，可以前往博客 閲讀原文 在實際的開發過程中經常會遇到二進制數據，常見的就有文件的上傳、下載等等，還有比較重要的圖片裁剪、灰度處理等等，這些場景都會涉及到二進制。相信很多開發者對這方面可能一知半解或者就是久而忘之，本人剛開始也是對這方面空白，通過全方位的學習後其實也挺簡單，整體總結可以直奔文中 前端二進制是一種關鍵的數據表示和處理技術，它在前端開發中具有廣泛的應用。瞭解

二進制 , blob , stream , 流媒體 , 前端

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zzd41 頭像

superZidan - 深入探索 Next.js 中的流式渲染和分塊傳輸編碼

hello 大家好，我是 superZidan，這篇文章想跟大家聊聊 Next.js 中的流式渲染和分塊傳輸機制 ，如果大家遇到任何問題，歡迎 聯繫我或者直接微信添加superZidan41 🔥🔥🔥前方高能，乾貨滿滿，建議點贊➕關注➕收藏； 温馨提示：如果你還是個 Next.js 新手，建議先閲讀這篇 Next.js 最佳實踐，照着這篇文章先把代碼敲一遍 簡述 在本篇文章中，我們將深入探索組

node.js , next.js , stream , ssr , Javascript

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suren_6225661042a5d 頭像

小狐狸學Java - stream.map 和 stream.foreach 的區別

網上很多關於講解這倆個區別的文章，但大多數要麼不明不白，要麼太複雜難理解。所以自己通俗的講一下，畢竟不會太深奧，只是個人理解。 什麼是 stream 流 我們在使用集合或數組對元素進行操作時往往會遇到這種情況：通過對不同類型的存儲元素，按照特定條件進行查找、排序、等操作時往往會寫一大段代碼，而且更要命的是，不同類型的數據，操作的方法也不一樣，比如一個存儲 Student 實體類和一個只存儲 Str

java8 , JAVA , stream

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qiupingan 頭像

求平安 - List<T> 轉 Map<K, T>通用方法

我們開發過程中經常遇到把ListT轉成map對象的場景，同時需要對key值相同的對象做個合併，lambda已經做得很好了。 定義兩個實體類分別命名為A、B。 @Data class A { private String a1; private String a2; private String a3; public A(String a1, String a

java8 , lambda , stream

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anan_5ca066790c21a 頭像

阿南 - Java1.8 Stream流的使用

流的使用 無狀態：處理單個數據 有狀態：處理所有數據 中間操作（無狀態） 中間操作（有狀態） 終端操作（短路） 終端操作（非短路） 過濾（filter） 去重（distinct） 所有匹配（allMatch） 遍歷（forEach） 映射（map） 跳過（skip） 任意匹配（

stream

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chen_67f9ccbe6f07b 頭像

異常君 - Java 9 特性詳解：從模塊系統到 API 增強的全面剖析

大家好！今天我要和大家分享 Java 9 中那些真正改變我們編碼方式的新特性。作為 Java 開發者，瞭解這些新功能不僅能讓你的代碼更簡潔、更高效，還能幫助你在團隊中脱穎而出。 Java 9 於 2017 年 9 月發佈，它帶來了自 Java 8 以來最重大的架構變革。與 Java 8 注重語法層面的革新(如 Lambda 表達式)不同，Java 9 更關注基礎設施和平台級別的改進，為大型應用開發

API , JAVA , stream , java9 , 後端

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flydean 頭像

flydean - 怎麼break java8 stream的foreach

怎麼break java8 stream的foreach 簡介 我們通常需要在java stream中遍歷處理裏面的數據，其中foreach是最最常用的方法。 但是有時候我們並不想處理完所有的數據，或者有時候Stream可能非常的長，或者根本就是無限的。 一種方法是先filter出我們需要處理的數據，然後再foreach遍歷。 那麼我們如何直接break這個stream呢？今天本文重點講解一下這個

foreach , JAVA , stream

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been_643207e565586 頭像

吳季分 - Java 8 新特性 Stream

什麼是 Stream？ Stream（流）是一個來自數據源的元素隊列並支持聚合操作 元素隊列 數據是以一系列元素的形式存在的，按照某種順序排列，形成一個隊列。在流的概念中，這些元素通常是連續到達的，可以逐個處理，而不必一次性加載整個數據集到內存中。 數據源 流的來源。 可以是集合，數組，I/O channel， 產生器generator 等。 聚合操作 對一系列元素執行計算以生成單

JAVA , stream

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prosuoqi 頭像

即興小索奇 - 【JDK新特性】StreamAPI 必學！

【必看】原創聲明：轉載請註明作者 文章來源：Stream流！ hello，我是小索奇，這次講解JDK 8新特性的重點！Stream流，到後期學習框架時候你會發現大量的Stream流出現，如果你不瞭解，相信索奇，你一定會再次回來的（索奇學習框架時也是..） 內容雖然很乾貨，但代碼比較枯燥，現在不想看的可收藏備看~ 為什麼要用Stream APIStream流是Java 8中引入的一種新的AP

jdk8 , JAVA , stream

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Stream流處理快速上手最佳實踐 | 京東物流技術團隊

一 引言 JAVA1.8得益於Lambda所帶來的函數式編程，引入了一個全新的Stream流概念Stream流式思想類似於工廠車間的“生產流水線”，Stream流不是一種數據結構，不保存數據，而是對數據進行加工處理。Stream可以看作是流水線上的一個工序。在流水線上，通過多個工序讓一個原材料加工成一個商品。 二 常用方法介紹 2.1 獲取Stream流 所有的 Collection 集合都可以通

stream , 京東雲

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dev_guo 頭像

研發軟件的郭 - 從頭學Java17-Stream API（二）結合Record、Optional

Stream API Stream API 是按照map/filter/reduce方法處理內存中數據的最佳工具。 本系列教程由Record講起，然後結合Optional，討論collector的設計。 使用Record對不可變數據進行建模 Java 語言為您提供了幾種創建不可變類的方法。可能最直接的是創建一個包含final字段的final類。下面是此類的示例。 public fin

optional , record , java17 , stream

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shiwangdeshuanggang_ejn3li 頭像

失望的雙槓_eJN3LI - Java8新特性Stream

Stream 是 Java 8 引入的一種新的抽象，用於處理集合類 (Collection) 的數據。Stream 並不存儲數據，而是按需計算數據。Stream 操作有兩個重要特性： 流水線操作 (Pipelining)：Stream 操作可以鏈式調用，形成一個流水線，這些操作既可以是中間操作（intermediate operation），也可以是終端操作（terminal operatio

JAVA , stream

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software_arch 頭像

架構悟道 - 全面吃透JAVA Stream流操作，讓代碼更加的優雅

在JAVA中，涉及到對 數組、Collection等集合類中的元素進行操作的時候，通常會通過循環的方式進行逐個處理，或者使用Stream的方式進行處理。 例如，現在有這麼一個需求： 從給定句子中返回單詞長度大於5的單詞列表，按長度倒序輸出，最多返回3個 在JAVA7及之前的代碼中，我們會可以照如下的方式進行實現： /** * 【常規方式】 * 從給定句子中返回單詞長度大於5的單詞列表，按長度

java8 , JAVA , stream , 後端

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anan_5ca066790c21a 頭像

阿南 - Java Stream流的使用

流的使用 無狀態：處理單個數據 有狀態：處理所有數據 中間操作（無狀態） 中間操作（有狀態） 終端操作（短路） 終端操作（非短路） 過濾（filter） 去重（distinct） 所有匹配（allMatch） 遍歷（forEach） 映射（map） 跳過（skip） 任意匹配（

JAVA , stream

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software_arch 頭像

架構悟道 - 講透JAVA Stream的collect用法與原理，遠比你想象的更強大

大家好，又見面了。 在我前面的文章《吃透JAVA的Stream流操作，多年實踐總結》中呢，對Stream的整體情況進行了細緻全面的講解，也大概介紹了下結果收集器Collectors的常見用法 —— 但遠不是全部。 本篇文章就來專門剖析collect操作，一起解鎖更多高級玩法，讓Stream操作真正的成為我們編碼中的神兵利器。 初識Collector 先看一個簡單的場景： 現有集團內所有人員列表，

java8 , JAVA , stream , 後端

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yongheng1886 頭像

鍵盤大蝦 - 簡單聊聊：Stream.reduce（）用法解析

基本使用 先舉一個簡單的例子： 算法題：Words 題目描述 每個句子由多個單詞組成，句子中的每個單詞的長度都可能不一樣，我們假設每個單詞的長度Ni為該單詞的重量，你需要做的就是給出整個句子的平均重量V。 解答要求 時間限制：1000ms, 內存限制：100MB 輸入 輸入只有一行，包含一個字符串S(長度不會超過100)，代表整個句子，句子中只包含大小寫的英文字

reduce , stream

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zzger 頭像

我不是碼農 - 由於鎖超時讓我發現了parallelStream並行流的關於線程上下文的一個坑

就我之前因為在處理jpa持久化對象上下文 （文：https://segmentfault.com/a/1190000043581830） 時，parallelStream並行流給我的印象就是會讀不到父線程的上下文的，所以應該在父線程裏的事務和在parallelStream裏的事務應該是區分的，而不是共用同一個事務的，然而今天因為一個鎖超時的問題，發現並沒有那麼簡單，下面我們一步一步來驗

spring , 多線程 , JAVA , stream , 事務

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flydean 頭像

flydean - 還在stream中使用peek?不要被這些陷阱絆住了

簡介 自從JDK中引入了stream之後，彷彿一切都變得很簡單，根據stream提供的各種方法，如map，peek，flatmap等等，讓我們的編程變得更美好。 事實上，我也經常在項目中看到有些小夥伴會經常使用peek來進行一些業務邏輯處理。 那麼既然JDK文檔中説peek方法主要是在調試的情況下使用，那麼peek一定存在着某些不為人知的缺點。一起來看看吧。 peek的定義和基本使用 先來看看pe

java8 , peek , JAVA , stream

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 創建並保存 Excel 文件到字節串

在日常的數據分析與業務處理過程中，Excel 文件依然是最常用的數據存儲與展示工具。無論是銷售報表、財務明細還是庫存清單，Excel 都能直觀地展示數據。然而，在一些自動化場景下，我們希望能夠通過代碼生成 Excel 文件，並將其內容直接保存為字節串（byte stream）以便傳輸、存儲或進一步處理。這種方式特別適用於 Web 後端、雲存儲或者接口返回 Excel 文件的場景。 本文將詳細介紹如

字節流 , bytesio , excel , stream , Python

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anan_5ca066790c21a 頭像

阿南 - Java Stream

流操作分類 中間操作 無狀態操作【對單個數據進行處理】 filter map peek 有狀態操作【對所有的數據進行處理】 dictinct sorted limit 終端操作 非短路操作 forEach collect count 短路操作 anyMatch findFir

stream

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zzger 頭像

我不是碼農 - kafka stream的自定義時間段窗口實現

最近系統需要做一個日誌平台，對所有接入的系統進行日誌的統計分析，因為之前用的是kafka來實現各業務系統日誌接入日誌平台的，所以想到了直接使用kafka官方本身提供的一個實時計算框架kafka stream。 kafka stream的時間窗口有兩個重要的屬性：窗口大小和步長(移動間隔)，滾動窗口Tumbling Time Window：步長等於窗口大小，滾動窗口是沒有記錄的重疊；跳躍窗口H

大數據 , stream , kafka , 實時計算

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dev_guo 頭像

研發軟件的郭 - 從頭學Java17-Stream API（一）

Stream API Stream API 是按照map/filter/reduce方法處理內存中數據的最佳工具。 本系列中的教程包含從基本概念一直到collector設計和並行流。 在流上添加中繼操作 將一個流map為另一個流 mapping流就是使用函數轉換其元素。此轉換可能會更改該流處理的元素的類型。 您可以使用 map（）) 方法將一個流map為另一個流，該方法用Functi

java17 , stream

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