JAVA研发狄仁杰 5万字：Stream和Lambda表达式最佳实践2( 八 ) 7.2处理checkedException

实际上，我们并不需要显示的assign一个predicate ，只要是满足predicate接口的lambda表达式都可以看做是一个predicate 。同样可以调用and ， or和negate操作：List
stringList4=Stream.of("a","ab","aac","ad").filter(((Predicate
)a->a.startsWith("a")).and(a->a.length()>1)).collect(Collectors.toList());log.info("{}",stringList4);复制代码14.5Predicate的集合操作
如果我们有一个Predicate集合，我们可以使用reduce方法来对其进行合并运算：@TestpublicvoidcombiningPredicateCollection(){List>allPredicates=newArrayList
a.startsWith("a"));allPredicates.add(a->a.length()>1);List
stringList=Stream.of("a","ab","aac","ad").filter(allPredicates.stream().reduce(x->true,Predicate::and)).collect(Collectors.toList());log.info("{}",stringList);}复制代码
上面的例子中，我们调用reduce方法，对集合中的Predicate进行了and操作。 15.中构建无限的stream
在java中，我们可以将特定的集合转换成为stream ，那么在有些情况下，比如测试环境中，我们需要构造一定数量元素的stream ，需要怎么处理呢？
这里我们可以构建一个无限的stream ，然后调用limit方法来限定返回的数目。 15.1基本使用
先看一个使用Stream.iterate来创建无限Stream的例子：@TestpublicvoidinfiniteStream(){Stream
infiniteStream=Stream.iterate(0,i->i+1);List
collect=infiniteStream.limit(10).collect(Collectors.toList());log.info("{}",collect);}复制代码
上面的例子中，我们通过调用Stream.iterate方法，创建了一个0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4....的无限stream 。
然后调用limit(10)来获取其中的前10个。最后调用collect方法将其转换成为一个集合。
看下输出结果：INFOcom.flydean.InfiniteStreamUsage-[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]复制代码15.2自定义类型
如果我们想输出自定义类型的集合，该怎么处理呢？
首先，我们定义一个自定义类型：@Data@AllArgsConstructorpublicclassIntegerWrapper{privateIntegerinteger;}复制代码
然后利用Stream.generate的生成器来创建这个自定义类型：publicstaticIntegerWrappergenerateCustType(){returnnewIntegerWrapper(newRandom().nextInt(100));}@TestpublicvoidinfiniteCustType(){Supplier
randomCustTypeSupplier=InfiniteStreamUsage::generateCustType;Stream
infiniteStreamOfCustType=Stream.generate(randomCustTypeSupplier);List
collect=infiniteStreamOfCustType.skip(10).limit(10).collect(Collectors.toList());log.info("{}",collect);}复制代码
看下输出结果：INFOcom.flydean.InfiniteStreamUsage-[IntegerWrapper(integer=46),IntegerWrapper(integer=42),IntegerWrapper(integer=67),IntegerWrapper(integer=11),IntegerWrapper(integer=14),IntegerWrapper(integer=80),IntegerWrapper(integer=15),IntegerWrapper(integer=19),IntegerWrapper(integer=72),IntegerWrapper(integer=41)]复制代码16.自定义parallelStream的threadpool
之前我们讲到parallelStream的底层使用到了ForkJoinPool来提交任务的，默认情况下ForkJoinPool为每一个处理器创建一个线程， parallelStream如果没有特别指明的情况下，都会使用这个共享线程池来提交任务。
那么在特定的情况下，我们想使用自定义的ForkJoinPool该怎么处理呢？16.1通常操作
假如我们想做一个从1到1000的加法，我们可以用并行stream这样做：List
integerList=IntStream.range(1,1000).boxed().collect(Collectors.toList());ForkJoinPoolcustomThreadPool=newForkJoinPool(4);Integertotal=integerList.parallelStream().reduce(0,Integer::sum);log.info("{}",total);复制代码