Stream

//FileMode.Open是指:打开Dexcel.xls盘下的excel.xls文件,FileAccess.ReadWrite表示:可以对excel.xls文件可读可写 
//打开D盘下的excel.xls文件,进行读写。得到一个excel.xls文件的文件流
FileStream fileStream1 = new FileStream("d:/excel.xls", FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite))  


//得到一个excel.xls文件的文件流 【开打指定路径下的文件,如果文件不存在则创建文件,并打开,以进行写入】  
Stream stream = File.OpenWrite("d:/excel.xls")

//使用FileStream类从文本中读数据,,openFileDialog1.FileName的意思是“在文件对话框中"选中的文件"的完整路径” 
FileStream filestream =File.OpenRead(openFileDialog1.FileName)
FileStream filestream =File.OpenRead(string path)


//C# StreamReader类的特点:
//StreamReader用于读取文本文件。用某些方式构造一个StreamReader要比构造一个FileStream实例更简单,因为使用StreamReader时不需要FileStream的一些选项。特别是不需要模式和访问类型,因为StreamReader只能执行读取操作
StreamReader objReader = new StreamReader(文件路径);        
 string sLine="";       
 ArrayList LineList = new ArrayList();           
 while (sLine != null)       
 {         
	sLine = objReader.ReadLine();         
	if (sLine != null&&!sLine.Equals(""))          
	LineList.Add(sLine);     
 }              
objReader.Close();             
return LineList; 

<1> Stream篇(五)

<2>Stream篇(四)

<3>Stream篇(三)

<4>Stream篇(二)

<5>Stream篇(—)

07-31
### Stream 技术概述 Stream 是 Java 8 引入的一种功能强大的 API,用于对集合数据进行操作,它提供了一种声明式的、函数式编程风格的数据处理方式。Stream 使得代码更加简洁、易读,同时通过惰性求值提高了程序的性能[^2]。 在 Java 中,Stream 可以用于处理集合中的数据,支持一系列操作,如过滤、映射、排序等,这些操作可以串行或并行执行。此外,Stream 还支持并行处理,即 `parallelStream`,可以利用多核处理器的优势来加速数据处理过程[^4]。 ### Stream 的应用场景 Java Stream 流在不同系统中有着广泛的应用场景,从大数据处理到复杂业务逻辑,从实时数据处理到函数式编程,再到分布式系统,Stream 流以其高效、简洁和灵活的特点,为开发者提供了强大的数据处理能力。掌握 Stream 流的应用,对于提升 Java 程序的开发效率和代码质量具有重要意义[^1]。 #### 大数据处理 Stream API 可以用来处理大量数据集,通过并行流 (`parallelStream`) 可以充分利用多线程的优势,加快数据处理的速度。 #### 复杂业务逻辑 在处理复杂的业务逻辑时,Stream 提供了诸如 `filter`、`map`、`reduce` 等方法,可以方便地实现数据转换和聚合操作。 #### 实时数据处理 对于需要实时处理的数据流,Stream 可以提供实时的数据处理能力,例如实时数据分析和实时报告生成。 #### 函数式编程 Stream 支持函数式编程风格,允许开发者使用声明式的方式编写代码,这使得代码更易于理解和维护。 #### 分布式系统 虽然 Stream 本身不是为分布式系统设计的,但是它可以与其他技术结合使用,如与 Spring Framework 结合用于构建微服务架构中的数据处理组件。 ### Redis Stream 数据类型 Redis 5.0 推出了 Stream 类型,这是此版本最重要的功能之一,用于完美地实现消息队列。Redis Stream 支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等,让消息队列更加稳定和可靠[^3]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Java Stream 使用示例: ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class StreamExample { public static void main(String[] args) { List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David"); // 使用 Stream 进行过滤和收集 List<String> filteredNames = names.stream() .filter(name -> name.startsWith("B")) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(filteredNames); // 输出: [Bob] } } ``` ###
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