java中stream处理

系统安全性评估 (SSA) 详细解析 系统安全性评估(SSA)是一种自下而上的验证过程,目的是确保系统设计中的每个功能、子系统、硬件和软件的实现,符合早期通过 FHA 和 PSSA 设定的安全性需求。它通过对已实现的系统进行系统性综合评价,检验各项设计和安装是否符合预期的安全性目标,最终支持飞机的适航认证。飞行控制系统是飞机安全性设计的核心子系统之一,负责控制飞机的姿态和方向。为了确保飞行控制系统能够在各种飞行条件下保持安全运行,SSA 被用于验证该系统的设计是否满足 FHA 中设定的安全性目标。 阅读详情

JAVA8中引入了lamda表达式和Stream接口。其丰富的API及强大的表达能力极大的简化代码,提升了效率。

下面记录下stream处理功能

Person只是简单的实体类

@Data
public class Person {


   private Integer    id;
   private   String name;
    private  String sex;
    private  Long  height;
}
 
  List<Person> peopleList=Person.constructPersons();

         Person person=new Person();
         person.setName("name0");
         peopleList.add(person);

         logger.info("原始数据:{}",JSON.toJSON(peopleList));

         List<String> list = peopleList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

         logger.info("返回List数据:{}",JSON.toJSON(list));

         Set<String> set = peopleList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

         logger.info("返回Set数据:{}",JSON.toJSON(set));
         String joined = peopleList.stream()
                 .map(Person::getName)
                 .collect(Collectors.joining("|"));
         logger.info("返回String数据:{}",JSON.toJSON(joined));


         Long total = peopleList.stream()
                 .collect( Collectors.summingLong(Person::getMillis));
         logger.info("返回Long数据:{}",JSON.toJSON(total));

         Map<String, List<Person>> byDept
                 = peopleList.stream()
                 .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName));
         logger.info("返回Map数据:{}",JSON.toJSON(byDept));

         Map<String,Long> totalByDept
                 = peopleList.stream()
                 .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName,Collectors.summingLong(Person::getMillis)));
         logger.info("返回totalByDept数据:{}",JSON.toJSON(totalByDept));

         Map<Boolean, List<Person>> passingFailing =
                 peopleList.stream()
                         .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getId() >= 3));

         logger.info("返回passingFailing数据:{}",JSON.toJSON(passingFailing));
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

 

OpenClaw进阶实战(二十一):工作流6:跨平台舆情监控与自动响应 摘要: 本文介绍基于OpenClaw构建自动化舆情监控系统,实现多平台数据采集、AI情感分析与智能预警。系统架构包含数据采集(微博/小红书/抖音)、消息队列、情感分析(SnowNLP/大模型API)、分级预警和自动响应模块。通过技能化开发(如微博API采集、小红书模拟登录)实现7×24小时监控,结合情感强度与传播速度分级处理负面舆情,形成"采集-分析-预警-处置"闭环,适用于企业私有化部署。 阅读详情

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