Статьи с тэгом «Java 8»

Spring Boot предоставляет два интерфейса для обработки выборки из БД: RowMapper и ResultSetExtractor. Давайте разберём их назначение, а также выясним, чем они различаются на примере справочника городов и стран.

RowMapper

Чаще всего при работе со списками в restful-сервисах, построенных на Spring Boot, вы будете использовать RowMapper. Этот класс обрабатывает отдельно каждую запись, полученную из БД, и возвращает уже готовый объект - модель данных. В большинстве случаев его вполне хватает.

Создадим простенький rest-контроллер, который будет возвращать список всех стран, которые заведены у нас в БД. Определение таблицы в СУБД postgres выглядит следующим образом:

Здесь тип serial представляет собой обычный integer, который автоматически увеличивается на 1 при добавлении каждой новой записи. То есть нет нужды при вставке явно указывать id.

Добавим туда несколько стран для примера:

Среди алгоритмических задач довольно часто встречается задача на проверку скобочной последовательности. То есть на вход передаётся строка, в которой содержатся символы скобок и, возможно, другие символы. И нужно ответить, правильно ли скобки вложены друг в друга или нет? Иными словами, на каждую открывающую скобку должна приходиться закрывающая скобка.

Зачем нужно проверять вложенность скобок

Практическим применением этой задачи может быть калькулятор, в котором пользователь вводит выражение для вычисления целиком. Также без такой проверки не обойтись при реализации простейшего интерпретатора.

Первое, что приходит в голову, это подсчитать количество открывающих и количество закрывающих скобок в строке и если эти числа равны, то считать, что последовательность скобок правильная. Возможно, это и будет работать в самых простых случаях, однако последовательность «(())» будет правильной, а последовательность «())(» - неправильной. При этом количество открывающих и закрывающих скобок у них одинаковы. Кроме того, скобки могут быть разных типов (круглая, фигурная, квадратная и т.п.) и скобки должны соответствовать ещё и по типу. Поэтому в основе такой проверки должна лежать работа со стеком.

При работе с датами часто бывает нужно получить последний день текущего месяца или года. Поскольку последний день года всегда равен 31 декабря, то мы можем напрямую создать эту дату с помощью метода LocalDate.of(). А вот последний день месяца зависит от конкретного месяца. Дней в месяце может быть 30 или 31, а для февраля и вовсе 28 или 29.

Чтобы не разбираться в логике работы календаря, начиная с Java 8 (а, значит, и в Kotlin) нам доступен специальный класс TemporalAdjusters. Он имеет несколько полезных методов, но в данном случае нас интересует lastDayOfMonth(), возвращающий специальный объект с интерфейсом TemporalAdjuster. Этот интерфейс содержит метод adjustInto(), который позволяет «выравнивать» любую переданную ему дату (или дату со временем) по определённому правилу. В нашем случае дата будет выровнена по последнему дню месяца.

Предположим, у нас есть дата начала dateTill и дата окончания dateFrom некоторого временного диапазона. И нам нужно получить список, содержащий все даты из этого диапазона. Как это сделать? Есть два варианта.

Вариант для Java 9

Если у вас Java версии 9 или более поздняя, то можно использовать такой лаконичный вариант:

Метод LocalDate.datesUntil() порождает поток, начинающийся с указанной даты и заканчивающийся датой, переданной в этот метод в качестве параметра. Чтобы конечная дата также попала в выборку, прибавляем к ней ещё один день с помощью метода plusDays(). В конце превращаем этот поток в список, используя метод collect().

При работе с файловой системой может потребоваться вычислить размер папки (folder) с лежащими в ней файлами. Как известно, директория - это лишь логический раздел на файловой системе, поэтому её размер равняется сумме размеров всех файлов, находящихся внутри неё. При этом нужно пройтись по всей иерархии файлов и папок, находящихся внутри.

Сначала создадим объект папки с помощью метода Paths.get(). В него передадим полный путь до интересующей нас папки. Этот путь мы получаем в качестве параметра нашего метода.

Ранее мы уже рассмотрели Промежуточные операции Stream API, а сейчас рассмотрим терминальные (конечные).

Промежуточные операции следует воспринимать как «отложенные», т.е. они не меняют сами данные, а только задают правила их изменения. А терминальные как раз инициируют всю цепочку преобразований, закрывают поток и возвращают модифицированные данные. Закрытый поток повторно использовать нельзя.

Преобразование в коллекцию

Самая распространённая терминальная операция collect(). Результатом может быть, например, список.

А можно преобразовать стрим из строк в мапу, причём ключом сделать первую букву соответствующего слова:

Все методы Stream API можно разделить на две группы: промежуточные и терминальные (конечные). Промежуточные операции следует воспринимать как «отложенные», т.е. они не меняют сами данные, а только задают правила их изменения. А терминальные как раз инициируют всю цепочку преобразований и возвращают модифицированные данные.

Рассмотрим промежуточные операции. Все промежуточные операции возвращают типизированный интерфейс Stream<>.

Преобразование

Любое изменение исходного элемента можно делать с помощью метода map(). В качестве параметра метод принимает лямбда-выражение.

Во втором случае мы воспользовались краткой записью лямбда-выражения через method reference.

В статье Hibernate и Spring Boot мы рассматривали использование Hibernate для того, чтобы не писать sql-запросы в слое доступа к данным. Сегодня мы пойдём ещё дальше и рассмотрим, как Spring Data может генерировать за вас сам слой доступа к данным со всеми методами, которые вам нужны в сервисном слое.

В качестве примера возьмём сущность «Страна» с её названием в качестве единственного параметра и на примере этой сущности шаг за шагом создадим все необходимые операции для поиска, добавления, редактирования и удаления этой сущности. В СУБД postgres надо создать следующую таблицу:

Теперь создадим типовой maven-проект и добавим в pom.xml необходимые зависимости. Полную версию файла можно посмотреть на github.

spring-boot-starter-web отвечает за обработку http-запросов, а spring-boot-starter-data-jpa предоставляет функционал доступа к данным. Также мы добавляем драйвер для работы с целевой СУБД.

В Java 8 базовый интерфейс Map расширился новыми полезными методами. На конкретных примерах я покажу, как приходилось работать с этим типом коллекций раньше, и как легко с ним стало работать теперь.

Обход всей коллекции в цикле

Для того, чтобы пройтись по всем элементам коллекции и вывести значения на экран, раньше мы бы писали такой код:

В java 8 появился метод foreach(), который принимает лямбда-функцию из двух параметров: ключ и значение. Указанный выше код можно записать одной строкой:

В Java 8 появилось довольно важное нововведение под названием Stream. И здесь имеются в виду не потоки ввода/вывода. Stream - это абстракция, позволяющая с любыми объектами работать как с потоками данных. Порой это чем-то похоже на выполнение запросов к БД. Рассмотрим несколько типовых задач, с которыми часто сталкивается каждый разработчик.

Объединение нескольких строк в одну

Наверняка вам приходилось генерить одну строку из нескольких других, разделённых запятыми. При этом после последнего элемента запятой быть не должно. Знакомо? В java 8 это делается так:

Мы создаём новый поток из простых строк, а затем собираем их в одну при помощи метода collect(). В результате получим следующую строку: