List<DictData> dictFieldList = this.getEduContext().getEduSystemCache().getDictDataByDictType("EXPERT_FIELD"); Map<String, String> fieldMap = dictFieldList.stream().collect(Collectors.toMap(DictData::getCode, DictData::getName, (a, b) -> a));

时间: 2024-04-19 09:29:11 浏览: 12
这段代码首先通过调用getEduContext()方法获取到一个EduContext对象,然后通过该对象调用getEduSystemCache()方法获取到一个EduSystemCache对象。接下来,使用getDictDataByDictType("EXPERT_FIELD")方法从EduSystemCache对象中获取到一个包含DictData对象的列表dictFieldList。 然后,利用Java 8的Stream API和Collectors.toMap方法将dictFieldList列表转换为一个包含Code和Name的映射关系的Map对象。具体来说,代码中使用DictData::getCode作为键提取器,DictData::getName作为值提取器进行映射。如果遇到重复的键,则使用第三个参数指定的合并函数来解决冲突,这里的合并函数是简单地选择旧值保留。 最终,将得到一个类型为Map<String, String>的fieldMap对象,其中键为DictData对象的getCode方法返回的字符串,值为DictData对象的getName方法返回的字符串。
相关问题

List<String> realValueFieldIds = accountFieldCollectionMap.values().stream().map(ConfAccountField::getFieldRelation).collect(Collectors.toList()); Map<String, ConfAccountField> fieldMap = MapUtil.transformUniqueIndexMap(confAccountFieldMap.values(), ConfAccountField::getFieldId); List<ConfAccountField> realSiteFields = realValueFieldIds.stream().map(fieldMap::get).filter(Objects::nonNull).distinct().collect(Collectors.toList());

这段代码使用了Java 8的Stream API,主要是对一些集合进行操作。具体来说,代码首先从一个名为accountFieldCollectionMap的Map中取出所有的值,即一个ConfAccountField对象的集合,然后对每个对象调用getFieldRelation方法,获取其关联的字段的ID,并将这些ID收集到一个List<String>中。 接下来,代码将confAccountFieldMap的所有值转化为一个Map<String, ConfAccountField>,其中键为ConfAccountField对象的getFieldId方法返回的ID,值为ConfAccountField对象本身。然后,代码从realValueFieldIds中取出每个ID,通过get方法从fieldMap中获取相应的ConfAccountField对象,如果对象存在且没有重复,则将其收集到一个List<ConfAccountField>中。 综上所述,这段代码的作用是根据一个Map中ConfAccountField对象的关联字段的ID,获取所有对应的ConfAccountField对象,并去除重复的对象。

Map<String, String> fieldMap = dictFieldList.stream().collect(Collectors.toMap(DictData::getCode, DictData::getName, (a, b) -> a));

这段代码使用Java 8的Stream API将一个包含DictData对象的列表(dictFieldList)转换为一个包含Code和Name的映射关系的Map对象。具体来说,代码中使用Collectors.toMap方法将DictData对象的getCode方法返回的字符串作为键,DictData对象的getName方法返回的字符串作为值进行映射。如果遇到重复的键,则使用第三个参数指定的合并函数来解决冲突,这里的合并函数是简单地选择旧值保留。最终,将得到一个类型为Map<String, String>的fieldMap对象。

相关推荐

import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层 join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层 output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段,用“;”隔开 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值,只有面积大于该值的要素才会被连接 # 创建空间连接对象 spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT") # 根据面积阈值进行筛选 if len(area_threshold) > 0: arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold)) # 检查 SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数是否正确 desc = arcpy.Describe(spatial_join) if desc.dataType == 'FeatureClass': # 设置字段映射 field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in join_fields: field_map = arcpy.FieldMap() field_map.addInputField(spatial_join, field) output_field = field_map.outputField output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field) field_map.outputField = output_field field_mapping.addFieldMap(field_map) # 对要素进行赋值 arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping) else: arcpy.AddError("SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数不是要素图层。")运行错误:SyntaxError: EOL while scanning string literal (空间连接.py, line 38) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

最新推荐

recommend-type

jSP在线教学质量评价系统的设计与实现(源代码)

在线教学质量评价系统可以方便和全面地收集教师教学工作的数据,提供师生网上评教的评分结果,快速集中收集各方面的评教信息,使教务管理部门能够及时了解教学动态和师资情况,为教务老师提供相关决策支持,为职称评聘提供教学工作质量的科学依据,同时减轻了教务老师的工作量。
recommend-type

python-3.10.7-amd64.zip

python-3.10.7-amd64.zip
recommend-type

自研扩散模型高光谱修复网络

自研扩散模型高光谱修复网络 基于MST_Plus_Plus 网络改造。 试验数据 扩散模型loss初步测试降到了0.005,比不加扩散loss小了20倍, 训练入口 train_cos_img.py
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这