iterable<string>

iterable<string> 是指一种数据结构或对象，其中包含了多个字符串的集合，可以按照一定的顺序访问和迭代每一个字符串。在编程中，常见的 iterable<string> 对象包括列表（List）、元组（Tuple）和字符串等。

iterable<string> 的特点是可以使用循环或迭代器遍历其中的每一个字符串元素。循环的方式包括 for 循环和 while 循环等，而迭代器是一种更底层的机制，可以通过 next() 方法逐个访问和获取字符串元素。

例如，我们可以使用 for 循环来遍历一个 iterable<string> 对象：

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

以上代码中，fruits 就是一个 iterable<string> 对象，每次循环迭代时，fruit 变量会依次表示 fruits 中的每个字符串元素，然后打印输出。

iterable<string> 在实际应用中非常灵活，我们可以根据实际需求进行各种操作，比如筛选特定的字符串、对每个字符串进行处理或转换等。可以通过内置函数或自定义函数来对 iterable<string> 进行操作，比如使用 filter() 函数筛选特定条件的字符串，使用 map() 函数对每个字符串进行转换等。

总之，iterable<string> 是一种存储和操作多个字符串的数据结构或对象，方便我们对其中的字符串元素进行遍历和处理。通过灵活运用可以满足各种字符串处理的需求。

相关问题

SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource.keyBy(value -> { String[] splitValues = value.getString("key").toString().split(":"); return splitValues[2]; }).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2))).apply(new WindowFunction<JSONObject, List<JSONObject>, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) throws Exception { List<JSONObject> output = new ArrayList<>(); input.forEach(s -> { // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称 String value = s.getString("value"); TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class); if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {//新增的数据才同步 使用这种写法优化上面代码

您可以使用 Lambda 表达式来优化上面的代码，示例代码如下：

SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource
        .keyBy(value -> value.getString("key").toString().split(":")[2])
        .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2)))
        .apply((String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) -> {
            List<JSONObject> output = new ArrayList<>();
            input.forEach(s -> {
                String value = s.getString("value");
                TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class);
                if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {
                    // 新增的数据才同步
                    // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称
                    output.add(s);
                }
            });
            out.collect(output);
        });

使用 Lambda 表达式可以使代码更加简洁易读，同时也可以提高代码的执行效率。

jdk8 优化以下代码： for (DqExecuteResult dqExecuteResult : dqExecuteResults) { String errorOutputPath = dqExecuteResult.getErrorOutputPath(); Path path = new Path(errorOutputPath); R<List<String>> getFileResult = resourceClient.getFilesAtPath(path.toUri().getPath()); if (null != getFileResult && getFileResult.isSuccess()) { for (String fullPath : getFileResult.getData()) { R<List<String>> previewResult = resourceClient.viewFileByPath(new Path(fullPath).toUri().getPath(), query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"); if (null != previewResult && previewResult.isSuccess()) { if("原始库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryRawDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } else if("标准库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryModelDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } int headerSize = headers.size(); List<String> datas = previewResult.getData(); StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for(String data : datas){ contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " ")); contextBuilder.append("\n"); } StringReader reader = new StringReader(contextBuilder.toString()); Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader); for (CSVRecord record : records) { if (record.size() == headerSize){ List<String> content = new ArrayList<>(); for (String column : record) { content.add(column); } contents.add(content); } } } } } }

可以通过以下方式对代码进行优化：

1. 首先，可以将重复的代码段提取为一个方法，以便在两个 if 块中重用。例如：

private List<MetaColumn> getTableColumns(String datasourceName, String tableName) {
    Long datasourceId;
    if ("原始库".equals(datasourceName)) {
        datasourceId = iDataSourceClient.queryRawDataSource().getId();
    } else if ("标准库".equals(datasourceName)) {
        datasourceId = iDataSourceClient.queryModelDataSource().getId();
    }
    return iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName);
}

2. 其次，可以将 CSV 解析和数据处理逻辑提取为一个方法：

private List<List<String>> processCSVData(List<String> datas, List<String> headers) throws IOException {
    int headerSize = headers.size();
    List<List<String>> contents = new ArrayList<>();
    StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
    for (String data : datas) {
        contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " "));
        contextBuilder.append("\n");
    }
    StringReader reader = new StringReader(contextBuilder.toString());
    Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
    for (CSVRecord record : records) {
        if (record.size() == headerSize) {
            List<String> content = new ArrayList<>();
            for (String column : record) {
                content.add(column);
            }
            contents.add(content);
        }
    }
    return contents;
}

3. 然后，可以使用 Java 8 的 Lambda 表达式和方法引用来简化代码。例如：

dqExecuteResults.stream()
        .map(DqExecuteResult::getErrorOutputPath)
        .map(Path::new)
        .map(Path::toUri)
        .map(URI::getPath)
        .map(resourceClient::getFilesAtPath)
        .filter(Objects::nonNull)
        .filter(R::isSuccess)
        .flatMap(result -> result.getData().stream())
        .map(Path::new)
        .map(Path::toUri)
        .map(URI::getPath)
        .map(fullPath -> resourceClient.viewFileByPath(fullPath, query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"))
        .filter(Objects::nonNull)
        .filter(R::isSuccess)
        .flatMap(result -> {
            List<String> datas = result.getData();
            List<String> headers = new ArrayList<>();
            if ("原始库".equals(datasourceName) || "标准库".equals(datasourceName)) {
                getTableColumns(datasourceName, tableName).stream()
                        .map(MetaColumn::getColumnName)
                        .forEach(headers::add);
            }
            try {
                return processCSVData(datas, headers).stream();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                return Stream.empty();
            }
        })
        .forEach(contents::add);

这段代码使用了 stream 操作来简化循环和条件语句，使用方法引用、Lambda 表达式和函数式接口来写出更简洁的代码。