响应式获取List 多个指定名称对象的多个值

您可以使用Java 8的Stream API来实现响应式获取List中多个指定名称对象的多个值。例如，假设您有一个Person类，它有name、age和gender属性，您想从一个Person列表中获取所有女性的年龄，则可以按如下方式操作：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
// 假设已经将personList添加了多个Person对象

List<Integer> ageList = personList.stream()
                        .filter(person -> person.getGender().equals("女性"))
                        .map(Person::getAge)
                        .collect(Collectors.toList());

在上面的代码中，我们首先使用stream()方法将List转换为Stream对象，然后使用filter()方法筛选出所有gender为“女性”的Person对象。接着，使用map()方法将每个Person对象的age属性映射为一个Integer对象，最后使用collect()方法将所有的Integer对象收集到一个List中。

您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

相关问题

响应式获取List 指定名称对象的值

可以通过 Java 8 的 Stream API 来实现。假设你有一个名为 `list` 的 `List` 对象，其中包含多个对象，每个对象都有一个名为 `name` 的属性和一个名为 `value` 的属性，你可以使用以下代码来获取名为 `targetName` 的对象的 `value` 值：

Optional<Object> result = list.stream()
    .filter(obj -> obj.getName().equals(targetName))
    .map(obj -> obj.getValue())
    .findFirst();
    
if (result.isPresent()) {
    Object value = result.get();
    // 处理获取到的 value 值
} else {
    // 没有找到名为 targetName 的对象
}

这里使用 `filter` 方法过滤出名为 `targetName` 的对象，然后使用 `map` 方法将该对象的 `value` 属性转换为一个 `Stream`，最后使用 `findFirst` 方法获取第一个匹配的对象的 `value` 值。如果找到了该对象，则将其值存储在 `result` 变量中，可以通过 `result.isPresent()` 方法检查是否找到了对象，如果找到了，则可以通过 `result.get()` 方法获取其值；如果没有找到，则可以在 `else` 分支中处理相应的逻辑。

webFlux 获取List 多个属性的对应的多个值

您可以使用WebFlux的响应式编程方式来获取List中多个属性的对应的多个值。假设您有一个Person类，它有name、age和gender属性，您想从一个Person列表中获取所有女性的年龄和姓名，则可以按如下方式操作：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
// 假设已经将personList添加了多个Person对象

Flux<Tuple2<String, Integer>> result = Flux.fromIterable(personList)
                .filter(person -> person.getGender().equals("女性"))
                .map(person -> Tuples.of(person.getName(), person.getAge()));

在上面的代码中，我们首先使用Flux.fromIterable()方法将List转换为Flux对象，然后使用filter()方法筛选出所有gender为“女性”的Person对象。接着，使用map()方法将每个Person对象的name和age属性映射为一个Tuple2<String, Integer>对象，最后返回一个Flux对象。

在上面的代码中，我们使用了Tuple2对象来存储每个Person对象的name和age属性。您可以根据自己的需求使用不同的数据结构来存储多个属性的对应的多个值。

需要注意的是，在WebFlux的响应式编程中，使用的是异步非阻塞的方式处理数据，因此在处理大量数据时，可能需要进行一些性能优化。