if (!CollectionUtils.isEmpty(empIdList)){ List<EmpDTO> empList = userFeignService.getEmpByIds(empIdList); if (!CollectionUtils.isEmpty(empList)){ ListUtil.matchAndSet(userDetailList, UserDetailDTO::getEmpId, empList, EmpDTO::getId, UserDetailDTO::setEmpDTO); } }

A: 这段代码是对一个 empIdList 进行非空判断，如果不为空则调用 userFeignService 的 getEmpByIds 方法来获取一组 EmpDTO 对象，并进行非空判断。如果也不为空，则调用 ListUtil 匹配函数，将获取到的 EmpDTO 对象与 userDetailList 中的 UserDetailDTO 对象进行匹配，并将匹配到的 EmpDTO 对象设置到 UserDetailDTO 对象中的 EmpDTO 属性中。最终返回处理后的 userDetailList 列表。

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if (!StringUtil.isEmpty(idCard)) { LambdaQueryWrapper<UserExtend>queryWrapper=new LambdaQueryWrapper<>(); queryWrapper.eq(UserExtend::getIdcard,idCard); List<UserExtend> userList = userExtendMapper.selectList(queryWrapper); if (!CollectionUtils.isEmpty(userList)) { UserExtend userExtend = userList.get(0); String userId = userExtend.getUserId(); userExtend = queryExtendByUserId(userId); List<UserBase> userBases = userBaseMapper.selectUserBaseList(userId); if (!CollectionUtils.isEmpty(userBases)) { userExtend.setUserBase(userBases.get(0)); } return userExtend; } } 如何优化这段代码

根据代码的逻辑，可以将查询语句进行优化，减少查询次数，提高查询效率。可以将以下两个查询合并成一个：

LambdaQueryWrapper<UserExtend>queryWrapper=new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.eq(UserExtend::getIdcard,idCard);
List<UserExtend> userList = userExtendMapper.selectList(queryWrapper);

优化后的代码如下：

if (!StringUtil.isEmpty(idCard)) {
    LambdaQueryWrapper<UserExtend> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
    queryWrapper.eq(UserExtend::getIdcard, idCard);
    List<UserExtend> userList = userExtendMapper.selectList(queryWrapper);
    if (!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
        UserExtend userExtend = userList.get(0);
        String userId = userExtend.getUserId();
        userExtend = queryExtendByUserId(userId);
        List<UserBase> userBases = userBaseMapper.selectUserBaseList(userId);
        if (!CollectionUtils.isEmpty(userBases)) {
            userExtend.setUserBase(userBases.get(0));
        }
        return userExtend;
    }
}

另外，可以考虑使用缓存来提高查询效率，如果用户数据不经常更新，可以将查询结果缓存到内存中，下一次查询时直接从内存中获取。

for (DatabaseType d : dataTypes) { DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d); List<String> bankPaidOutRefNbrs = unionLoanMapper.getCustPaidOutRefNbrsUnionLoan(); if(!CollectionUtils.isEmpty(bankPaidOutRefNbrs)){ DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d); List<PaidOutRemainBalVo> unionBankBals = unionLoanMapper.getUnionBalByRefNbrs(bankPaidOutRefNbrs); List<String> refNbrs = unionBankBals.stream().map(p -> p.getRefNbr()).collect(Collectors.toList()); DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d); List<String> waiveRefNbrs = new ArrayList<>(); if (!CollectionUtils.isEmpty(refNbrs)){ waiveRefNbrs = unionLoanMapper.getUnionWaiveRefNbr(refNbrs); } Iterator<PaidOutRemainBalVo> iterator = unionBankBals.iterator(); while (iterator.hasNext()) { PaidOutRemainBalVo vo = iterator.next(); //排除豁免未入账 if (!CollectionUtils.isEmpty(waiveRefNbrs)) { if (waiveRefNbrs.contains(vo.getRefNbr())) { iterator.remove(); continue; } } //去除三峡本金为负数的告警 if (vo.getCoopId() != null && vo.getCoopId().contains("SXBANK") && vo.getPrincipalBal().compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) { iterator.remove(); } } if (!CollectionUtils.isEmpty(unionBankBals)){ unionBalsAll.addAll(unionBankBals); } } } 用多线程实现该循环

可以使用Python内置的`concurrent.futures`模块中的`ThreadPoolExecutor`来实现多线程循环。具体代码如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from functools import partial

def process_data(d, data):
    DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d)
    bankPaidOutRefNbrs = unionLoanMapper.getCustPaidOutRefNbrsUnionLoan()
    if not bankPaidOutRefNbrs:
        return []
    DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d)
    unionBankBals = unionLoanMapper.getUnionBalByRefNbrs(bankPaidOutRefNbrs)
    refNbrs = [p.getRefNbr() for p in unionBankBals]
    DatabaseContextHolder.setDatabaseType(d)
    waiveRefNbrs = unionLoanMapper.getUnionWaiveRefNbr(refNbrs) if refNbrs else []
    result = []
    for vo in unionBankBals:
        if waiveRefNbrs and vo.getRefNbr() in waiveRefNbrs:
            continue
        if vo.getCoopId() and "SXBANK" in vo.getCoopId() and vo.getPrincipalBal() < 0:
            continue
        result.append(vo)
    return result

dataTypes = [...]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    func = partial(process_data, data=dataTypes)
    results = executor.map(func, dataTypes)
    unionBalsAll = []
    for result in results:
        if result:
            unionBalsAll.extend(result)

以上代码中，我们将原来的循环拆分成了一个`process_data`函数，并使用`partial`函数将`dataTypes`作为参数传递给该函数。接着，创建一个`ThreadPoolExecutor`实例，设置最大工作线程数为2。使用`map`方法将`process_data`函数提交给线程池，并传入`dataTypes`参数，得到一个生成器对象`results`。最后，遍历`results`并将结果存入`unionBalsAll`中。这样就实现了多线程循环。