CollectionUtils.isEmpty()和map.isEmpty()的区别

`CollectionUtils.isEmpty()`是Apache Commons Lang库中的一个方法，用于判断一个集合是否为空，如果集合为null或者长度为0，则返回true，否则返回false。而`Map.isEmpty()`是Java自带的Map接口中的一个方法，用于判断一个Map是否为空，如果Map为null或者Map中没有任何键值对，则返回true，否则返回false。

因此，`CollectionUtils.isEmpty()`可以用于判断List、Set等集合类型是否为空，而`Map.isEmpty()`则只能用于判断Map是否为空。同时，对于Map类型，也可以使用`CollectionUtils.isEmpty(map)`来判断Map是否为空，但是`Map.isEmpty()`更为直观和简洁。

相关问题

代码优化 res.add(CollectionUtils.isEmpty(typeMap.get(type)) ? 0 : typeMap.get(type).size());

这段代码的意思是：如果typeMap中类型为type的元素为空，则向res中加入0，否则将typeMap中类型为type的元素的大小加入到res中。这段代码可以进行一些优化。首先，可以将CollectionUtils.isEmpty(typeMap.get(type)) ? 0 : typeMap.get(type).size()提取为一个局部变量，以提高代码的可读性和可维护性。其次，可以使用Java 8的Optional类来简化代码，如下所示：

int size = Optional.ofNullable(typeMap.get(type)).map(Collection::size).orElse(0);
res.add(size);

这段代码与上面的代码实现的功能是相同的，但使用了Java 8的Lambda表达式和Optional类进行改写，可以让代码更加简洁和优雅。

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。