stream.map 排除null

你可以使用 `filter` 方法来排除流中的 `null` 值。下面是一个示例：

stream.filter(Objects::nonNull)
      .map(/* 在这里进行你的映射操作 */);

这段代码会首先过滤掉流中的 `null` 值，然后再执行 `map` 操作。你可以根据需要在 `map` 中进行具体的映射操作。

相关问题

stream流list转map排除null

将Stream流中的元素转换为Map时可以使用如下代码：

List<String> list = Arrays.asList("one", "two", null, "three", null);
Map<String, Integer> map = list.stream()
        .filter(Objects::nonNull)
        .collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));

这段代码将会过滤掉List中的null元素，然后将列表中的元素作为Key，长度作为Value存储到Map中。

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。