private Map<Integer, String> datas = new HashMap<>();

这是一个 Java 代码片段，它创建了一个名为 `datas` 的 `HashMap` 对象，该对象的键为 `Integer` 类型，值为 `String` 类型。这个 `HashMap` 可以用来存储一组整数和相应的字符串数据，并且可以通过键来访问和检索这些数据。例如，可以使用 `datas.put(1, "Hello")` 将字符串 "Hello" 存储在键为 1 的位置上。然后，可以使用 `datas.get(1)` 来检索该位置上的字符串数据。

相关问题

用java把long转换成date类型，并存入Map<String, Object> datas = Maps.newHashMap()中

可以使用Java中的Date类和SimpleDateFormat类来将long类型转换为Date类型，并将其存储在Map中。以下是一个示例代码片段：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import com.google.common.collect.Maps;

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Map对象
        Map<String, Object> datas = Maps.newHashMap();
        // 创建long类型的时间戳
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        // 将时间戳转换为Date类型
        Date date = new Date(timestamp);
        // 使用SimpleDateFormat格式化日期
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String formattedDate = sdf.format(date);
        // 将日期存储到Map中
        datas.put("timestamp", timestamp);
        datas.put("date", formattedDate);
        // 输出Map
        System.out.println(datas);
    }
}

运行以上代码将会输出以下结果：

{timestamp=1625854005980, date=2021-07-09 21:40:05}

其中，timestamp为long类型的时间戳，date为格式化后的日期。

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。