Object itemObj = itemList.stream().map(row -> { // 处理后的newRow格式{"clock":"2021-11-18 08:48:44","SYS-ACTIVE":30,"SYS-INACTIVE":5,"TEST-ACTIVE":4,"TEST-INACTIVE":5} JSONObject newRow = JSONUtil.createObj(); JSONObject rowJson = JSONUtil.parseObj(row); String clock = rowJson.get("clock", String.class); newRow.set("clock", clock); // [{\"MSG\":\"schema:SYS,status:ACTIVE,count:30\"},{\"MSG\":\"schema:SQLAUDIT_MON,status:INACTIVE,count:1\"},{\"MSG\":\"schema:TEST,status:ACTIVE,count:3\"},{\"MSG\":\"schema:TEST,status:INACTIVE,count:1\"}] JSONArray value = rowJson.get("value", JSONArray.class); // newValue格式示例:[{"schema":"SYS-ACTIVE","count":32},{"schema":"SYS-INACTIVE","count":3},{"schema":"TEST-INACTIVE","count":1},{"schema":"TEST-ACTIVE","count":39}] // JSONArray newValue = JSONUtil.createArray(); value.forEach(val -> { String msg = JSONUtil.parseObj(val).get("MSG", String.class); String resultExtractMulti = ReUtil.extractMulti("schema:(\\w+),status:(\\w+),count:([0-9]+)", msg, "$1-$2-$3"); if (StrUtil.isNotEmpty(resultExtractMulti)) { List<String> split = StrSplitter.split(resultExtractMulti, '-', 0, true, true); if (split.size() == 3) { String schema = split.get(0) + "-" + split.get(1); Integer count = Integer.parseInt(split.get(2)); newRow.set(schema, count); } else { log.error("MSG:{}", msg); } } }); // 汇总schema相同的用户数 // Map<String, Integer> newValueMap = newValue.stream().collect(Collectors.groupingBy(v -> JSONUtil.parseObj(v).get("schema", String.class), Collectors.summingInt(v -> JSONUtil.parseObj(v).get("count", Integer.class)))); return newRow; }).collect(Collectors.toList());这段代码可以优化吗?
时间: 2024-04-06 13:30:35 浏览: 71
这段代码的主要逻辑是将一个包含多个元素的列表 `itemList` 中的每个元素进行处理,并将处理结果存入一个新的列表中返回。具体来说,对于列表中的每个元素,它会从中解析出一个 `JSONObject` 对象,并根据一定的规则对其中的数据进行提取和转换,最终得到一个新的 `JSONObject` 对象,其中包含了一些特定的字段和值。这个新的 `JSONObject` 对象会被添加到一个新的列表中,并返回给调用者。
在优化这段代码之前,我们需要先了解一些基本的信息。例如,`JSONUtil` 和 `ReUtil` 是什么,它们的功能是什么?`itemList` 中的元素的具体格式是怎样的?代码中的一些变量名和注释并不是非常清晰,需要进一步理解。
总的来说,这段代码的可读性并不是非常高,而且可能存在一些性能问题。下面给出一些可能的优化建议:
1. 对于 `JSONObject` 和 `JSONArray` 对象的解析,可以考虑使用更加高效的方式,例如使用 Jackson 等第三方库进行解析。
2. 对于字符串的正则表达式匹配和拆分,可以使用更加高效和简洁的方式,例如使用 `Pattern` 和 `Matcher` 等 Java 标准库提供的工具。
3. 可以考虑对于每个元素的处理过程进行并行化,以提高处理效率。
需要注意的是,在进行代码优化时,需要保证代码的可读性和可维护性,避免过度优化导致代码难以理解和维护。
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chunk-vendors.js:5911 [Vue warn]: Invalid prop: type check failed for prop "itemObj". Expected Object, got String with value "".\
chunk-vendors.js:5911是一个错误提示,它指出在Vue组件中,prop "itemObj"的类型检查失败。期望的类型是Object,但实际传入的值是一个空字符串。
这个错误通常发生在父组件向子组件传递props时,父组件传递了一个不符合预期类型的值。在这种情况下,你需要检查父组件中传递给子组件的props是否正确,并确保传递的值是一个对象而不是一个字符串。
如果你能提供更多的代码或上下文信息,我可以给出更具体的帮助。
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