樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)之Stream（流）

wenshi11019 發(fā)布于2019-08-16 17:59 / 1328人閱讀

摘要：大家好，我是樂字節(jié)的小樂。需要注意的是很多流操作本身就會返回一個流，所以多個操作可以直接連接起來，如下圖這樣，操作可以進行鏈?zhǔn)秸{(diào)用，并且并行流還可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)流并行處理操作。為集合創(chuàng)建并行流。

大家好，我是樂字節(jié)的小樂。說起流，我們會聯(lián)想到手機、電腦組裝流水線,物流倉庫商品包裝流水線等等,如果把手機 ,電腦,包裹看做最終結(jié)果的話,那么加工商品前的各種零部件就可以看做數(shù)據(jù)源，而中間一系列的加工作業(yè)操作，就可以看做流的處理。

一、概念

Java Se中對于流的操作有輸入輸出IO流,而Java8中引入的Stream 屬于Java API中的一個新成員，它允許你以聲明性方式處理數(shù)據(jù)集合，Stream 使用一種類似 SQL 語句從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。注意這里的流操作可以看做是對集合數(shù)據(jù)的處理。

簡單來說,流是一種數(shù)據(jù)渠道,用于操作數(shù)據(jù)源(集合、數(shù)組、文件等)所生產(chǎn)的元素序列。

源-流會使用一個提供數(shù)據(jù)的源,如集合、數(shù)組或輸入|輸出資源。

從有序集生成流時會保留原有的順序。由列表生成的流，其元素順序與列表一致

元素序列-就像集合一樣，流也提供了一個接口,可以訪問特定元素類型的一組有序值。

數(shù)據(jù)處理操作-流的數(shù)據(jù)處理功能支持類似于數(shù)據(jù)庫的操作(數(shù)據(jù)篩選、過濾、排序等操作)。

流水線-多個流操作本身會返回一個流，多個操作就可以鏈接起來,成為數(shù)據(jù)處理的一道流水線。

二、流 & 集合

計算的時期

集合中數(shù)據(jù)都是計算完畢的數(shù)據(jù)，例如從數(shù)據(jù)庫中查詢用戶記錄按用戶id 查詢降序排列然后通過list 接收用戶記錄，數(shù)據(jù)的計算已在放入集合前完成

流中數(shù)據(jù)按需計算，按照使用者的需要計算數(shù)據(jù)，例如通過搜索引擎進行搜索，搜索出來的條目并不是全部呈現(xiàn)出來的，而且先顯示最符合的前 10 條或者前 20 條，只有在點擊 “下一頁” 的時候，才會再輸出新的 10 條。流的計算也是這樣，當(dāng)用戶需要對應(yīng)數(shù)據(jù)時，Stream 才會對其進行計算處理。

外部迭代與內(nèi)部迭代

把集合比作一個工廠的倉庫的話，一開始工廠硬件比較落后，要對貨物作什么修改，此時工人親自走進倉庫對貨物進行處理，有時候還要將處理后的貨物轉(zhuǎn)運到另一個倉庫中。此時對于開發(fā)者來說需要親自去做迭代，一個個地找到需要的貨物，并進行處理，這叫做外部迭代。

當(dāng)工廠發(fā)展起來后，配備了流水線作業(yè)，工廠只要根據(jù)需求設(shè)計出相應(yīng)的流水線，然后工人只要把貨物放到流水線上，就可以等著接收成果了，而且流水線還可以根據(jù)要求直接把貨物輸送到相應(yīng)的倉庫。這就叫做內(nèi)部迭代，流水線已經(jīng)幫你把迭代給完成了，你只需要說要干什么就可以了（即設(shè)計出合理的流水線）。相當(dāng)于 Java8 引入的Stream 對數(shù)據(jù)的處理實現(xiàn)了”自動化”操作。

三、流操作過程

整個流操作就是一條流水線，將元素放在流水線上一個個地進行處理。需要注意的是:很多流操作本身就會返回一個流，所以多個操作可以直接連接起來，如下圖這樣，操作可以進行鏈?zhǔn)秸{(diào)用，并且并行流還可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)流并行處理操作。

總的來說，流操作過程分為三個階段:

創(chuàng)建

借助數(shù)據(jù)源創(chuàng)建流對象

中間處理

篩選、切片、映射、排序等中間操作

終止流

匹配、匯總、分組等終止操作

四、流的創(chuàng)建

對流操作首先要創(chuàng)建對應(yīng)的流，流的創(chuàng)建集中形式如下:

4.1 集合創(chuàng)建流

在 Java 8 中, 集合接口有兩個方法來生成流：

stream()?? 為集合創(chuàng)建串行流。

parallelStream()?? 為集合創(chuàng)建并行流。

示例代碼如下:

public static void main(String[] args) {
    /**
         * 定義集合l1 并為集合創(chuàng)建串行流
         */
    List l1 = Arrays.asList("周星馳", "周杰倫", "周星星", "周潤發(fā)");
    // 返回串行流
    l1.stream();
    // 返回并行流
    l1.parallelStream();
}

上述操作得到的流是通過原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過來的流，除了這種流創(chuàng)建的基本操作外，對于流的創(chuàng)建還有以下幾種方式。

4.2 值創(chuàng)建流

Stream.of(T...) ： Stream.of("aa", "bb") 生成流

//值創(chuàng)建流 生成一個字符串流
Stream stream = Stream.of("java8", "Spring", "SpringCloud");
stream.forEach(System.out::println);

4.3 數(shù)組創(chuàng)建流

根據(jù)參數(shù)的數(shù)組類型創(chuàng)建對應(yīng)的流。

Arrays.stream(T[ ])

Arrays.stream(int[ ])

Arrays.stream(double[ ])

Arrays.stream(long[ ])

/**

這里以int 為例 long double 不再舉例

 */
 Stream stream = Arrays.stream(Arrays.asList(10, 20, 30, 40).toArray());
 // 根據(jù)數(shù)組索引范圍創(chuàng)建指定Stream
 stream = Arrays.stream(Arrays.asList(10, 20, 30, 40).toArray(), 0, 2);

4.4 文件生成流

stream = Files.lines(Paths.get("C:javajdbc.properties"));
System.out.println(stream.collect(Collectors.toList()));
// 指定字符集編碼
stream = Files.lines(Paths.get("C:javajdbc.properties"), Charset.forName("utf-8"));
System.out.println(stream.collect(Collectors.toList()));

4.5 函數(shù)生成流

兩個方法：

iterate ：依次對每個新生成的值應(yīng)用函數(shù)

generate ：接受一個函數(shù)，生成一個新的值

// 重100 開始生成偶數(shù)流
Stream.iterate(100, n -> n + 2);
// 產(chǎn)生1-100 隨機數(shù)
Stream.generate(() ->(int) (Math.random() * 100 + 1));

五、流中間操作

流的中間操作分為三大類:篩選切片、映射、排序。

篩選切片:類似sql 中where 條件判斷的意思，對元素進行篩選操作

映射:對元素結(jié)果進行轉(zhuǎn)換，優(yōu)點類似select 字段意思或者對元素內(nèi)容進行轉(zhuǎn)換處理

排序:比較好理解，常用sql 中按字段升序降序操作

流中間操作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（這里以訂單數(shù)據(jù)處理為例）

@Data
public class Order {
    // 訂單id
    private Integer id;
    // 訂單用戶id
    private Integer userId;
    // 訂單編號
    private String orderNo;
    // 訂單日期
    private Date orderDate;
    // 收貨地址
    private String address;
    // 創(chuàng)建時間
    private Date createDate;
    // 更新時間
    private Date updateDate;
    // 訂單狀態(tài)  0-未支付  1-已支付  2-待發(fā)貨  3-已發(fā)貨  4-已接收  5-已完成
    private Integer status;
    // 是否有效  1-有效訂單  0-無效訂單
    private Integer isValid;
    //訂單總金額
    private  Double total;
  }

Order order01 = new Order(1, 10, "20190301",
                new Date(), "上海市-浦東區(qū)", new Date(), new Date(), 4, 1, 100.0);
Order order02 = new Order(2, 30, "20190302",
                    new Date(), "北京市四惠區(qū)", new Date(), new Date(), 1, 1, 2000.0);
Order order03 = new Order(3, 20, "20190303",
                    new Date(), "北京市-朝陽區(qū)", new Date(), new Date(), 4, 1, 500.0);
Order order04 = new Order(4, 40, "20190304",
                    new Date(), "北京市-大興區(qū)", new Date(), new Date(), 4, 1, 256.0);
Order order05 = new Order(5, 40, "20190304",
                    new Date(), "上海市-松江區(qū)", new Date(), new Date(), 4, 1, 1000.0);
ordersList = Arrays.asList(order01, order02, order03, order04, order05);

六、篩選&切片

篩選有效訂單

// 過濾有效訂單
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.forEach(System.out::println);

篩選有效訂單取第一頁數(shù)據(jù)(每頁2條記錄)

// 過濾有效訂單取第一頁數(shù)據(jù)(每頁2條記錄)
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

 .limit(2)
 .forEach(System.out::println);

篩選訂單集合有效訂單取最后一條記錄

// 過濾訂單集合有效訂單取最后一條記錄
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.skip(ordersList.size() - 2)  // 跳過前ordersList.size()-2 記錄
.forEach(System.out::println);

篩選有效訂單取第3頁數(shù)據(jù)(每頁2條記錄)

// 過濾有效訂單取第3頁數(shù)據(jù)(每頁2條記錄) 并打印到控制臺
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.skip((3 - 1) * 2)
.limit(2)
.forEach(System.out::println);

篩選無效訂單去除重復(fù)訂單號記錄

// 過濾無效訂單去除重復(fù)訂單號記錄重寫Order equals 與 hashCode 方法
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 0)

.distinct()
.forEach(System.out::println);

七、映射

過濾有效訂單,獲取所有訂單編號

//過濾有效訂單，獲取所有訂單編號
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.map((order) -> order.getOrderNo())
.forEach(System.out::println);

過濾有效訂單 ,并分離每個訂單下收貨地址市區(qū)信息

ordersList.stream().map(o -> o.getAddress()

.split("-"))
.flatMap(Arrays::stream)
.forEach(System.out::println);

八、排序

過濾有效訂單根據(jù)用戶id 進行排序

//過濾有效訂單根據(jù)用戶id 進行排序
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.sorted((o1, o2) -> o1.getUserId() - o2.getUserId())
.forEach(System.out::println);

//或者等價寫法
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.sorted(Comparator.comparingInt(Order::getUserId))
.forEach(System.out::println);

過濾有效訂單 ,根據(jù)訂單狀態(tài)排序如果訂單狀態(tài)相同根據(jù)訂單創(chuàng)建時間排序

//過濾有效訂單如果訂單狀態(tài)相同根據(jù)訂單創(chuàng)建時間排序反之根據(jù)訂單狀態(tài)排序
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.sorted((o1, o2) -> {
    if (o1.getStatus().equals(o2.getStatus())) {
        return o1.getCreateDate().compareTo(o2.getCreateDate());
    } else {
        return o1.getStatus().compareTo(o2.getStatus());
}})
.forEach(System.out::println);

// 等價形式
ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)

.sorted(Comparator.comparing(Order::getCreateDate)
.thenComparing(Comparator.comparing(Order::getStatus)))
.forEach(System.out::println);

九、流的終止操作

終止操作會從流的流水線生成結(jié)果。其結(jié)果是任何不是流的值，比如常見的List、 Integer，甚 至void等結(jié)果。對于流的終止操作，分為以下三類:

十、查找與匹配

篩選有效訂單匹配是否全部為已支付訂單

// 篩選有效訂單匹配是否全部為已支付訂單
System.out.println("allMatch匹配結(jié)果:" +

                 ordersList.stream()
                       .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                    .allMatch((o) -> o.getStatus() != 0)
              );

篩選有效訂單匹配是否存在未支付訂單

// 篩選有效訂單匹配是否存在未支付訂單
System.out.println("anyMatch匹配結(jié)果:" +

                 ordersList.stream()
                       .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                       .anyMatch((o) -> o.getStatus() == 0)
              );

篩選有效訂單全部未完成訂單

// 篩選有效訂單全部未完成訂單
System.out.println("noneMatch匹配結(jié)果:" +

                ordersList.stream()
                    .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                    .noneMatch((o) -> o.getStatus() == 5)
              );

篩選有效訂單返回第一條訂單

// 篩選有效訂單返回第一條訂單

    System.out.println("findAny匹配結(jié)果:"+
                           ordersList.stream()
                              .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                              .findAny()
                                .get()
                      );

篩選所有有效訂單返回訂單總數(shù)

// 篩選所有有效訂單返回訂單總數(shù)

    System.out.println("count結(jié)果:" + 
                        ordersList.stream()
                            .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                            .count()
                    );

篩選有效訂單返回金額最大訂單金額

// 篩選有效訂單返回金額最大訂單金額

    System.out.println("訂單金額最大值:" + 
                           ordersList.stream()
                            .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                            .map(Order::getTotal)
                            .max(Double::compare)
                            .get()
                      );

篩選有效訂單返回金額最小訂單金額

// 篩選有效訂單返回金額最小訂單金額

    System.out.println("訂單金額最小值:" + 
                               ordersList.stream()
                                .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                                .map(Order::getTotal)
                                .min(Double::compare)
                                .get()
                      );

十一、歸約&收集 11.1 歸約

將流中元素反復(fù)結(jié)合起來，得到一個值的操作

計算有效訂單總金額

// 計算有效訂單總金額

    System.out.println("有效訂單總金額:" + 
                        ordersList.stream()
                            .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                            .map(Order::getTotal)
                            .reduce(Double::sum)
                            .get()
                      );

11.2 Collector數(shù)據(jù)收集

將流轉(zhuǎn)換為其他形式，coollect 方法作為終端操作，接收一個Collector接口的實現(xiàn)，用于給Stream中元素做匯總的方法。最常用的方法，把流中所有元素收集到一個 List, Set 或 Collection中

11.3 集合收集

常用集合收集方法 toList、toSet、toCollection、toMap等

篩選所有有效訂單并收集訂單列表

// 篩選所有有效訂單并收集訂單列表
ordersList.stream()

.filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
.collect(Collectors.toList())
.forEach(System.out::println);

篩選所有有效訂單并收集訂單號與訂單金額

// 篩選所有有效訂單并收集訂單號與訂單金額
Map map=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1).

collect(Collectors.toMap(Order::getOrderNo, Order::getTotal));

// java8 下對map進行遍歷操作如果 Map的Key重復(fù),會報錯
map.forEach((k,v)->{

System.out.println("k:"+k+":v:"+v);

});

十二、匯總

匯總操作在Stream流操作比較常見，比如計算總數(shù)，求平均等操作，常用方法如下:

相關(guān)操作如下

篩選所有有效訂單返回訂單總數(shù)

System.out.println("count結(jié)果:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .collect(Collectors.counting())
              );

System.out.println("count結(jié)果:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .count()
              );

返回訂單總金額

System.out.println("訂單總金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .collect(Collectors.summarizingDouble(Order::getTotal))
              );

System.out.println("訂單總金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .mapToDouble(Order::getTotal)
                           .sum()
              );

System.out.println("訂單總金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .map(Order::getTotal)
                           .reduce(Double::sum)
                           .get()
              );

返回用戶id=20 有效訂單平均每筆消費金額

System.out.println("用戶id=20 有效訂單平均每筆消費金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .filter((order -> order.getUserId()==20))
                           .collect(Collectors.averagingDouble(Order::getTotal))
              );

System.out.println("用戶id=20 有效訂單平均每筆消費金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .filter((order -> order.getUserId()==20))
                           .mapToDouble(Order::getTotal)
                           .average()
                           .getAsDouble()
              );

System.out.println("用戶id=20 有效訂單平均每筆消費金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .filter((order -> order.getUserId()==20))
                           .collect(Collectors.summarizingDouble(Order::getTotal))
                           .getAverage()
              );

篩選所有有效訂單并計算訂單總金額

System.out.println("訂單總金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .collect(Collectors.summingDouble(Order::getTotal))
              );

十三、最值

篩選所有有效訂單并計算最小訂單金額

System.out.println("最小訂單金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .map(Order::getTotal)
                           .collect(Collectors.minBy(Double::compare))
              );

篩選所有有效訂單并計算最大訂單金額

// 篩選所有有效訂單并計算最大訂單金額
System.out.println("最大訂單金額:"+

                       ordersList.stream()
                           .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                           .map(Order::getTotal)
                           .collect(Collectors.maxBy(Double::compare))
              );

十四、分組&分區(qū) 14.1 分組

groupingBy 用于將數(shù)據(jù)分組，最終返回一個 Map 類型，groupingBy 第二參數(shù)用于實現(xiàn)多級分組

根據(jù)有效訂單支付狀態(tài)進行分組操作

Map> g01=ordersList.stream()

                            .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                            .collect(Collectors.groupingBy(Order::getStatus));

g01.forEach((status,order)->{

System.out.println("----------------");
System.out.println("訂單狀態(tài):"+status);
order.forEach(System.out::println);

});

篩選有效訂單，根據(jù)用戶id 和支付狀態(tài)進行分組

Map>> g02= ordersList.stream()

                .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                .collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId,
                          Collectors.groupingBy((o)->{
                                if(o.getStatus()==0){
                                    return "未支付";
                                }else if (o.getStatus()==1){
                                    return "已支付";
                                }else if (o.getStatus()==2){
                                    return "待發(fā)貨";
                                }else if (o.getStatus()==3){
                                    return "已發(fā)貨";
                                }else if (o.getStatus()==4){
                                    return "已接收";
                                } else{
                                    return "已完成";
                                }
                            }
                            ))
                        );

g02.forEach((userId,m)->{

System.out.println("用戶id:"+userId+"-->有效訂單如下:");
m.forEach((status,os)->{
    System.out.println("狀態(tài):"+status+"---訂單列表如下:");
    os.forEach(System.out::println);
});
System.out.println("-----------------------");

});

14.2 分區(qū)

分區(qū)與分組的區(qū)別在于，分區(qū)是按照 true 和 false 來分的，因此partitioningBy 接受的參數(shù)的 lambda 也是?T -> boolean

分區(qū)操作-篩選訂單金額>1000 的有效訂單

Map> g03= ordersList.stream()

        .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
        .collect(Collectors.partitioningBy((o)->o.getTotal()>1000));

g03.forEach((b,os)->{

System.out.println("分區(qū)結(jié)果:"+b+"--列表結(jié)果:");
os.forEach(System.out::println);

});

拼接操作-篩選有效訂單并進行拼接

String orderStr=ordersList.stream()

        .filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
        .map(Order::getOrderNo)
        .collect(Collectors.joining(","));

System.out.println(orderStr);

十五、流的應(yīng)用

Java8引入Stream流操作，使得對元素的處理更加的方便快捷，通過Stream提供的相關(guān)方法很好的結(jié)合Lambda、函數(shù)式接口、方法引用等相關(guān)內(nèi)容，使得流的處理相比較原始集合處理代碼極大簡化，Stream支持函數(shù)的鏈?zhǔn)秸{(diào)用，代碼上更加緊湊同時Stream支持的元素的并行化處理提高了程序的執(zhí)行性能。對于Stream流的應(yīng)用通常在集合元素數(shù)據(jù)處理上特別是對元素需要進行多次處理的情況，同時對于函數(shù)式編程的味道更加濃重，也是以后開發(fā)的一個趨勢。

好了，Java8核心特性之Stream流就介紹到這里了，應(yīng)該是非常詳盡了，希望大家喜歡，多多關(guān)注小樂，小樂將會給大家?guī)砀嗟募几韶?。樂字?jié)祝大家端午快樂，學(xué)習(xí)快樂！

云服務(wù)器 GPU云服務(wù)器 java8新特性 java8的新特性 java8新特性詳解 java8 流api

文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。

轉(zhuǎn)載請注明本文地址：http://www.ezyhdfw.cn/yun/74876.html

發(fā)表評論

登陸后可評論

0條評論

wenshi11019

男|高級講師

我要關(guān)注我要私信

TA的文章

tensorflow2.4安裝

閱讀 3388·2023-04-25 22:47
【爬蟲必備基礎(chǔ)】?通宵爆肝兩萬字xpath教程?學(xué)不會找我！

閱讀 3876·2021-10-11 10:59
VoLLcloud：香港三網(wǎng)CMI線路大帶寬vps低至7折;100Mbps起步,月付低至$3.2

閱讀 2364·2021-09-07 10:12
hostwinds：vps/云主機方案大全以及測評教程，測試IP，注冊購買教程分享

閱讀 4350·2021-08-11 11:15
前端開源項目周報1213

閱讀 3490·2019-08-30 13:15
[開源] 分享自己用的 GitHub 分組管理工具.

閱讀 1812·2019-08-30 13:00
[譯]介紹一下漸進式 Web App(離線) - Part 1

閱讀 1027·2019-08-29 14:02
瀏覽器兼容問題

閱讀 1740·2019-08-26 13:57

亚洲中字慕日产2020,大陆极品少妇内射AAAAAA,无码av大香线蕉伊人久久,久久精品国产亚洲av麻豆网站

資訊專欄INFORMATION COLUMN

上云采購季！| 2核2G4M爆款云服務(wù)器低至59元/年，更有多臺、長期優(yōu)惠，快來選購！

樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)之Stream（流）

相關(guān)文章

**樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)-接口默認(rèn)方法**

**樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)之函數(shù)式接口**

**樂字節(jié)Java8核心特性實戰(zhàn)之方法引用**

**樂字節(jié)-Java8新特性之Stream流（上）**

**樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)之Lambda表達式**

發(fā)表評論

0條評論

wenshi11019

男|高級講師

TA的文章

tensorflow2.4安裝

【爬蟲必備基礎(chǔ)】?通宵爆肝兩萬字xpath教程?學(xué)不會找我！

VoLLcloud：香港三網(wǎng)CMI線路大帶寬vps低至7折;100Mbps起步,月付低至$3.2

hostwinds：vps/云主機方案大全以及測評教程，測試IP，注冊購買教程分享

前端開源項目周報1213

[開源] 分享自己用的 GitHub 分組管理工具.

[譯]介紹一下漸進式 Web App(離線) - Part 1

瀏覽器兼容問題

最新活動

資訊專欄INFORMATION COLUMN

上云采購季！| 2核2G4M爆款云服務(wù)器低至59元/年，更有多臺、長期優(yōu)惠，快來選購！

樂字節(jié)-Java8核心特性實戰(zhàn)之Stream（流）

相關(guān)文章

發(fā)表評論

0條評論

男|高級講師

TA的文章

最新活動

上云采購季！| 2核2G4M爆款云服務(wù)器低至59元/年，更有多臺、長期優(yōu)惠，快來選購！