我为什么放弃Java8的Stream流，转而使用JDFrame。先来说说Java8的Stream流。自从Java8推出Stream API后，我们的代码确实变得简洁了不少。然而，Stream流的各种API记起来还是挺费劲的。每次写代码都要翻文档，生怕自己哪里写错了。而且，有时候为了实现一个简单的统计操作，需要写一大堆链式调用，搞得头都大了。每次看到那些又长又臭的链式调用，心里总觉得不太舒服。DataFrame模型的启发
在处理大数据时，我习惯了使用Spark和Pandas这样的工具。它们的DataFrame模型让数据操作变得异常简便和直观。所以，我就在想，能不能在Java中也实现类似的语义化API呢？# JDFrame
经过一番摸索，我发现了JDFrame，一个JVM层级的仿DataFrame工具。它不仅简化了Java8的Stream流处理，还提供了更为语义化的API，让我这种有“代码洁癖”的人终于找到了救星。JDFrame的用法不仅简洁明了，还大大提高了代码的可读性和可维护性。# 快速上手JDFrame
为了让大家更好地理解JDFrame的强大之处，我用一个简单的案例来展示它的用法。假设我们有一组学生数据，统计每个学校学生年龄在9到16岁之间的合计分数，并获取分数前2名的学校。以下是用JDFrame实现的代码：static List<Student> studentList = new ArrayList<>();
static { studentList.add(new Student(1, "a", "一中", "一年级", 11, new BigDecimal(1))); studentList.add(new Student(2, "a", "一中", "一年级", 11, new BigDecimal(1))); studentList.add(new Student(3, "b", "一中", "三年级", 12, new BigDecimal(2))); studentList.add(new Student(4, "c", "二中", "一年级", 13, new BigDecimal(3))); studentList.add(new Student(5, "d", "二中", "一年级", 14, new BigDecimal(4))); studentList.add(new Student(6, "e", "三中", "二年级", 14, new BigDecimal(5))); studentList.add(new Student(7, "e", "三中", "二年级", 15, new BigDecimal(5)));}
SDFrame<FI2<String, BigDecimal>> sdf2 = SDFrame.read(studentList) .whereNotNull(Student::getAge) .whereBetween(Student::getAge, 9, 16) .groupBySum(Student::getSchool, Student::getScore) .sortDesc(FI2::getC2) .cutFirst(2);
sdf2.show();
SELECT school, SUM(score)FROM studentsWHERE age IS NOT NULL AND age BETWEEN 9 AND 16GROUP BY schoolORDER BY SUM(score) DESCLIMIT 2
看到了吗？JDFrame让我们的代码变得如此简洁和易读，再也不用为那些繁琐的Stream API而烦恼了。 # JDFrame强大功能
JDFrame不仅仅是让代码变得简洁，它还提供了许多强大的功能。比如，JDFrame可以方便地进行数据的筛选、汇总、去重、分组和聚合等操作。数据筛选
JDFrame提供了丰富的筛选功能，让你可以轻松过滤数据。例如，你可以这样过滤年龄在3到6岁之间的学生：SDFrame.read(studentList)
.whereBetween(Student::getAge, 3, 6) .show();
数据汇总
你还可以对数据进行各种汇总操作，例如求最大值、最小值、平均值等：JDFrame<Student> frame = JDFrame.read(studentList);Student oldestStudent = frame.max(Student::getAge);Integer maxAge = frame.maxValue(Student::getAge);BigDecimal avgAge = frame.avg(Student::getAge);
数据去重
JDFrame支持根据特定字段去重，这在原生Stream中是很难实现的：List<Student> uniqueStudents = SDFrame.read(studentList).distinct(Student::getSchool).toLists();
JDFrame的分组和聚合操作也非常简便，让你可以轻松实现类似SQL的group by操作：JDFrame<Student> frame = JDFrame.from(studentList);List<FI2<String, BigDecimal>> groupedData = frame.groupBySum(Student::getSchool, Student::getAge).toLists();
JDFrame还支持生成序号列、补充缺失条目等高级操作。例如，你可以这样生成序号列：SDFrame.read(studentList) .sortDesc(Student::getAge) .addRowNumberCol(Student::setRank) .show(30);
List<String> allDim = Arrays.asList("一中", "二中", "三中", "四中");SDFrame.read(studentList).replenish(Student::getSchool, allDim, (school) -> new Student(school)).show();
放弃Java8的Stream流处理，我选择了JDFrame。它不仅让代码更简洁、更易读，而且大大提升了开发效率。和我一样有“代码洁癖”的同学，JDFrame绝对是个好选择！对编程、职场感兴趣的同学，可以链接我，微信：yagebug 拉你进入“程序员交流群”。
