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目录Mock 任意个 UUIDMock 消息Supplier 是个啥总结在日常开发的过程中我们经常会遇到需要 mock 一些数据的场景，比如说 mock
在日常开发的过程中我们经常会遇到需要 mock 一些数据的场景，比如说 mock 一些接口的返回或者说 mock 一些测试消息用于队列生产者发送消息，可能很多时候我们都是使用一些固定的 case 或者一条相同的数据重复使用。今天阿粉就教大家用 Stream 去构造一些伪真实的一些数据。
首先我们通过普通写法来构造 100 个 UUID，代码如下相信大家都会写，就不多说了。
public static List<UUID> listUUID(int size) {
List<UUID> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
list.add(uuid);
}
return list;
}
下面再提供 Stream 的写法，代码如下，一行搞定
public static List<UUID> listUUID2(int size) {
return Stream.generate(UUID::randomUUID).limit(size).collect(Collectors.toList());
}
这里我们使用了 Stream 的 generate 方法，该方法接收一个 Supplier 类型的参数，Supplier 是一个功能接口，只有一个 get 方法，返回一个对象，不接收任何参数，上面我们就是通过 UUID 静态引用的方式获得一个 UUID 对象，另外我们使用 limit 方法来进行截断只获取 100 个。
接下来我们再使用 Stream api 批量构造一批消息，作为队列的生产者进行数据发送
定义消息体
package com.example.demo.dto;
public class Message {
int id;
String message;
public Message(int id, String message) {
this.id = id;
this.message = message;
}
@Override
public String toString() {
return "Message{" +
"id=" + id +
", message='" + message + '\'' +
'}';
}
}测试代码
public static void main(String[] args) {
List<Message> messages = genMessage(10);
messages.forEach(System.out::println);
}
public static List<Message> genMessage(int size) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
Supplier<Message> supplier = () -> {
Message message = new Message(new Random().nextInt(), "Message : " + atomicInteger.getAndIncrement());
System.out.println("inner:" + message.toString());
return message;
};
System.out.println(99);
return Stream.generate(supplier).limit(size).collect(Collectors.toList());
}
先看下运行结果，我们再来分析，可以看到第一个 case 我们是使用静态引用来返回一个 UUID 对象，这个 case 我们通过创建 lambda 表达式的形式来实现一个 Supplier，在表达式中我们进行 message 对象的构造，然后进行返回。其实上文的静态引用，本质上也是一个 lambda，所以跟下面的实现是一个原理，只不过是一些语法糖而已。
public static List<UUID> listUUID2(int size) {
Supplier<UUID> supplier = () -> UUID.randomUUID();
return Stream.generate(supplier).limit(size).collect(Collectors.toList());
}
如果对 Stream 流有理解的可以看到，我们这里有两个点需要注意，一个是我们这里的输出 99 是在 inner 之前的，另一个是我们这里使用的 limit 方法，不然会一直进行输出不会停止的，这两点其实都是流的基本特性，就不多说了。
上文提到 Stream 的 generate 方法接收的是一个 Supplier 类型的参数，那么这个 Supplier 是个啥呢？我们来仔细看一下。
package java.util.function;
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
T get();
}通过代码我们可以看到首先 Supplier 是个接口，既然是接口那就可以进行具体的实现，并且这个接口只有一个方法 get 返回指定的类型，同时该接口还有一个 @FunctionalInterface 注解，表名这个接口是一个函数是编程的接口，函数式接口是指仅仅只包含一个抽象方法的接口。
我们看到这个注解的 javadoc 里面大概的意思是这个注解是用来标识一个函数接口，函数式接口只有一个抽象方法，但是如果有 default 方法或者覆盖了 Object 的 public 方法都不算是抽象方法。还有一句讲的是函数式接口可以通过 lambda 表达式，方法引用或者构造方法引用来创建。我们上面的两个例子演示了 lambda 表达式和方法引用，构造函数其实也一样。
所以总结来说 Stream 的 generate 方法通过接收一个 Supplier 类型的参数来创建一个数据流，得到数据流以后就可以进行各种流的操作了。我们这篇文章更多的是通过 Stream 来构造 mock 数据，创建一个流，对于流的各种操作就不在本文的讨论范围之内了，阿粉之前也有相应的文章介绍过 Stream 感兴趣的小伙伴可以去翻翻看。
工作中 mock 数据在很多场景都会遇到，但是可能很多时候我们都不会太关注 mock 的数据的形式，虽然说一个循环也可以 mock 到相应的数据，但是能写的优雅一点为什么我们不写的优雅一点呢？
以上就是一文教你利用Stream API批量Mock数据的方法的详细内容，更多关于Stream API批量Mock数据的资料请关注编程网其它相关文章！
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本文标题: 一文教你利用Stream API批量Mock数据的方法
本文链接: https://lsjlt.com/news/166778.html(转载时请注明来源链接)
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