一文教你如何通过 Stream API 批量 Mock 数据

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。

Mock 任意个 UUID

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。

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  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

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  public static List<UUID> listUUID2(int size) {
    return Stream.generate(UUID::randomUUID).limit(size).collect(Collectors.toList());
  }

这里我们使用了 Streamgenerate 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。

Mock 消息

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

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package com.example.demo.dto;

/**
 * <br>
 * <b>Function:</b><br>
 * <b>Author:</b>@author Java 极客技术<br>
 * <b>Date:</b>2022-09-03 11:49<br>
 * <b>Desc:</b>无<br>
 */
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

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  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。

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  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。

Supplier 是个啥

上文提到 Streamgenerate 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。

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package java.util.function;

@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {

    /**
     * Gets a result.
     *
     * @return a result
     */
    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 Objectpublic 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 Streamgenerate 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。

总结

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?

'
+ '}'; } }

测试代码

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  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。

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  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。

Supplier 是个啥

上文提到 Streamgenerate 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。

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package java.util.function;

@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {

    /**
     * Gets a result.
     *
     * @return a result
     */
    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 Objectpublic 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 Streamgenerate 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。

总结

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?

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