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网站建设思路方向,广州网站设计权威乐云践新,北京正邦网站建设,湖南省建设工程造价管理总站网站Lambda Lambda介绍 Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数#xff0c;Lambda表达式基于数学中的λ演算得名#xff0c;直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)#xff0c;是一个匿名函数#xff0c;即没有函数名的函数。 Lambda表达式的结构 一个 Lamb…Lambda Lambda介绍 Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数Lambda表达式基于数学中的λ演算得名直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)是一个匿名函数即没有函数名的函数。 Lambda表达式的结构 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数 参数的类型既可以明确声明也可以根据上下文来推断。例如(int a)与(a)效果相同 所有参数需包含在圆括号内参数之间用逗号相隔。例如(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c) 空圆括号代表参数集为空。例如() - 42 当只有一个参数且其类型可推导时圆括号可省略。例如a - return a*a Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句花括号{}可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致 如果 Lambda 表达式的主体包含一条以上语句则表达式必须包含在花括号{}中形成代码块。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致若没有返回则为空
Lambda 表达式的使用 下面我们先使用一个简单的例子来看看Lambda的效果吧。 比如我们对Map 的遍历 传统方式遍历如下: MapString, String map  new HashMap();map.put(a, a);map.put(b, b);map.put(c, c);map.put(d, d);System.out.println(map普通方式遍历:);for (String key : map.keySet()) {System.out.println(k  key  v  map.get(key));}使用Lambda进行遍历: System.out.println(map拉姆达表达式遍历:);map.forEach((k, v) - {System.out.println(k  k  v  v);});List也同理不过List还可以通过双冒号运算符遍历: ListString list  new ArrayListString();list.add(a);list.add(bb);list.add(ccc);list.add(dddd);System.out.println(list拉姆达表达式遍历:);list.forEach(v - {System.out.println(v);});System.out.println(list双冒号运算符遍历:);list.forEach(System.out::println);输出结果: map普通方式遍历:kavakbvbkcvckdvdmap拉姆达表达式遍历:kavakbvbkcvckdvdlist拉姆达表达式遍历:abbcccddddlist双冒号运算符遍历:abbcccddddLambda 除了在for循环遍历中使用外它还可以代替匿名的内部类。比如下面这个例子的线程创建: //使用普通的方式创建Runnable r1  new Runnable() {Overridepublic void run() {System.out.println(普通方式创建!);}};//使用拉姆达方式创建Runnable r2  ()- System.out.println(拉姆达方式创建!);注: 这个例子中使用Lambda表达式的时候编译器会自动推断根据线程类的构造函数签名 Runnable r { }将该 Lambda 表达式赋 Runnable 接口。 Lambda 表达式与匿名类的区别使用匿名类与 Lambda 表达式的一大区别在于关键词的使用。对于匿名类关键词 this 解读为匿名类而对于 Lambda 表达式关键词 this 解读为写就 Lambda 的外部类。 Lambda表达式使用注意事项 Lambda虽然简化了代码的编写但同时也减少了可读性。 Stream Stream介绍 Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流 流在管道中传输 并且可以在管道的节点上进行处理 比如筛选 排序聚合等。 Stream特性 不是数据结构它没有内部存储它只是用操作管道从 source数据结构、数组、generator function、IO channel抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream而不是从 source 删除那些元素。 不支持索引访问但是很容易生成数组或者 List 。 惰性化很多 Stream 操作是向后延迟的一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。 并行能力。当一个 Stream 是并行化的就不需要再写多线程代码所有对它的操作会自动并行进行的。 可以是无限的集合有固定大小Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。 注意事项所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。
Stream 流操作类型 Intermediate一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流做出某种程度的数据映射/过滤然后返回一个新的流交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的lazy就是说仅仅调用到这类方法并没有真正开始流的遍历。 Terminal一个流只能有一个 terminal 操作当这个操作执行后流就被使用“光”了无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal操作的执行才会真正开始流的遍历并且会生成一个结果或者一个 side effect。
Stream使用 这里我们依旧使用一个简单示例来看看吧。在开发中我们有时需要对一些数据进行过滤如果是传统的方式我们需要对这批数据进行遍历过滤会显得比较繁琐如果使用steam流方式的话那么可以很方便的进行处理。 首先通过普通的方式进行过滤: ListString list  Arrays.asList(张三, 李四, 王五, xuwujing);System.out.println(过滤之前:  list);ListString result  new ArrayList();for (String str : list) {if (!李四.equals(str)) {result.add(str);}}System.out.println(过滤之后:  result);使用Steam方式进行过滤 ListString result2 list.stream().filter(str - !李四.equals(str)).collect(Collectors.toList()); System.out.println(stream 过滤之后: result2);输出结果: 过滤之前:[张三, 李四, 王五, xuwujing] 过滤之后:[张三, 王五, xuwujing] stream 过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]是不是很简洁和方便呢。其实Stream流还有更多的使用方法filter只是其中的一角而已。那么在这里我们就来学习了解下这些用法吧。 1.构造Stream流的方式 Stream stream  Stream.of(a, b, c);String[] strArray  new String[] { a, b, c };stream  Stream.of(strArray);stream  Arrays.stream(strArray);ListString list  Arrays.asList(strArray);stream  list.stream();2.Stream流的之间的转换 注意:一个Stream流只可以使用一次这段代码为了简洁而重复使用了数次因此会抛出 stream has already been operated upon or closed 异常。 try {StreamString stream2  Stream.of(a, b, c);// 转换成 ArrayString[] strArray1  stream2.toArray(String[]::new);// 转换成 CollectionListString list1  stream2.collect(Collectors.toList());ListString list2  stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));   Set set1  stream2.collect(Collectors.toSet());Stack stack1  stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));// 转换成 StringString str  stream.collect(Collectors.joining()).toString();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}3.Stream流的map使用 map方法用于映射每个元素到对应的结果一对一。 示例一转换大写 ListString list3  Arrays.asList(zhangSan, liSi, wangWu);System.out.println(转换之前的数据:  list3);ListString list4  list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());System.out.println(转换之后的数据:  list4); // 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]示例二转换数据类型 ListString list31  Arrays.asList(1, 2, 3);System.out.println(转换之前的数据:  list31);ListInteger list41  list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());System.out.println(转换之后的数据:  list41); // [1, 2, 3]示例三获取平方 ListInteger list5  Arrays.asList(new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5 });ListInteger list6  list5.stream().map(n - n * n).collect(Collectors.toList());System.out.println(平方的数据:  list6);// [1, 4, 9, 16, 25]4.Stream流的filter使用 filter方法用于通过设置的条件过滤出元素。 示例二通过与 findAny 得到 if/else 的值 ListString list  Arrays.asList(张三, 李四, 王五, xuwujing); String result3  list.stream().filter(str - 李四.equals(str)).findAny().orElse(找不到!); String result4  list.stream().filter(str - 李二.equals(str)).findAny().orElse(找不到!);System.out.println(stream 过滤之后 2:  result3); System.out.println(stream 过滤之后 3:  result4); //stream 过滤之后 2:李四 //stream 过滤之后 3:找不到!示例三通过与 mapToInt 计算和 ListUser lists  new ArrayListUser();lists.add(new User(6, 张三));lists.add(new User(2, 李四));lists.add(new User(3, 王五));lists.add(new User(1, 张三));// 计算这个list中出现 张三 id的值int sum  lists.stream().filter(u - 张三.equals(u.getName())).mapToInt(u - u.getId()).sum();System.out.println(计算结果:  sum); // 75.Stream 流的 flatMap 使用 flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果一对多。 示例:从句子中得到单词 String worlds  The way of the future;ListString list7  new ArrayList();list7.add(worlds);ListString list8  list7.stream().flatMap(str - Stream.of(str.split( ))).filter(world - world.length()  0).collect(Collectors.toList());System.out.println(单词:);list8.forEach(System.out::println);// 单词:// The // way // of // the // future6.Stream流的limit使用 limit 方法用于获取指定数量的流。 示例一获取前n条数的数据 Random rd  new Random();System.out.println(取到的前三条数据:);rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);// 取到的前三条数据:// 1167267754// -1164558977// 1977868798示例二结合skip使用得到需要的数据 skip表示的是扔掉前n个元素。 ListUser list9  new ArrayListUser();for (int i  1; i  4; i) {User user  new User(i, pancm  i);list9.add(user);}System.out.println(截取之前的数据:);// 取前3条数据但是扔掉了前面的2条可以理解为拿到的数据为 2i3 (i 是数值下标)ListString list10  list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());System.out.println(截取之后的数据:  list10);//  截取之前的数据://  姓名:pancm1//  姓名:pancm2//  姓名:pancm3//  截取之后的数据:[pancm3]注:User实体类中 getName 方法会打印姓名。 7.Stream流的sort使用 sorted方法用于对流进行升序排序。 示例一随机取值排序 Random rd2  new Random();System.out.println(取到的前三条数据然后进行排序:);rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);// 取到的前三条数据然后进行排序:// -2043456377// -1778595703// 1013369565示例二优化排序 tips: 先获取在排序效率会更高! //普通的排序取值ListUser list11  list9.stream().sorted((u1, u2) - u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3).collect(Collectors.toList());System.out.println(排序之后的数据:  list11);//优化排序取值ListUser list12  list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) - u1.getName().compareTo(u2.getName())).collect(Collectors.toList());System.out.println(优化排序之后的数据:  list12);//排序之后的数据:[{id:1,name:pancm1}, {id:2,name:pancm2}, {id:3,name:pancm3}]//优化排序之后的数据:[{id:1,name:pancm1}, {id:2,name:pancm2}, {id:3,name:pancm3}]8.Stream流的peek使用 peek对每个元素执行操作并返回一个新的Stream 示例: 双重操作 System.out.println(peek使用:);Stream.of(one, two, three, four).filter(e - e.length()  3).peek(e - System.out.println(转换之前:   e)).map(String::toUpperCase).peek(e - System.out.println(转换之后:   e)).collect(Collectors.toList());// 转换之前: three// 转换之后: THREE// 转换之前: four// 转换之后: FOUR9.Stream流的parallel使用 parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。 示例:获取空字符串的数量 ListString strings  Arrays.asList(a, , c, , e,,  );// 获取空字符串的数量long count   strings.parallelStream().filter(string - string.isEmpty()).count();System.out.println(空字符串的个数:count);10.Stream流的max/min/distinct使用 示例一得到最大最小值 ListString list13  Arrays.asList(zhangsan,lisi,wangwu,xuwujing);int maxLines  list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();int minLines  list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();System.out.println(最长字符的长度:  maxLines,最短字符的长度:minLines);//最长字符的长度:8,最短字符的长度:4示例二得到去重之后的数据 String lines  good good study day day up;ListString list14  new ArrayListString();list14.add(lines);ListString words  list14.stream().flatMap(line - Stream.of(line.split( ))).filter(word - word.length()  0).map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(去重复之后:  words);//去重复之后:[day, good, study, up]11.Stream流的Match使用 allMatchStream 中全部元素符合则返回 true ; anyMatchStream 中只要有一个元素符合则返回 true; noneMatchStream 中没有一个元素符合则返回 true。
示例:数据是否符合 boolean all  lists.stream().allMatch(u - u.getId()  3);System.out.println(是否都大于3:  all);boolean any  lists.stream().anyMatch(u - u.getId()  3);System.out.println(是否有一个大于3:  any);boolean none  lists.stream().noneMatch(u - u.getId()  3);System.out.println(是否没有一个大于3的:  none);  // 是否都大于3:false// 是否有一个大于3:true// 是否没有一个大于3的:false12.Stream流的reduce使用 reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。 示例一字符串连接 String concat  Stream.of(A, B, C, D).reduce(, String::concat); System.out.println(字符串拼接:  concat);示例二得到最小值 double minValue  Stream.of(-4.0, 1.0, 3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);System.out.println(最小值:  minValue);//最小值:-4.0示例三求和 // 求和, 无起始值int sumValue  Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();System.out.println(有无起始值求和:  sumValue);// 求和, 有起始值sumValue  Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(1, Integer::sum);System.out.println(有起始值求和:  sumValue);// 有无起始值求和:10// 有起始值求和:11示例四过滤拼接 concat  Stream.of(a, B, c, D, e, F).filter(x - x.compareTo(Z)  0).reduce(, String::concat); System.out.println(过滤和字符串连接:  concat);//过滤和字符串连接:ace13.Stream流的iterate使用 iterate 跟 reduce 操作很像接受一个种子值和一个UnaryOperator例如 f。然后种子值成为 Stream 的第一个元素f(seed) 为第二个f(f(seed)) 第三个以此类推。在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。 示例:生成一个等差队列 System.out.println(从2开始生成一个等差队列:);Stream.iterate(2, n - n  2).limit(5).forEach(x - System.out.print(x   ));// 从2开始生成一个等差队列:// 2 4 6 8 1014.Stream流的 Supplier 使用 通过实现Supplier类的方法可以自定义流计算规则。 示例随机获取两条用户信息 System.out.println(自定义一个流进行计算输出:);Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u - System.out.println(u.getId()  ,   u.getName()));//第一次://自定义一个流进行计算输出://10, pancm7//11, pancm6//第二次://自定义一个流进行计算输出://10, pancm4//11, pancm2//第三次://自定义一个流进行计算输出://10, pancm4//11, pancm8class UserSupplier implements SupplierUser {private int index  10;private Random random  new Random();Overridepublic User get() {return new User(index, pancm  random.nextInt(10));} }15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用 groupingBy分组排序 partitioningBy分区排序。
示例一分组排序 System.out.println(通过id进行分组排序:);MapInteger, ListUser personGroups  Stream.generate(new UserSupplier2()).limit(5).collect(Collectors.groupingBy(User::getId));Iterator it  personGroups.entrySet().iterator();while (it.hasNext()) {Map.EntryInteger, ListUser persons  (Map.Entry) it.next();System.out.println(id   persons.getKey()      persons.getValue());}// 通过id进行分组排序:// id 10  [{id:10,name:pancm1}] // id 11  [{id:11,name:pancm3}, {id:11,name:pancm6}, {id:11,name:pancm4}, {id:11,name:pancm7}]class UserSupplier2 implements SupplierUser {private int index  10;private Random random  new Random();Overridepublic User get() {return new User(index % 2  0 ? index : index, pancm  random.nextInt(10));}}示例二分区排序 System.out.println(通过年龄进行分区排序:);MapBoolean, ListUser children  Stream.generate(new UserSupplier3()).limit(5).collect(Collectors.partitioningBy(p - p.getId()  18));System.out.println(小孩:   children.get(true));System.out.println(成年人:   children.get(false));// 通过年龄进行分区排序:// 小孩: [{id:16,name:pancm7}, {id:17,name:pancm2}]// 成年人: [{id:18,name:pancm4}, {id:19,name:pancm9}, {id:20,name:pancm6}]class UserSupplier3 implements SupplierUser {private int index  16;private Random random  new Random();Overridepublic User get() {return new User(index, pancm  random.nextInt(10));}}16.Stream流的summaryStatistics使用 IntSummaryStatistics 用于收集统计信息(如count、min、max、sum和average)的状态对象。 示例:得到最大、最小、之和以及平均数。 ListInteger numbers  Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);IntSummaryStatistics stats  numbers.stream().mapToInt((x) - x).summaryStatistics();System.out.println(列表中最大的数 :   stats.getMax());System.out.println(列表中最小的数 :   stats.getMin());System.out.println(所有数之和 :   stats.getSum());System.out.println(平均数 :   stats.getAverage());// 列表中最大的数 : 9// 列表中最小的数 : 1// 所有数之和 : 25// 平均数 : 5.0Stream 介绍就到这里了JDK1.8中的Stream流其实还有很多很多用法更多的用法则需要大家去查看JDK1.8的API文档了。 LocalDateTime 介绍 JDK1.8除了新增了lambda表达式、stream流之外它还新增了全新的日期时间API。在JDK1.8之前Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病将 java.util.Date设定为可变类型以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。因此推出了java.time包该包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。 关键类 Instant瞬时时间。 LocalDate本地日期不包含具体时间, 格式 yyyy-MM-dd。 LocalTime本地时间不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。 LocalDateTime组合了日期和时间但不包含时差和时区信息。 ZonedDateTime最完整的日期时间包含时区和相对UTC或格林威治的时差。
使用 1.获取当前的日期时间 通过静态工厂方法now()来获取当前时间。 //本地日期,不包括时分秒LocalDate nowDate  LocalDate.now();//本地日期,包括时分秒LocalDateTime nowDateTime  LocalDateTime.now();System.out.println(当前时间:nowDate);System.out.println(当前时间:nowDateTime);//  当前时间:2018-12-19//  当前时间:2018-12-19T15:24:35.8222.获取当前的年月日时分秒 获取时间之后直接get获取年月日时分秒。 //获取当前的时间包括毫秒LocalDateTime ldt  LocalDateTime.now();System.out.println(当前年:ldt.getYear());   //2018System.out.println(当前年份天数:ldt.getDayOfYear());//172 System.out.println(当前月:ldt.getMonthValue());System.out.println(当前时:ldt.getHour());System.out.println(当前分:ldt.getMinute());System.out.println(当前时间:ldt.toString());//   当前年:2018//   当前年份天数:353//   当前月:12//   当前时:15//   当前分:24//   当前时间:2018-12-19T15:24:35.8333.格式化时间 格式时间格式需要用到DateTimeFormatter类。 LocalDateTime ldt  LocalDateTime.now(); System.out.println(格式化时间:  ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS))); //格式化时间:2018-12-19 15:37:47.1194.时间增减 在指定的时间进行增加/减少年月日时分秒。 LocalDateTime ldt  LocalDateTime.now();System.out.println(后5天时间:ldt.plusDays(5));System.out.println(前5天时间并格式化:ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy-MM-dd))); //2018-06-16System.out.println(前一个月的时间:ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyyMM))); //2018-06-16System.out.println(后一个月的时间:ldt2.plusMonths(1)); //2018-06-16System.out.println(指定2099年的当前时间:ldt.withYear(2099)); //2099-06-21T15:07:39.506//  后5天时间:2018-12-24T15:50:37.508//  前5天时间并格式化:2018-12-14//  前一个月的时间:201712//  后一个月的时间:2018-02-04T09:19:29.499//  指定2099年的当前时间:2099-12-19T15:50:37.5085.创建指定时间 通过指定年月日来创建。 LocalDate ld3LocalDate.of(2017, Month.NOVEMBER, 17);LocalDate ld4LocalDate.of(2018, 02, 11);6.时间相差比较 比较相差的年月日时分秒。 示例一: 具体相差的年月日 LocalDate ldLocalDate.parse(2017-11-17);LocalDate ld2LocalDate.parse(2018-01-05);Period pPeriod.between(ld, ld2);System.out.println(相差年: p.getYears() 相差月 :p.getMonths()  相差天:p.getDays());// 相差年: 0 相差月 :1 相差天:19注:这里的月份是不满足一年天数是不满足一个月的。这里实际相差的是1月19天也就是49天。 示例二相差总数的时间 ChronoUnit 日期周期单位的标准集合。 LocalDate startDate  LocalDate.of(2017, 11, 17);LocalDate endDate  LocalDate.of(2018, 01, 05);System.out.println(相差月份:ChronoUnit.MONTHS.between(startDate, endDate));System.out.println(两月之间的相差的天数   :   ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate));//        相差月份:1//        两天之间的差在天数   : 49注:ChronoUnit也可以计算相差时分秒。 示例三精度时间相差 Duration 这个类以秒和纳秒为单位建模时间的数量或数量。 Instant inst1  Instant.now();System.out.println(当前时间戳 :   inst1);Instant inst2  inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));System.out.println(增加之后的时间 :   inst2);System.out.println(相差毫秒 :   Duration.between(inst1, inst2).toMillis());System.out.println(相毫秒 :   Duration.between(inst1, inst2).getSeconds());// 当前时间戳 : 2018-12-19T08:14:21.675Z// 增加之后的时间 : 2018-12-19T08:14:31.675Z// 相差毫秒 : 10000// 相毫秒 : 10示例四时间大小比较 LocalDateTime ldt4  LocalDateTime.now();LocalDateTime ldt5  ldt4.plusMinutes(10);System.out.println(当前时间是否大于:ldt4.isAfter(ldt5));System.out.println(当前时间是否小于ldt4.isBefore(ldt5));// false// true7.时区时间计算 得到其他时区的时间。 示例一:通过Clock时钟类获取计算 Clock时钟类用于获取当时的时间戳或当前时区下的日期时间信息。 Clock clock  Clock.systemUTC();System.out.println(当前时间戳 :   clock.millis());Clock clock2  Clock.system(ZoneId.of(Asia/Shanghai));System.out.println(亚洲上海此时的时间戳:clock2.millis());Clock clock3  Clock.system(ZoneId.of(America/New_York));System.out.println(美国纽约此时的时间戳:clock3.millis());//  当前时间戳 : 1545209277657//  亚洲上海此时的时间戳:1545209277657//  美国纽约此时的时间戳:1545209277658示例二: 通过ZonedDateTime类和ZoneId ZoneId zoneId ZoneId.of(America/New_York);ZonedDateTime dateTimeZonedDateTime.now(zoneId);System.out.println(美国纽约此时的时间 :   dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS)));System.out.println(美国纽约此时的时间 和时区:   dateTime);//  美国纽约此时的时间 : 2018-12-19 03:52:22.494// 美国纽约此时的时间 和时区: 2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]Java 8日期时间API总结: 提供了javax.time.ZoneId 获取时区。 提供了LocalDate和LocalTime类。 Java 8 的所有日期和时间API都是不可变类并且线程安全而现有的Date和Calendar API中的java.util.Date和SimpleDateFormat是非线程安全的。 主包是 java.time,包含了表示日期、时间、时间间隔的一些类。里面有两个子包java.time.format用于格式化 java.time.temporal用于更底层的操作。 时区代表了地球上某个区域内普遍使用的标准时间。每个时区都有一个代号格式通常由区域/城市构成Asia/Tokyo在加上与格林威治或 UTC的时差。例如东京的时差是09:00。 OffsetDateTime类实际上组合了LocalDateTime类和ZoneOffset类。用来表示包含和格林威治或UTC时差的完整日期年、月、日和时间时、分、秒、纳秒信息。 DateTimeFormatter 类用来格式化和解析时间。与SimpleDateFormat不同这个类不可变并且线程安全需要时可以给静态常量赋值。DateTimeFormatter类提供了大量的内置格式化工具同时也允许你自定义。在转换方面也提供了parse()将字符串解析成日期如果解析出错会抛出DateTimeParseException。DateTimeFormatter类同时还有format()用来格式化日期如果出错会抛出DateTimeException异常。 再补充一点日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同第一个格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”而第二个在解析“Jan 2 2014”就会抛异常因为第二个格式里要求日必须是两位的。如果想修正你必须在日期只有个位数时在前面补零就是说“Jan 2 2014”应该写成 “Jan 02 2014”。 原文链接 一文详解 JDK1.8 的 Lambda、Stream、LocalDateTime