Golang数据过滤、清理与转换处理插件库filter使用指南

filter是一个功能强大的Golang数据处理库，专门用于数据过滤、清理和转换操作。下面我将详细介绍其核心功能和使用方法。

安装

go get github.com/goburrow/filter

核心功能

1. 数据过滤

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
)

func main() {
	data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

	// 过滤偶数
	result := filter.Filter(data, func(x int) bool {
		return x%2 == 0
	})

	fmt.Println(result) // 输出: [2 4 6 8 10]
}

2. 数据清理

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
	"strings"
)

func main() {
	texts := []string{"  hello  ", "  world  ", " go ", "  "}

	// 清理空白字符
	cleaned := filter.Map(texts, func(s string) string {
		return strings.TrimSpace(s)
	})

	// 过滤空字符串
	cleaned = filter.Filter(cleaned, func(s string) bool {
		return s != ""
	})

	fmt.Println(cleaned) // 输出: ["hello", "world", "go"]
}

3. 数据转换

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
	"strconv"
)

func main() {
	numbers := []string{"1", "2", "3", "4", "5"}

	// 字符串转整数
	ints, err := filter.MapE(numbers, func(s string) (int, error) {
		return strconv.Atoi(s)
	})
	
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	
	fmt.Println(ints) // 输出: [1 2 3 4 5]
	
	// 数值加倍
	doubled := filter.Map(ints, func(x int) int {
		return x * 2
	})
	
	fmt.Println(doubled) // 输出: [2 4 6 8 10]
}

高级功能

1. 链式操作

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
)

func main() {
	data := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

	result := filter.New(data).
		Filter(func(x int) bool { return x > 5 }).  // 过滤大于5的数
		Map(func(x int) int { return x * 2 }).      // 数值加倍
		Filter(func(x int) bool { return x%3 == 0 }) // 过滤能被3整除的数
		
	fmt.Println(result.Collect()) // 输出: [12 18]
}

2. 自定义过滤器

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
)

// 自定义过滤器 - 过滤素数
func isPrime(n int) bool {
	if n <= 1 {
		return false
	}
	for i := 2; i*i <= n; i++ {
		if n%i == 0 {
			return false
		}
	}
	return true
}

func main() {
	numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

	primes := filter.Filter(numbers, isPrime)
	
	fmt.Println(primes) // 输出: [2 3 5 7]
}

3. 复杂数据结构处理

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
)

type User struct {
	Name string
	Age  int
}

func main() {
	users := []User{
		{"Alice", 25},
		{"Bob", 17},
		{"Charlie", 30},
		{"David", 16},
	}

	// 过滤成年用户
	adults := filter.Filter(users, func(u User) bool {
		return u.Age >= 18
	})

	// 只保留用户名
	names := filter.Map(adults, func(u User) string {
		return u.Name
	})

	fmt.Println(names) // 输出: ["Alice", "Charlie"]
}

性能优化技巧

1. 预分配切片容量：对于大数据集，预先分配结果切片容量可以提高性能
2. 并行处理：对于CPU密集型操作，考虑使用并行处理
3. 避免多次遍历：尽量使用链式操作减少数据遍历次数

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/goburrow/filter"
)

func main() {
	// 大数据集处理示例
	bigData := make([]int, 0, 1000000)
	for i := 0; i < 1000000; i++ {
		bigData = append(bigData, i)
	}

	// 预分配结果切片
	result := make([]int, 0, len(bigData)/2)
	
	// 并行处理
	filter.FilterParallel(bigData, &result, func(x int) bool {
		return x%2 == 0
	}, 4) // 使用4个goroutine
	
	fmt.Println(len(result)) // 输出: 500000
}

filter库提供了强大而灵活的数据处理能力，可以大大简化Golang中的数据清洗和转换工作。通过合理使用其各种功能，可以编写出既简洁又高效的数据处理代码。