Java 8

لتحويل قائمة من الكائنات التي تحمل خصائص معينة إلى قائمة أخرى بطريقة أكثر أناقة وإيجازًا باستخدام Java 8، يمكننا الاستفادة من تعبيرات الوظائف الجديدة المتاحة في Java 8 مثل التعبيرات اللامركزية (Lambda expressions) و Stream API. إليك كيف يمكن تحقيق ذلك:

javaCopy code
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Converter {
    
    public List convert(List developers) {
        return developers.stream()
                         .map(this::convertToProductManager)
                         .collect(Collectors.toList());
    }

    private ProductManager convertToProductManager(Developer developer) {
        return new ProductManager(developer.getName(), developer.getAge());
    }
}

في الشيفرة أعلاه، قمنا بإنشاء فئة جديدة باسم Converter لتحويل المطورين إلى مديري منتجات. تحتوي هذه الفئة على طريقة convert التي تأخذ قائمة من المطورين وتقوم بتحويلهم إلى قائمة من مديري المنتجات. يتم ذلك عن طريق تحويل القائمة الأصلية إلى تدفق من العناصر باستخدام stream() ثم استخدام map() لتحويل كل عنصر باستخدام الدالة convertToProductManager. في النهاية، يتم جمع العناصر المحولة باستخدام collect(Collectors.toList()).

وفي الطريقة convertToProductManager، نقوم ببساطة بإنشاء كائن ProductManager جديد وتعيين الاسم والعمر بناءً على المطور الذي تم تمريره كمعلمة.

بهذه الطريقة، نحصل على كود أكثر أناقة وإيجازًا بفضل استخدام تعبيرات الوظائف في Java 8، مما يجعل الكود أسهل قراءة وصيانة وفهمًا.

بالطبع، دعنا نستكمل المقال بمزيد من التفاصيل والشروحات حول الطريقة التي استخدمناها لتحويل القائمة من مطوري البرمجيات إلى قائمة من مديري المنتجات باستخدام Java 8.

تحويل البيانات بين هياكل البيانات المختلفة هو مهمة شائعة في تطوير البرمجيات، وتقدم Java 8 أدوات قوية للقيام بذلك بشكل فعال ومنظم. في هذا المثال، نرى كيف يمكننا استخدام تعبيرات الوظائف و Stream API لتحقيق هذه المهمة بشكل بسيط وسلس.

باستخدام الكلاس Converter، يمكننا الآن بسهولة تحويل أي قائمة من مطوري البرمجيات إلى قائمة من مديري المنتجات في أي جزء من التطبيق الذي نحتاج إليه.

عند النظر إلى الكود المقترح، يمكن أن نرى العديد من المزايا:

1. واجهة مبسطة: باستخدام Stream API، تمثل العمليات على البيانات تسلسل من التحويلات المتسلسلة، مما يجعل الشفرة أكثر وضوحًا وبساطة.

2. كود قابل للقراءة: باستخدام تعبيرات الوظائف و Stream API، يتم التركيز على ما يجب القيام به بدلاً من كيفية القيام به، مما يجعل الشفرة أكثر قراءة وفهمًا.

3. كفاءة: Stream API يستخدم تقنيات تحسين الأداء مثل عمليات التجميع (aggregation) والتقسيم (partitioning) والتصفية (filtering) لتنفيذ العمليات بكفاءة وسرعة.

4. قابلية إعادة الاستخدام: الكلاس Converter يمكن استخدامه في أي مكان في التطبيق حيث يحتاج المطور إلى تحويل قائمة من مطوري البرمجيات إلى قائمة من مديري المنتجات، مما يجعل الشفرة أكثر إعادة استخدامًا وتوسعًا.

باستخدام هذه التقنيات الحديثة المتوفرة في Java 8، يمكن للمطورين تحسين كفاءة وجودة الشفرة وتبسيط العمليات المعقدة مثل تحويل البيانات بين هياكل البيانات المختلفة. باستخدام التعبيرات اللامركزية و Stream API، يمكن للمطورين كتابة شفرة أكثر قراءة وفهمًا وصيانة، وبالتالي تحسين تجربة التطوير بشكل عام.

في Java 8، تم إضافة ميزة هامة تُعرف باسم التعبيرات اللامعنية (Lambda Expressions)، وهي ميزة تمكن المطورين من تبسيط كتابة الشفرة وتحسين قراءتها. تُستخدم التعبيرات اللامعنية في Java لإنشاء واستخدام الوظائف المجهولة (Anonymous Functions) أو التي تُعرف أيضًا بالوظائف اللامعنية (Lambda Functions).

الهدف الرئيسي لاستخدام التعبيرات اللامعنية في Java هو تمكين البرمجة بأسلوب أكثر تنوعًا وسلاسة، حيث يمكن تمرير وظائف كمعاملات أو تعريفها مباشرة داخل الشفرة بدون الحاجة إلى كتابة كود كامل للواجهات.

في المثال الذي قدمته، يتم استخدام التعبير اللامعني لتعريف واستخدام وظيفة رياضية بسيطة لإجراء عملية الجمع بين رقمين. لنفهم الشفرة بشكل أفضل:

javaCopy code
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        State s = new State();
        // تعريف وظيفة رياضية باستخدام التعبير اللامعني
        MathOperation addition = (a, b) -> a + b;
        // استخدام الوظيفة المعرفة للقيام بعملية جمع بين الأرقام 10.1 و 5.2
        System.out.println(s.operate(10.1, 5.2, addition));
    }
}

// واجهة تعريف وظيفة رياضية
interface MathOperation {
    double operation(double a, double b);
}

// كلاس يحتوي على طرق للقيام بعمليات على الأرقام
class State {
    // طريقة تقوم بتنفيذ الوظيفة الرياضية المحددة
    private static double operate(double a, double b, MathOperation mo) {
        return mo.operation(a, b);
    }
}

في هذا المثال، يتم استخدام التعبير اللامعني (a, b) -> a + b لتعريف وظيفة رياضية تقوم بإجراء عملية الجمع بين رقمين. ثم يتم استخدام هذه الوظيفة داخل الطريقة operate الموجودة في الكلاس State لإجراء العملية الحسابية بين الأرقام 10.1 و 5.2.

باستخدام التعبيرات اللامعنية، يمكننا تجاوز الحاجة إلى كتابة كود طويل لتعريف واستخدام الواجهات، وبالتالي تبسيط الشفرة وجعلها أكثر قراءة وفهمًا.

بالطبع، سأواصل توضيح استخدام التعبيرات اللامعنية في Java 8 وأهميتها في تحسين الكفاءة وقراءة الشفرة.

تعتبر التعبيرات اللامعنية جزءًا أساسيًا من مفهوم البرمجة الوظيفية (Functional Programming) في Java. تسمح هذه الميزة بتمرير السلوك كوسيطة، مما يسهل كتابة الشفرة القصيرة والفعالة، وتجنب الكثير من الكتابة المكررة. بدلاً من إعادة كتابة الكود المماثل مرارًا وتكرارًا لمختلف السيناريوهات، يمكن استخدام التعبيرات اللامعنية لإنشاء واستخدام وظائف فقط عند الحاجة إليها.

توفر التعبيرات اللامعنية العديد من الفوائد، منها:

1. الكفاءة والإنتاجية المحسّنة: باستخدام التعبيرات اللامعنية، يمكنك كتابة شفرة أقل بشكل ملحوظ مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية وتقليل الأخطاء.

2. القراءة والصيانة السهلة: تسهل التعبيرات اللامعنية فهم الشفرة وصيانتها، حيث يمكنك تجنب الكثير من الشفرة التقليدية المعقدة وتبسيطها.

3. التعبير عن السلوك المخصص: يمكن استخدام التعبيرات اللامعنية لتمرير سلوك مخصص كوسيطة، مما يجعل الشفرة أكثر قابلية للتكيف مع متطلبات مختلفة.

4. دعم البرمجة المتوازية والتوزيعية: يمكن استخدام التعبيرات اللامعنية لتحقيق البرمجة المتوازية بشكل أفضل، مثل استخدام مواضيع (Threads) ومعالجة التفاعلات (Reactive Programming).

هناك العديد من السيناريوهات التي يمكن فيها استخدام التعبيرات اللامعنية، مثل الترتيبات العاملة (Sorters)، والمرشحات (Filters)، والخوارزميات المجمعة (Aggregators)، والتحقق من الشروط (Predicates)، وغيرها الكثير.

باختصار، تعتبر التعبيرات اللامعنية إضافة قوية إلى لغة Java، حيث تسهم في تحسين الكفاءة وفهم الشفرة وتحسين الإنتاجية. ينبغي على المطورين اتقان استخدام هذه الميزة للاستفادة القصوى من إمكانيات البرمجة في Java 8 وما بعدها.

عندما تقوم بتحويل كائن LocalDateTime إلى Date في جافا 8، يمكن أن تواجه بعض المشكلات في الحصول على التاريخ المناسب بالنسبة للتوقيت الزمني المطلوب. في الشيفرة التي قدمتها، تقوم بتحويل LocalDateTime إلى Instant باستخدام UTC كمحور زمني، ثم تحول هذه الـ Instant إلى Date باستخدام Date.from(). ومع ذلك، فإن هذه العملية لا تأخذ في الاعتبار التوقيت الزمني المحدد، بل تستخدم التوقيت الزمني الافتراضي للنظام.

لتحقيق السلوك المرجو، يمكنك استخدام TimeZone محددة عند تحويل الـ Instant إلى Date. في الشفرة التي قدمتها، يمكنك تعيين TimeZone لكل Date بشكل منفصل قبل طباعتها. على سبيل المثال:

javaCopy code
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
dateFormat.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("America/New_York"));

System.out.println("dateNY    : " + dateFormat.format(dateNY));

هذا الشكل يوفر لك القدرة على عرض التاريخ والوقت باستخدام التوقيت الزمني المطلوب بدلاً من التوقيت الافتراضي للنظام.

تأكد أيضًا من استخدام المكتبة الجديدة java.time بدلاً من java.util.Date و SimpleDateFormat للتعامل مع التواريخ والأوقات في جافا 8، حيث توفر هذه المكتبة مزيدًا من المرونة والدقة في التعامل مع التواريخ والأوقات.

بالتأكيد، دعنا نواصل توسيع المقال لنتناول المزيد من الجوانب المتعلقة بتحويل LocalDateTime إلى Date في Java 8 وكيفية التعامل مع التوقيتات المختلفة.

تحويل LocalDateTime إلى Date باستخدام TimeZone محددة

عند القيام بتحويل LocalDateTime إلى Date في جافا 8، يمكن تحديد TimeZone معين لضمان الحصول على التاريخ المناسب بالنسبة للتوقيت الزمني المطلوب. استخدام TimeZone المحدد يضمن أن الـ Date الناتجة ستعكس التوقيت المحدد بدقة. في المثال السابق، قمنا باستخدام SimpleDateFormat لتحديد TimeZone لكل Date بشكل منفصل، مما أدى إلى عرض التوقيت بشكل صحيح.

استخدام مكتبة java.time

مكتبة java.time هي المكتبة الموصى بها للتعامل مع التواريخ والأوقات في Java 8 وما بعدها. توفر هذه المكتبة مجموعة واسعة من الأدوات لإدارة التواريخ والأوقات بشكل دقيق وفعال.

لتحويل LocalDateTime إلى Date باستخدام java.time، يمكن استخدام طرق مشابهة. على سبيل المثال:

javaCopy code
// تحويل LocalDateTime إلى ZonedDateTime باستخدام التوقيت الزمني المحدد
ZonedDateTime zonedDateTimeNY = ldtNY.atZone(nyZone);

// تحويل ZonedDateTime إلى Instant
Instant instantNY = zonedDateTimeNY.toInstant();

// تحويل Instant إلى Date باستخدام TimeZone محددة
Date dateNY = Date.from(instantNY);

الاعتبارات الأخرى

يجب مراعاة بعض الاعتبارات الأخرى عند التعامل مع التواريخ والأوقات في Java:

1. استخدام UTC: يفضل استخدام UTC كمرجع للتواريخ والأوقات عند التعامل مع التطبيقات الدولية لضمان الدقة والتناسق.

2. منع استخدام java.util.Date و SimpleDateFormat: يُفضل تجنب استخدام java.util.Date و SimpleDateFormat في جافا 8 واستخدام مكتبة java.time بدلاً من ذلك. تقدم java.time وظائف أكثر دقة ومرونة للتعامل مع التواريخ والأوقات.

3. استخدام المكتبات الإضافية: بالإضافة إلى java.time، يمكن استخدام مكتبات إضافية مثل Joda-Time لإدارة التواريخ والأوقات بشكل أكثر فعالية في بعض الحالات.

الختام

في النهاية، يجب أن تأخذ في الاعتبار احتياجات التطبيق الخاص بك عند التعامل مع التواريخ والأوقات في Java. باستخدام مكتبة java.time وضبط TimeZone بشكل صحيح، يمكنك تحقيق دقة ومرونة أكبر في تعاملك مع التواريخ والأوقات في تطبيقاتك.

لتحقيق هدفك في تصفية جدول Guava’s ImmutableTable باستخدام Java 8 parallel stream و collector، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

أولاً، قم بتحويل الـ rowMap إلى parallel stream باستخدام entrySet().parallelStream() لتحقيق المعالجة المتوازية.

javaCopy code
Map> rowMap = toFilter.rowMap();
rowMap.entrySet().parallelStream()

ثم، استخدم flatMap لتحويل هذا الـ stream من الـ entrySet إلى stream من الـ entry الفردية داخل كل سطر.

javaCopy code
.flatMap(entry -> entry.getValue().entrySet().stream())

بعد ذلك، في داخل الـ flatMap، قم بفحص ما إذا كانت القيمة موجودة في الـ validEntry وإذا كانت القيمة true، قم بإرجاع الـ entry المقابلة.

javaCopy code
.filter(entry -> validEntry.contains(entry.getKey(), entry.getValue()))

أخيرًا، استخدم collect لجمع النتائج في جدول جديد.

javaCopy code
.collect(ImmutableTable.toImmutableTable(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue))

النتيجة النهائية ستكون جدولًا جديدًا يتكون فقط من القيم التي تم تصفيتها.

وبهذا، تم استخدام الـ flatMap بشكل فعال لتحويل stream من الـ streams إلى stream واحد، وذلك لتطبيق عملية التصفية بكفاءة وفعالية.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك الآن استخدام Java 8 parallel stream بشكل فعال لتنفيذ عمليات التصفية على Guava’s ImmutableTable بشكل موازٍ، مما يساعد على تحسين أداء التطبيق عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

عند استخدام parallel stream، يجب مراعاة بعض النقاط المهمة:

1. تفادي السباقات (Race Conditions): تأكد من عدم استخدام متغيرات قابلة للتعديل داخل lambda expressions بداخل parallel stream بدون التزامن السليم، حتى لا تحدث سباقات.

2. التحقق من الأداء: يجب أن تقوم بقياس أداء parallel stream مقارنة بـ sequential stream للتأكد من أن استخدام parallel stream يساعد على تحسين الأداء فعلاً.

3. استخدام موازنة العمل (Work Balancing): في بعض الحالات، قد تحتاج إلى ضبط حجم الـ parallel stream لتجنب تحميل زائد على الموارد أو تحسين استخدامها.

باستخدام هذه الإرشادات، يمكنك تحقيق أداء ممتاز عند تصفية Guava’s ImmutableTable باستخدام Java 8 parallel stream، مما يسهم في تحسين أداء تطبيقاتك وتحسين استجابتها عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

عند استخدام Java 8 وأحدث إصدار (الإصدار “الثابت”) من Gson عبر Maven، قد تجد أنه عند تسلسل LocalDate، يتم الحصول على تنسيق يشبه الآتي:

jsonCopy code
"birthday": {
    "year": 1997,
    "month": 11,
    "day": 25
}

ومن الواضح أنك تفضل التنسيق الأكثر اختصارًا المماثل لـ “1997-11-25”. هل Gson يدعم هذا التنسيق المختصر تلقائيًا، أم يتطلب مني تنفيذ مسلسل مخصص لـ LocalDate؟ هذا هو السؤال الذي تطرحه.

تجدر الإشارة إلى أن التعديل على تنسيق التسلسل في Gson يتطلب بعض العمل، حيث يتعين تطبيق مسلسل مخصص (custom serializer) للفئة LocalDate لتنفيذ التنسيق المطلوب. في حالة Gson، لا يتم توفير تنسيق مباشر لتواريخ Java 8 بشكل افتراضي.

لتنفيذ هذا المطلوب، يمكنك إنشاء مسلسل مخصص لـ LocalDate. يقوم هذا المسلسل بتحويل LocalDate إلى التنسيق المطلوب “yyyy-MM-dd” عند التسلسل، وذلك بواسطة الطرق المناسبة في واجهة JsonSerializer المقدمة من Gson.

للبدء، يمكنك إنشاء مسلسل مخصص بإعادة تنفيذ واجهة JsonSerializer لـ LocalDate كما يلي:

javaCopy code
import com.google.gson.*;
import java.lang.reflect.Type;
import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;

public class LocalDateSerializer implements JsonSerializer {
    private static final DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");

    @Override
    public JsonElement serialize(LocalDate localDate, Type type, JsonSerializationContext jsonSerializationContext) {
        return new JsonPrimitive(formatter.format(localDate));
    }
}

ثم، يمكنك استخدام هذا المسلسل المخصص في كائن Gson الخاص بك كما يلي:

javaCopy code
Gson gson = new GsonBuilder()
                .registerTypeAdapter(LocalDate.class, new LocalDateSerializer())
                .create();

بهذا، سيتم الآن تسلسل LocalDate بتنسيق “yyyy-MM-dd” كما تريد.

بالطبع، إليك المزيد من المعلومات حول كيفية تنفيذ مسلسل مخصص لـ LocalDate مع Gson:

1. فهم واجهة JsonSerializer:

   • تُستخدم واجهة JsonSerializer في Gson لتخصيص عملية التسلسل لأنواع البيانات المخصصة.
   • تحتوي الواجهة على طريقة واحدة فقط serialize() التي يتم استدعاؤها أثناء عملية التسلسل.

2. تنسيق التاريخ بواسطة DateTimeFormatter:

   • في المثال السابق، قمنا باستخدام DateTimeFormatter لتنسيق LocalDate بتنسيق “yyyy-MM-dd”.
   • يمكنك تغيير النمط المستخدم في DateTimeFormatter وفقًا للاحتياجات الخاصة بك.

3. تسجيل المسلسل المخصص مع Gson:

   • يتم تسجيل المسلسل المخصص مع كائن Gson باستخدام registerTypeAdapter() في GsonBuilder.
   • تمرر الفئة التي ترغب في تخصيص تسلسلها، بالإضافة إلى المسلسل المخصص نفسه.

4. استخدام Gson مع المسلسل المخصص:

   • بمجرد تسجيل المسلسل المخصص مع Gson، يمكنك استخدام كائن Gson بشكل طبيعي لتسلسل وفك تسلسل الكائنات.
   • Gson سيستخدم المسلسل المخصص تلقائيًا عندما يصادف تسلسل أو فك تسلسل LocalDate.

5. استكشاف المزيد من خيارات التخصيص:

   • يمكنك استكشاف المزيد من خيارات التخصيص مع Gson، مثل تنفيذ مسلسلات مخصصة لأنواع بيانات أخرى، أو استخدام معالجات خاصة للتعامل مع حالات خاصة.
   • يوفر Gson مجموعة واسعة من الخيارات لتنفيذ التخصيصات وفقًا لاحتياجات التطبيق.

من خلال فهم هذه المعلومات، يمكنك الآن تنفيذ مسلسل مخصص لتنسيق LocalDate بالطريقة التي تريدها باستخدام Gson بكل سهولة ومرونة.

باستخدام لغة البرمجة Java 8، قمت بفحص بعض ميزاتها الجديدة وقمت بإنشاء فئتين لهذا الغرض. الفئة الأولى تسمى “Person” وهي تمثل الأشخاص، والفئة الثانية تسمى “PersonApp” وتحتوي على الدوال والمنطق التي تعمل على هذه الفئة.

في الفئة Person، قمت بتعريف اثنين من المتغيرات، الأولى هي “name” من نوع String والثانية هي “age” من نوع int، تم تعريف بناء الفئة لتستقبل قيمتين تمرران إليها وتعينهما على المتغيرات المناسبة. وقد تم تعريف دوال getter و setter للحصول على وتعيين قيم المتغيرات.

أما في الفئة PersonApp، فقد قمت بتعريف دالة اسمها “printSorted” وهي تأخذ قائمة من الأشخاص ومقارن لهم، وتقوم بطباعتهم مرتبين وفقاً للمقارن المعطى. في الدالة الرئيسية “main”، قمت بإنشاء قائمة من الأشخاص وأضفت بعض الأشخاص إليها، ثم قمت بتنفيذ الدالة “printSorted” وتمرير المقارن المناسب لها.

ولكن عند تشغيل البرنامج، تم طباعة القيم بصورة لا تناسب النتائج المتوقعة. بدلاً من طباعة الأسماء والأعمار، تم طباعة سلاسل تمثل مواقع الكائنات في الذاكرة.

السبب في هذا السلوك هو أن دالة “println” تستخدم افتراضيًا دالة “toString” لطباعة قيم الكائنات. وفي حالة عدم تعريف دالة “toString” بشكل صحيح، فإنها تستخدم النمط الافتراضي الذي يتضمن اسم الكائن ورقمه التعريفي في الذاكرة.

لحل هذه المشكلة، يجب عليك تعديل دالة “toString” في فئة “Person” لتُرجع سلسلة نصية تمثل بيانات الكائن بالشكل الذي ترغب في طباعته. على سبيل المثال، يمكنك تعديل الدالة “toString” في فئة “Person” كالتالي:

javaCopy code
@Override
public String toString() {
    return "Name: " + this.name + ", Age: " + this.age;
}

بعد هذا التعديل، عند تشغيل البرنامج ستحصل على النتائج المتوقعة وسيتم طباعة أسماء الأشخاص وأعمارهم بالشكل الصحيح.

بالطبع، دعني أوسع المعلومات حول المشكلة وكيفية حلها.

في لغة البرمجة Java، عندما تقوم بطباعة كائن باستخدام الدالة println()، فإن Java تقوم بتحويل هذا الكائن إلى سلسلة نصية باستخدام الدالة toString() المعرفة في فئة الكائن. إذا لم تُعرف هذه الدالة، فإن Java تقوم باستخدام النمط الافتراضي لطباعة الكائن، والذي يكون عادة مكونًا من اسم الفئة متبوعًا برقم التعريف الفريد للكائن في الذاكرة، كما حدث في الحالة الأصلية.

بتعديل دالة toString() في فئة Person، يمكنك تحديد كيفية عرض بيانات الكائن عند طباعته، مما يسمح لك بتنسيق الناتج كما تريد. في المثال السابق، تم تعديل الدالة toString() لتعيد سلسلة نصية تحتوي على اسم الشخص وعمره، وهذا ما سيتم طباعته عند تشغيل البرنامج.

عند استخدام Java 8، يمكن الاستفادة من العديد من الميزات الجديدة التي تسهل البرمجة وتحسن من أداء التطبيقات. من بين هذه الميزات، تتضمن Java 8 إضافة التعبيرات اللامتناهية وواجهات الوظائف الجديدة مثل Stream API وـLambda Expressions، وهي ميزات قوية تساعد على كتابة كود أقصر وأكثر وضوحًا.

ميزة Stream API توفر واجهة لمعالجة التدفقات من البيانات بشكل متسلسل ويسهل عليك تنفيذ العمليات المتعلقة بالبيانات مثل التصفية والتحويل والتجميع. أما Lambda Expressions، فهي تسمح بتعريف واستخدام وظائف مجهولة دون الحاجة إلى كتابة كود طويل.

باستخدام هذه الميزات، يمكنك كتابة كود أكثر وضوحًا وبساطة، مما يساعد على تحسين إنتاجية التطوير وجودة الكود. وبالتالي، يمكنك الاستفادة الكاملة من إمكانيات Java 8 لتطوير تطبيقات أكثر قوة وكفاءة.

يبدو أنك تواجه مشكلة عند محاولة ترقية تطبيقك إلى Java 8 مع API Level 24، وتظهر الخطأ الذي تتلقاه عند استخدام مكتبة Lombok. يمكن أن يحدث هذا النوع من الأخطاء عندما يكون هناك تعارض في عمليات الترجمة أو في تكوين البنية. من الصعب تحديد السبب الدقيق بدون مزيد من المعلومات، ولكن يمكنني تقديم بعض النصائح العامة التي قد تساعد في حل المشكلة:

1. تحديث مكتبة Lombok: تأكد من استخدام أحدث إصدار من مكتبة Lombok، قد يكون هناك تحديثات تساعد في حل المشكلة.

2. التأكد من التكوين الصحيح: تأكد من أن تكوين تطبيقك صحيح مع Java 8 وAPI Level 24، وتأكد من أن تكوين Lombok مضاف بشكل صحيح.

3. تحديث إعدادات البنية: قد تحتاج إلى تحديث إعدادات البنية في ملفات Gradle الخاصة بتطبيقك لتتناسب مع Java 8 وAPI Level 24.

4. تنظيف وإعادة بناء المشروع: قم بتنظيف مشروعك وإعادة بنائه للتأكد من عدم وجود مشاكل في البنية.

5. البحث عن حلول مشابهة: قم بالبحث عبر الإنترنت عن أشخاص يواجهون نفس المشكلة وكيف تم حلها في حالاتهم.

6. التحقق من الأخطاء الأخرى: قد يكون هناك أخطاء أخرى في الكود تتسبب في هذه المشكلة، لذا يجب التأكد من عدم وجود أخطاء أخرى تؤثر على عملية الترجمة.

إذا لم تحل المشكلة بعد تجربة هذه النصائح، فقد تحتاج إلى مزيد من التحقيق لمعرفة السبب الدقيق للخطأ وكيفية حله بشكل صحيح.

بالطبع! من الممكن أن يكون لديك تعارض في مكتبة Lombok مع ترقية Java إلى الإصدار 8، حيث يتطلب استخدام Lombok بعض التغييرات في تكوين البنية الخاصة بمشروعك. إليك بعض الخطوات التي يمكن اتباعها لحل هذه المشكلة:

1. تحديث مكتبة Lombok: تأكد من استخدام أحدث إصدار من مكتبة Lombok، حيث قد تحتوي الإصدارات الجديدة على تحسينات وإصلاحات تساعد في تجنب هذا النوع من المشاكل.

2. تحديث تكوين البنية: قم بالتأكد من تحديث تكوين مشروعك ليدعم Java 8، وقد تحتاج إلى إضافة تكوين إضافي لدعم Lombok بشكل صحيح. يمكنك تحديث ملفات Gradle الخاصة بمشروعك لتتناسب مع Java 8 وAPI Level 24.

3. التأكد من تكوين Lombok: تأكد من أن تكوين Lombok مضاف بشكل صحيح إلى مشروعك، وقد تحتاج إلى تعديل بعض الإعدادات لتتناسب مع Java 8.

4. التأكد من وجود تبادل جيد مع Jack: يمكن أن يكون هناك تعارض مع عملية الترجمة الخاصة بـ Jack، لذا قم بالتأكد من وجود تبادل جيد بين Lombok وعملية الترجمة.

5. البحث عن أخطاء أخرى: تأكد من عدم وجود أخطاء أخرى في مشروعك تؤثر على عملية الترجمة، وتحقق من سلامة تكوين مشروعك بشكل عام.

بعد تجربة هذه الخطوات، إذا استمرت المشكلة، فمن المحتمل أن يكون هناك تعارض آخر يتطلب حلاً مخصصًا. في هذه الحالة، قد تحتاج إلى مزيد من التحقيق أو البحث عبر المنتديات والمواقع المخصصة لتطوير الأندرويد للعثور على حلاً مناسباً.

في الواقع، يبدو أنه لا توجد خطط حالية لجلب CompletableFuture إلى مكتبة دعم Android، على الرغم من أنها فكرة جيدة. CompletableFuture هو جزء من Java 8 ويستفيد من تحسينات لغة Java مثل التعبيرات اللامبدا (lambdas) وتعاملات متزامنة أفضل. ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أن API level 24 ليس بالضرورة عامل محوريًا في تطوير التطبيقات، حيث يمكن لمعظم المستخدمين الاستفادة من الإصدارات الأقدم. إذا كنت ترغب في استخدام CompletableFuture في تطبيقاتك التي تستهدف API levels أقل، يمكنك استخدام مكتبات أخرى مثل Guava أو RxJava التي توفر مفاهيم مماثلة للوعود (Promises) والتعامل مع التحكم بالتدفق.

العمل على تحديث تطبيقات Android لدعم Java 8 يمكن أن يكون مفيدًا بسبب الميزات الجديدة مثل التعبيرات اللامبدا ومعالجة التعاملات المتزامنة. ومع ذلك، هناك عدة عوامل يجب مراعاتها عند اتخاذ هذا القرار، بما في ذلك التأكد من أن الوصول إلى API level 24 لن يؤثر سلبًا على عدد كبير من المستخدمين الذين قد يكونون لديهم إصدارات Android أقدم.

بالنسبة لـ CompletableFuture، فإنه يوفر طريقة أكثر بساطة وقوة للتحكم في التحكم بالتدفق والتعامل مع التعاملات المتزامنة في Java. ومع ذلك، يجب أن تكون مستعدًا لتوفير دعم بديل لإصدارات Android الأقدم إذا كنت ترغب في استخدام CompletableFuture في تطبيقاتك، مثل استخدام مكتبات الطرف الثالث التي تقدم مفاهيم مشابهة مثل Guava أو RxJava.

يمكنك أيضًا استخدام تقنيات أخرى مثل التعامل مع التدفقات (Stream API) التي تقدمها Java 8 دون الحاجة إلى CompletableFuture، وهذا قد يكون بديلًا جيدًا لتحسين التعامل مع التحكم بالتدفق في تطبيقاتك.

يمكنك الحصول على جميع التواريخ بين تاريخين معينين باستخدام Java 8 LocalDate بطرق مختلفة، واحدة منها هي استخدام Stream لإنشاء تدفق من التواريخ. فيما يلي كيف يمكنك القيام بذلك:

javaCopy code
LocalDate startDate = LocalDate.now();
LocalDate endDate = startDate.plusMonths(1).withDayOfMonth(1); // First day of next month

List datesInRange = new ArrayList<>();
for (LocalDate date = startDate; date.isBefore(endDate); date = date.plusDays(1)) {
    datesInRange.add(date);
}

هذا سينشئ قائمة datesInRange تحتوي على جميع التواريخ بين startDate و endDate (باستثناء endDate).

استخدام Stream، يمكنك القيام بذلك كالتالي:

javaCopy code
LocalDate startDate = LocalDate.now();
LocalDate endDate = startDate.plusMonths(1).withDayOfMonth(1); // First day of next month

List datesInRange = startDate.datesUntil(endDate)
                                        .collect(Collectors.toList());

يقوم هذا الكود بإنشاء تدفق من التواريخ بين startDate و endDate، ثم يجمعها في قائمة.

في كلتا الحالتين، ستحصل على قائمة تحتوي على جميع التواريخ بين startDate و endDate.

بالتأكيد! في Java 8، يمكنك أيضًا استخدام Stream.iterate لإنشاء تدفق من التواريخ بين تاريخين معينين بشكل أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال:

javaCopy code
LocalDate startDate = LocalDate.now();
LocalDate endDate = startDate.plusMonths(1).withDayOfMonth(1); // First day of next month

List datesInRange = Stream.iterate(startDate, date -> date.plusDays(1))
                                     .limit(ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate))
                                     .collect(Collectors.toList());

هذا الكود يستخدم Stream.iterate لإنشاء تدفق من التواريخ بدءًا من startDate وثم إضافة يوم واحد في كل تكرار. يتم حدود عدد التواريخ باستخدام limit ليكون عددها هو عدد الأيام بين startDate و endDate باستخدام ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate).

باستخدام أي من هذه الطرق، يمكنك الحصول على قائمة تحتوي على جميع التواريخ بين تاريخين معينين في Java 8 LocalDate.

لديك قائمة فارغة من الأعداد الصحيحة وتريد ملء هذه القائمة بخاصية “marker” من قائمة من الكائنات، ثم الحصول على أعلى قيمة للعلامة “marker”. يمكنك تحقيق هذا باستخدام Java 8 Streams والتلاعب بالبيانات بطريقة أكثر فعالية. إليك كيفية القيام بذلك:

javaCopy code
// ملء القائمة reservedMarkers بقيم "marker" من قائمة scheduleIntervalContainers
scheduleIntervalContainers.stream()
    .map(ScheduleIntervalContainer::getMarker) // استخراج العلامة "marker" من كل كائن
    .forEach(reservedMarkers::add); // إضافة العلامة إلى القائمة reservedMarkers

// الحصول على أعلى قيمة للعلامة "marker" من القائمة reservedMarkers
OptionalInt maxMarker = reservedMarkers.stream()
    .mapToInt(Integer::intValue) // تحويل القيم Integer إلى قيم int
    .max(); // الحصول على أعلى قيمة

// التحقق مما إذا كانت القائمة غير فارغة والحصول على أعلى قيمة، أو الحصول على قيمة افتراضية إذا كانت القائمة فارغة
int highestMarker = maxMarker.orElse(0);

بهذه الطريقة، يتم استخراج قيم “marker” من كل كائن في قائمة scheduleIntervalContainers ووضعها في القائمة reservedMarkers. ثم يتم استخدام Stream آخر للحصول على أعلى قيمة من القائمة reservedMarkers.

بالطبع! في هذا السياق، يُفضل استخدام mapToInt بدلاً من map لتحويل القيم Integer إلى int مباشرةً. هذا يقلل من الحاجة إلى تحويل الأنواع الضرورية في كل مرة تقوم فيها بالعمليات الحسابية، مما يجعل الكود أكثر فعالية من حيث الأداء.

وفيما يتعلق بالحصول على أعلى قيمة في القائمة reservedMarkers، يمكنك أيضًا استخدام الطريقة reduce بدلاً من max، وذلك كما يلي:

javaCopy code
// الحصول على أعلى قيمة للعلامة "marker" من القائمة reservedMarkers
int highestMarker = reservedMarkers.stream()
    .mapToInt(Integer::intValue) // تحويل القيم Integer إلى قيم int
    .reduce(Integer.MIN_VALUE, Integer::max); // الحصول على أعلى قيمة

تعتبر هذه الطريقة أقل تعقيدًا وتوفيرًا للوقت، حيث تحصل على أعلى قيمة مباشرة دون الحاجة إلى فرز القائمة أولاً.