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一、字符流与字节流之间的桥梁
1. InputStreamReader
构造方法
例子：
2. OutputStreamWriter
构造方法
例子：
二、Properties
Properties 类概述
例子：
连接数据库示例：
数据库配置文件（例子db.properties）
连接代码演示：
注释：
Properties提供的常用方法
加载与保存
属性操作
其他
三、Random 类中的常用方法
前面介绍了这么多IO流字节流和字符流的定义和方法，现在有必要说一下这两者之间互相转化的问题，即“桥梁”。
一、字符流与字节流之间的桥梁
1. InputStreamReader
InputStreamReader 是一个 从字节流到字符流的转换器。它将字节输入流（InputStream）转换为字符输入流（Reader），并允许指定字符编码。
构造方法
InputStreamReader(InputStream in); // 使用默认字符编码
InputStreamReader(InputStream in, String charsetName); // 指定字符编码
InputStreamReader(InputStream in, Charset charset); // 指定字符编码例子：
try (InputStream inputStream = new FileInputStream("example.txt");Reader reader = new InputStreamReader(inputStream, StandardCharsets.UTF_8)) {int c;while ((c = reader.read()) != -1) {System.out.print((char) c);}
} catch (IOException e) {e.printStackTrace();
}2. OutputStreamWriter
OutputStreamWriter 是一个 从字符流到字节流的转换器。它将字符输出流（Writer）转换为字节输出流（OutputStream），并允许指定字符编码。
构造方法
OutputStreamWriter(OutputStream out); // 使用默认字符编码
OutputStreamWriter(OutputStream out, String charsetName); // 指定字符编码
OutputStreamWriter(OutputStream out, Charset charset); // 指定字符编码例子：
try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream("example.txt");Writer writer = new OutputStreamWriter(outputStream, StandardCharsets.UTF_8)) {writer.write("Hello, World!");writer.flush();
} catch (IOException e) {e.printStackTrace();
}
注意：写入和读取的编码要相同才可以成功转换。
二、Properties
Properties 类概述
Properties类是Java中用于处理键值对数据的工具类，主要用于加载和管理配置文件。（如.properties文件）。它继承自Hashtable，因此具有线程安全性，同时只能存储字符串类型的键和值，同时支持持久化，即：Properties可以保存到流中（如文件），也可以从流中加载。
例子：
使用Properties类加载和解析配置文件
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;public class PropTest6 {public static void main(String[] args) {// 创建一个Properties对象，用于存储键值对数据Properties prop = new Properties();InputStream in = null; // 定义一个InputStream变量，用于加载配置文件try {// 使用ClassLoader加载资源文件// 这里加载的是位于类路径下的names.properties文件// 类路径通常是src目录，打包后是JAR文件的根目录in = PropTest6.class.getClassLoader().getResourceAsStream("names.properties");// 检查输入流是否为null，避免加载失败时抛出异常if (in == null) {throw new IllegalArgumentException("Resource file not found: names.properties");}// 从输入流中加载数据到Properties对象中// load()方法会解析输入流中的内容，并将其存储为键值对prop.load(in);// 打印加载的配置信息// Properties类重写了toString()方法，可以直接打印其内容System.out.println(prop);} catch (Exception e) {// 捕获加载过程中可能发生的异常，例如文件未找到或格式错误e.printStackTrace();} finally {// 在finally块中关闭InputStream资源，确保不会发生内存泄漏if (in != null) {try {in.close(); // 关闭输入流} catch (IOException e) {// 捕获关闭流时可能发生的异常e.printStackTrace();}}}}
}这个例子展示了如何使用Properties类加载和解析配置文件（.properties文件），并将其内容存储到Properties对象中。这种模式在实际开发中非常常见，主要用于以下几种场景：
其中最常用的就是数据库的连接：
数据库的连接信息（如URL、用户名、密码）通常存储在配置文件中，而不是硬编码到代码中。通过Properties类加载配置文件，可以在运行时动态获取这些信息，便于维护和更新。
连接数据库示例：
数据库配置文件（例子db.properties）
db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase
db.username=root
db.password=123456连接代码演示：
Properties prop = new Properties();
InputStream in = getClassLoader().getResourceAsStream("db.properties");
prop.load(in);String dbUrl = prop.getProperty("db.url");
String dbUsername = prop.getProperty("db.username");
String dbPassword = prop.getProperty("db.password");// 使用这些信息连接数据库通过Properties实体类prop的调用就可以获取连接数据库的关键信息。
注释：
类名.class是反射获取 Java 类对应的Class对象的类信息。getClassLoader()是Class对象的方法，用于获取加载当前类的类加载器。getResourceAsStream()是ClassLoader和Class提供的方法，可将类路径下的资源文件以输入流形式获取，便于读取资源内容。
Properties提供的常用方法
加载与保存
load(InputStream inStream)：从输入流加载属性，用于读取配置文件。load(Reader reader)：从字符输入流加载属性。store(OutputStream out, String comments)：把属性存到输出流，可加注释。store(Writer writer, String comments)：将属性存到字符输出流。属性操作
getProperty(String key)：根据键获取属性值。getProperty(String key, String defaultValue)：获取属性值，无则返回默认值。setProperty(String key, String value)：设置属性的键值对。其他
stringPropertyNames()：返回所有键的集合。list(PrintStream out)：把属性列表打印到指定输出流。
通过Properties的性质，就可以实现动态部署而实现在游戏服务器需要更新时不停服。
假设有一个运行中的项目，它依赖于某个数据库库（如MySQL）。现在，希望将数据库切换到另一个库（如PostgreSQL），而不需要停服（因为重要信息并不是直接写在代码中的，而是通过Properties获取的），只需要修改.properties配置文件即可。
三、Random 类中的常用方法
Random()：无参构造方法，使用系统当前时间作为种子创建随机数生成器。
Random(long seed)：使用指定的种子值创建随机数生成器，相同种子生成相同的随机数序列。
nextInt()：生成一个范围在-2^31到2^31 - 1的随机整数。
nextInt(int n)：生成一个范围在[0, n)的随机整数。
nextDouble()：生成一个范围在[0.0, 1.0)的随机双精度浮点数。
nextFloat()：生成一个范围在[0.0, 1.0)的随机单精度浮点数。
nextLong()：生成一个随机的长整数。
nextBoolean()：生成一个随机布尔值（true或false）。