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当我们需要处理大量数据时，分批处理是一个非常有用的方法。手动实现分批处理可能会比较复杂，而且容易出错。幸运的是，Guava中的Lists.partition()方法可以帮助我们简化这个过程。

这个方法可以将列表分割成多个部分，每个部分的大小由指定的参数决定。下面是这个方法的代码示例：

public static 
   
     List
    
      partition(List
     
       list, int size) {    checkNotNull(list);    checkArgument(size > 0);    return (list instanceof RandomAccess)        ? new RandomAccessPartition<>(list, size)        : new Partition<>(list, size);}
     
    
   

接下来，我们可以通过以下测试来验证这个方法的功能。假设我们有一个列表：

List
   
     list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7);List
    
      partition = Lists.partition(list, 2);for (List
     
       integers : partition) {    System.out.println(integers);}
     
    
   

运行结果如下：

[1, 2][3, 4][5, 6][7]

如果我们将分批大小调整为4，结果将如下：

List
   
     list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7);List
    
      partition = Lists.partition(list, 4);for (List
     
       integers : partition) {    System.out.println(integers);}
     
    
   

运行结果为：

[1, 2, 3, 4][5, 6, 7]

通过这种方式，我们可以轻松地将大列表分成多个较小的部分，进行批量处理。这种方法非常高效，能够显著提升处理大数据的性能。

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