Функциональность потоковых коллекций в JDK 8

В этом посте представлено применение JDK 8 — представленных потоков с коллекциями для более краткого выполнения обычно желаемой функциональности, связанной с коллекциями . Попутно будет продемонстрировано и кратко объяснено несколько ключевых аспектов использования потоков Java . Обратите внимание, что хотя потоки JDK 8 обеспечивают потенциальные преимущества в производительности благодаря поддержке распараллеливания , это не тема этого поста.

Образец коллекции и записи коллекции

Для целей этого поста экземпляры Movie будут храниться в коллекции. Следующий фрагмент кода предназначен для простого класса Movie используемого в этих примерах.

Movie.java

Несколько экземпляров Movie помещаются в набор Java. Код, который делает это, показан ниже, потому что он также показывает значения, установленные в этих случаях. Этот код объявляет «movies» как статическое поле класса, а затем использует статический блок инициализации, чтобы заполнить это поле пятью экземплярами Movie .

Заполнение фильмов с помощью экземпляров класса Movie

Первый взгляд на потоки JDK 8 с фильтрацией

Одним из типов функциональности, обычно выполняемой в коллекциях, является фильтрация. В следующем листинге кода показано, как отфильтровать «фильмы», Set для всех фильмов с рейтингом PG. Я выделю некоторые наблюдения, которые можно сделать из этого кода после листинга.

Фильтрация фильмов с рейтингом PG

Одна вещь, которую этот первый пример включает в себя и во всех примерах в этом посте, — это вызов метода stream () в коллекции. Этот метод возвращает объект, реализующий интерфейс java.util.Stream . Каждый из этих возвращаемых потоков использует коллекцию, для которой вызывается метод stream() качестве источника данных. Все операции на этом этапе выполняются в Stream а не в коллекции, которая является источником данных для Stream .

В приведенном выше листинге кода метод filter ( Predicate ) вызывается в Stream основе Set «movies». В этом случае Predicate задается лямбда-выражением movie -> movie.getMpaaRating() == MpaaRating.PG . Это довольно читаемое представление говорит нам, что предикатом является каждый фильм в базовых данных, который имеет рейтинг MPAA PG.

Метод Stream.filter (Predicate) является промежуточной операцией , что означает, что он возвращает экземпляр Stream который может быть использован другими операциями. В этом случае есть другая операция collect (Collector) , которая вызывается для Stream возвращаемого Stream.filter(Predicate) . Класс Collectors содержит множество статических методов, каждый из которых предоставляет реализацию Collector, которая может быть предоставлена ​​этому методу collect(Collector) . В этом случае Collectors.toSet () используется для получения Collector который будет указывать, что результаты потока должны быть расположены в Set . Метод Stream.collect(Collector) является терминальной операцией. Это означает, что это конец строки, и он НЕ возвращает экземпляр Stream поэтому после выполнения этого сбора больше операций Stream может быть выполнено.

Когда приведенный выше код выполняется, он генерирует вывод, подобный следующему:

Фильтрация для одного (первого) результата

Этот пример имеет много общего с предыдущим примером. Как и в предыдущем листинге кода, этот листинг показывает использование Stream.filter(Predicate) , но на этот раз предикатом является лямбда-выражение movie -> movie.getImdbTopRating() == 1) . Другими словами, Stream полученный из этого фильтра, должен содержать только экземпляры Movie с методом getImdbTopRating() возвращающим число 1. Затем завершается операция Stream.findFirst () для Stream возвращаемого Stream.filter(Predicate) , Это возвращает первую запись, обнаруженную в потоке, и, поскольку в наших базовых экземплярах Set of Movie только один экземпляр с рейтингом IMDb Top 250 , равным 1, это будет первая и единственная запись, доступная в потоке в результате фильтра.

Когда этот листинг кода выполняется, его вывод выглядит так, как показано ниже:

Следующий листинг кода иллюстрирует использование Stream.map (Function) .

Метод Stream.map(Function) воздействует на Stream которого он вызывается (в нашем случае это Stream на основе базового Set объектов Movie ), и применяет предоставленную функцию к этому Steam чтобы вернуть новый Stream , полученный в результате применение этой Function к исходному Stream . В этом случае, Function представлена Movie::getTitle , которая является примером ссылки на метод, введенный в JDK 8. Я мог бы использовать лямбда-выражение movie -> movie.getTitle() вместо ссылки на метод Movie::getTitle для тех же результатов. Документация « Ссылки на метод» объясняет, что это именно та ситуация, на которую предназначена ссылка на метод:

Вы используете лямбда-выражения для создания анонимных методов. Иногда, однако, лямбда-выражение делает только вызов существующего метода. В этих случаях часто яснее ссылаться на существующий метод по имени. Ссылки на методы позволяют вам сделать это; они являются компактными, легко читаемыми лямбда-выражениями для методов, которые уже имеют имя.

Как вы можете догадаться из его использования в приведенном выше коде, Stream.map(Function) является промежуточной операцией. Этот листинг кода применяет завершающую операцию Stream.collect(Collector) же, как это делали предыдущие два примера, но в этом случае это Collectors.toList (), который передается ему, и поэтому результирующая структура данных представляет собой List, а не Set ,

Когда приведенный выше листинг кода выполняется, его вывод выглядит так:

Операции сокращения (до одного логического) anyMatch и allMatch

В следующем примере не используются Stream.filter(Predicate) , Stream.map(Function) или даже завершающая операция Stream.collect(Collector) , которые использовались в большинстве предыдущих примеров. В этом примере операции сокращения и завершения Stream.allMatch (Predicate) и Stream.anyMatch (Predicate) применяются непосредственно к Stream на основе нашего Set объектов Movie .

Листинг кода демонстрирует, что Stream.anyMatch(Predicate) и Stream.allMatch(Predicate) каждый возвращает логическое значение, указывающее, поскольку их имена, соответственно, подразумевают, имеет ли Stream хотя бы одну запись, соответствующую предикату, или все записи, соответствующие предикату. В этом случае все фильмы взяты из Топ 250 imdb.com, так что «allMatch» вернет true . Однако не все фильмы имеют рейтинг PG, поэтому «allMatch» возвращает false . Поскольку как минимум одному фильму присвоен рейтинг PG, «anyMatch» для предиката рейтинга PG возвращает значение « true , а «anyMatch» для предиката оценки «Н / Д» возвращает значение « false поскольку ни один фильм в базовом Set имел рейтинга MpaaRating.NA . Результат выполнения этого кода показан ниже.

Легкая идентификация минимума и максимума

Последний пример применения возможностей Stream для манипулирования коллекциями в этом посте демонстрирует использование Stream.reduce (BinaryOperator) с двумя различными экземплярами BinaryOperator : Integer :: min и Integer :: max .

Этот Integer.min(int,int) пример иллюстрирует использование Integer.min(int,int) для поиска самого старого фильма в базовом Set и использование Integer.max(int,int) для поиска самого нового фильма в Set . Для этого сначала Stream.map использовать Stream.map чтобы получить новый Stream Stream.map предоставленный годом выпуска каждого Movie в исходном Stream . Этот Stream Integer значений затем выполняет Stream.reduce(BinaryOperation) со статическими методами Integer используемыми в качестве BinaryOperation .

Для этого листинга кода я намеренно использовал лямбда-выражения для Predicate и BinaryOperation при вычислении самого старого фильма ( Integer.min(int,int) ) и использовал ссылки на методы вместо лямбда-выражений для Predicate и BinaryOperation используемых при вычислении самого нового фильма ( Integer.max(int,int) ). Это доказывает, что лямбда-выражения или ссылки на методы могут использоваться во многих случаях.

Результат выполнения вышеуказанного кода показан ниже:

Вывод

JDK 8 Streams представляет мощный механизм для работы с коллекциями. Этот пост был посвящен удобочитаемости и краткости, которые дает работа с Streams по сравнению с работой с коллекциями напрямую, но Streams также предлагает потенциальные преимущества в производительности. В этом посте предпринята попытка использовать общие коллекции, обрабатывающие идиомы, в качестве примеров краткости, которую Streams привносит в Java. Попутно обсуждались также некоторые ключевые концепции, связанные с использованием потоков JDK. Наиболее сложными аспектами использования потоков JDK 8 являются привыкание к новым концепциям и новому синтаксису (например, к лямбда-выражениям и ссылкам на методы), но они быстро изучаются после игры с несколькими примерами. Разработчик Java, обладающий даже небольшим опытом работы с понятиями и синтаксисом, может исследовать методы Stream API для гораздо более длинного списка операций, которые могут выполняться над потоками (и, следовательно, с коллекциями, лежащими в основе этих потоков), чем показано в этом посте.

Дополнительные ресурсы

Цель этого поста состояла в том, чтобы дать легкий первый взгляд на потоки JDK 8 на основе простых, но довольно распространенных примеров манипуляции коллекциями. Чтобы глубже погрузиться в потоки JDK 8 и больше идей о том, как потоки JDK 8 облегчают манипулирование коллекциями, см. Следующие статьи:

• Обработка данных с помощью потоков Java SE 8, часть 1
• Часть 2. Обработка данных с помощью потоков Java SE 8
• Учебник Бенджамина Винтерберга по Java 8 Stream
• Введение Дэвида Хартвелда в Stream API
• Начало работы с потоками Java 8
• Сборник учебников по Java по операциям агрегирования потоков
• Учебник по учебникам по Java, посвященный сокращению потоков
• Сборник учебников по Java о параллельности потоков
• Синтаксис лямбда-выражений
• Ссылки на метод