#스트림

Stream — 스트림

• 배열, 컬렉션의 저장 요소를 하나씩 참조해서 람다식으로 처리할 수 있도록 해주는 반복자
• List, Set, Map배열 등 다양한 데이터 소스로부터 스트림을 만들 수 있고, 다룰 수 있다
• 병렬 스트림을 사용하기 위해서는 스트림의 parallel()메서드를 사용

List list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

Stream intStream = list.stream(); //컬렉션

Stream strStream = Stream.of(new String\[\] {“a”, “b”, “c”}); // 배열

Stream evenStream = Stream.iterate(0, n->n+2); // 0,2,4,6

Stream randomStream = Stream.generate(Math :: random); // 람다식

IntStream intStream = new Random().ints(5); // 난수 스트림(크기가 5)

특징

1. 선언형으로 데이터 소스를 처리할 수 있다
2. 선언형 프로그래밍이랑 ‘어떻게’ 수행하는지보다 ‘무엇을’ 수행하는지에 관심을 둔다
3. 선언형 방식으로 코드를 작성하면 내부 동작 원리를 모르더라고 코드가 무슨 일을 하는지 이해할 수 있다

파이프라인 구성(.)

리덕션(Reduction) - 대량의 데이터를 가공해서 축소하는 것

• 테이터의 합계, 평균값, 카운팅, 최대값, 최소값 등이 대표적
• 그러나 컬렉션의 요소를 리덕션의 결과물로 바로 집계할 수 없을 때에는 필터링, 매핑, 정렬, 그룹핑등의 중간 연산이 필요

파이프라인

• 데이터의 필터링, 매핑, 정렬, 그루핑 등의 중간 연산과 합계, 평균, 카운팅, 최대 / 최소값 등의 최종 연산을 파이프라인(pipelines)으로 해결
• 여러개의 스트림이 연결되어 있는 구조를 의미

스트림 생성, 중간연산, 최종연산

스트림 생성

• Collection 인터페이스에는 stream()이 정의되어 있기 때문에, Collection 인터페이스를 구현한 객체들(List, Set 등)은 모두 이 메서드를 이용해 스트림을 생성할 수 있다
• stream()을 사용하면 해당 Collection의 객체를 소스로 하는 Stream을 반환
• 데이터 소스로부터 데이터를읽기만 할 뿐 변경하지 않는다
• 일회용으로, 한 번 사용하면 닫히므로, 필요할때 마다 새로운 스트림을 만들어야 함

  // List로부터 스트림을 생성  
  List list = Arrays.asList("a", "b", "c");  
  Stream listStream = list.stream();  
  listStream.forEach(System.out::prinln); //스트림의 모든 요소를 출력.
  

// 배열로부터 스트림을 생성
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c"); //가변인자
Stream stream = Stream.of(new String[] {"a", "b", "c"});
Stream stream = Arrays.stream(new String[] {"a", "b", "c"});
Stream stream = Arrays.stream(new String[] {"a", "b", "c"}, 0, 3); //end 범위 미포함

// 4이상 10미만의 숫자를 갖는 IntStream
IntStream stream = IntStream.range(4, 10);

리턴 타입 메서드(매개 변수) 소스
Stream java.util.Collection.Stream(), java.util.Collection.parallelSream( ) 컬렉션
Stream, IntStream, LongStream, DoubleStream Arrays.stream(T[]), Arrays.stream(int[]), Arrays.stream(long[]), Arrays.stream(double[]), Stream.of(T[]), IntStream.of(int[]) LongStream.of(long[]), DoubleStream.of(double[]) 배열
IntStream IntStream.range(int, int), IntStream.rangeClosed(int, int) int 범위
LongStream LongStream.range(long, long), LongStream.rangeClosed(long, long) long 범위

중간연산

-   연산 결과를 스트림으로 반환하기 때문에, 여러번 수행 가능

필터링

-   distinct() : Stream의 요소들에 중복된 데이터가 존재하는 경우, 중복을 제거하기 위해 사용
-   filter() : Stream에서 조건에 맞는 데이터만을 정제하여 더 작은 컬렉션을 만들고, filter() 메서드에는 매개값으로 조건(Predicate)이 주어지고, 조건이 참이 되는 요소만 필터링
-   인텔리제이

매핑

-   map() : 기존의 stream 요소들을 대체하느 요소로 구성된 새로운 stream을 형성
-   저장된 값을 특정한 형태로 변환하는데 주로 사용
-   map 함수의 인자로 함수형 인터페이스 function을 받고 있다
-   map()이외에도 mapToInt(), mapToLong(), mapToDouble() 등의 메서드가 있다
-   flatMap(): flatMap은 요소를 대체하는 복수 개의 요소들로 구성된 새로운 스트림을 리턴

-   flatMap()과 map()의 차이점은, map()은 스트림의 스트림을 반환하는 반면, flatMap()은 스트림을 반환한다

연산 결과 확인  
\= peek()

-   peek은 중간 연산이므로 하나의 스트림에 여러 번 사용할 수 있다

intStream
.filter(a -> a%2 ==0)
.peek(n-> System.out.println(n))
.sum();

```
최종 연산

• 연산 결과 확인 (forEach())
• 최종 연산 메서드이므로 파이프라인 마지막에서 요소를 하나씩 연산
• 값을 출력할 때도 사용하지만, 이메일 발송, 스케줄링등 리턴 값이 없는 작업에서도 많이 사용

매칭(match())

• stream의 요소들이 특정한 조건을 충족하는지 검사하고 싶은 경우 사용

• 함수형 인터페이스 Predicate를 받아서 해당 조건을 만족하는 검사, 검사 결과를 boolean으로 반황

• allMatch() : 모든 요소들이 매개값으로 주어진 Predicate의 조건을 만족하는지 조사

• anyMatch() : 최소한 한 개의 요소가 매개값으로 주어진 Predicate의 조건을 만족하는지 조사

• noneMatch() : 모든 요소들이 매개값으로 주어진 Predicate의 조건을 만족하지 않는지 조사

Reduce

• Sum,average,count,max,min 외에도 다양한 집계 결과물을 만들 수 있는 메서드
• 누적하면서 하나로 응축하는 방식으로 동작

reduce 메서드는 최대 3개의 매개변수를 받을 수 있다

• Accumulator: 각 요소를 계산한 중간 결과를 생성하기 위해 사용
• Identity: 계산을 수행하기 위한 초기값
• Combiner: 병렬 스트림(Parlallel Stream)에서 나누어 계산된 결과를 하나로 합치기 위한 로직

Collect()

• Stream의 요소들을 List,Set,Map등 다른 종류의 결과로 수집하고 싶은 경우에 사용