Java Stream (2) : 가공하기

Java Stream (1)에서 stream 생성하기를 이어서 생성한 스트림을 가공하는 간단한 메서드들을 정리하는 두번째 포스트.

가공하기

전체 요소 중에서 다음과 같은 API 를 이용해서 내가 원하는 것만 뽑아낼 수 있습니다. 이러한 가공 단계를 중간 작업(intermediate operations)이라고 하는데, 이러한 작업은 스트림을 리턴하기 때문에 여러 작업을 이어 붙여서(chaining) 작성할 수 있습니다.

List<String> names = Arrays.asList("Eric", "Elena", "Java");

아래 나오는 예제 코드는 위와 같은 리스트를 대상으로 합니다.

Filtering

필터(filter)은 스트림 내 요소들을 하나씩 평가해서 걸러내는 작업입니다. 인자로 받는 Predicate 는 boolean 을 리턴하는 함수형 인터페이스로 평가식이 들어가게 됩니다.

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

간단한 예제입니다.

Stream<String> stream = 
  names.stream()
  .filter(name -> name.contains("a"));
// [Elena, Java]

스트림의 각 요소에 대해서 평가식을 실행하게 되고 ‘a’ 가 들어간 이름만 들어간 스트림이 리턴됩니다.

Mapping

맵(map)은 스트림 내 요소들을 하나씩 특정 값으로 변환해줍니다. 이 때 값을 변환하기 위한 람다를 인자로 받습니다.

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

스트림에 들어가 있는 값이 input 이 되어서 특정 로직을 거친 후 output 이 되어 (리턴되는) 새로운 스트림에 담기게 됩니다. 이러한 작업을 맵핑(mapping)이라고 합니다.

간단한 예제입니다. 스트림 내 String 의 toUpperCase 메소드를 실행해서 대문자로 변환한 값들이 담긴 스트림을 리턴합니다.

Stream<String> stream = 
  names.stream()
  .map(String::toUpperCase);
// [ERIC, ELENA, JAVA]

다음처럼 요소 내 들어있는 Product 개체의 수량을 꺼내올 수도 있습니다. 각 ‘상품’을 ‘상품의 수량’으로 맵핑하는거죠.

Stream<Integer> stream = 
  productList.stream()
  .map(Product::getAmount);
// [23, 14, 13, 23, 13]

map 이외에도 조금 더 복잡한 flatMap 메소드도 있습니다.

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);

인자로 mapper를 받고 있는데, 리턴 타입이 Stream 입니다. 즉, 새로운 스트림을 생성해서 리턴하는 람다를 넘겨야합니다. flatMap 은 중첩 구조를 한 단계 제거하고 단일 컬렉션으로 만들어주는 역할을 합니다. 이러한 작업을 플래트닝(flattening)이라고 합니다.

다음과 같은 중첩된 리스트가 있습니다.

List<List<String>> list = 
  Arrays.asList(Arrays.asList("a"), 
                Arrays.asList("b"));
// [[a], [b]]

이를 flatMap을 사용해서 중첩 구조를 제거한 후 작업할 수 있습니다.

List<String> flatList = 
  list.stream()
  .flatMap(Collection::stream)
  .collect(Collectors.toList());
// [a, b]

이번엔 객체에 적용해보겠습니다.

students.stream()
  .flatMapToInt(student -> 
                IntStream.of(student.getKor(), 
                             student.getEng(), 
                             student.getMath()))
  .average().ifPresent(avg -> 
                       System.out.println(Math.round(avg * 10)/10.0));

위 예제에서는 학생 객체를 가진 스트림에서 학생의 국영수 점수를 뽑아 새로운 스트림을 만들어 평균을 구하는 코드입니다. 이는 map 메소드 자체만으로는 한번에 할 수 없는 기능입니다.

Sorting

정렬의 방법은 다른 정렬과 마찬가지로 Comparator 를 이용합니다.

Stream<T> sorted();
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);

인자 없이 그냥 호출할 경우 오름차순으로 정렬합니다.

IntStream.of(14, 11, 20, 39, 23)
  .sorted()
  .boxed()
  .collect(Collectors.toList());
// [11, 14, 20, 23, 39]

인자를 넘기는 경우와 비교해보겠습니다. 스트링 리스트에서 알파벳 순으로 정렬한 코드와 Comparator 를 넘겨서 역순으로 정렬한 코드입니다.

List<String> lang = 
  Arrays.asList("Java", "Scala", "Groovy", "Python", "Go", "Swift");

lang.stream()
  .sorted()
  .collect(Collectors.toList());
// [Go, Groovy, Java, Python, Scala, Swift]

lang.stream()
  .sorted(Comparator.reverseOrder())
  .collect(Collectors.toList());
// [Swift, Scala, Python, Java, Groovy, Go]

Comparator 의 compare 메소드는 두 인자를 비교해서 값을 리턴합니다.

int compare(T o1, T o2)

기본적으로 Comparator 사용법과 동일합니다. 이를 이용해서 문자열 길이를 기준으로 정렬해보겠습니다.

lang.stream()
  .sorted(Comparator.comparingInt(String::length))
  .collect(Collectors.toList());
// [Go, Java, Scala, Swift, Groovy, Python]

lang.stream()
  .sorted((s1, s2) -> s2.length() - s1.length())
  .collect(Collectors.toList());
// [Groovy, Python, Scala, Swift, Java, Go]

Iterating

스트림 내 요소들 각각을 대상으로 특정 연산을 수행하는 메소드로는 peek 이 있습니다. ‘peek’ 은 그냥 확인해본다는 단어 뜻처럼 특정 결과를 반환하지 않는 함수형 인터페이스 Consumer 를 인자로 받습니다.

Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);

따라서 스트림 내 요소들 각각에 특정 작업을 수행할 뿐 결과에 영향을 미치지 않습니다. 다음처럼 작업을 처리하는 중간에 결과를 확인해볼 때 사용할 수 있습니다.

int sum = IntStream.of(1, 3, 5, 7, 9)
  .peek(System.out::println)
  .sum();

참고 포스트