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title: "모던 자바 인 액션 스터디 - chapter6-(1)"
date: 2022-04-02T00:00:00-00:00
author: sangyeop
categories: Sproutt-2nd
새싹 개발 서적 스터디 - 모던 자바 인 액션 Chapter6-(1)
이 장의 내용
- Collectors 클래스로 컬렉션을 만들고 사용하기
- 하나의 값으로 데이터 스트림 리듀스하기
- 특별한 리듀싱 요약 연산
- 데이터 그룹화와 분할
- 자신만의 커스텀 컬렉터 개발
이 장에서는 reduce()가 그랬던 것 처럼 collect() 역시 다양한 누적 방식을 인수로 받아서 스트림을 최종 결과로 도출하는 리듀싱 연산을 수행할 수 있음을 설명한다. 다양한 요소 누적 방식은 Collector 인터페이스에 정의되어 있다.
다음은 collect()와 컬렉터로 구현할 수 있는 질의 예제다.
- 통화별로 트랜잭션을 그룹화한 다음에 해당 통화로 일어난 모든 트랜잭션 합계를 계산하시오(
Map<Currency, Integer>반환). - 트랜잭션을 비싼 트랜잭션과 저렴한 트랙잭션 두 그룹으로 분류하시오(
Map<Boolean, List<Tansaction>>반환 ). - 트랜잭션을 도시 등 다수준으로 그룹화하시오. 그리고 각 트랜잭션이 비싼지 저렴한지 구분하시오(
Map<String, Map<Boolean, List<Transaction>>>반환).
통화별 트랜잭션을 그룹화한 코드(명령형 버전)
// 그룹화한 트랜잭션을 저장할 맵
Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies = new HashMap<>();
// 트랜잭션 리스트를 반복
for(Transaction transaction : transactions) {
Currency currency = transaction.getCurrency();
List<Transaction> transactionsForCurrency = transactionsByCurrencies.get(currency);
//현재 통화를 그룹화하는 맵에 항목이 없으면 항목을 만든다
if(transactionsForCurrency == null) {
transactionsForCurrency = new ArrayList<>();
transactionsForCurrencies.put(currency, transactionsForCurrency);
}
// 같은 통화를 가진 트랜잭션 리스트에 현재 탐색 중인 트랜잭션을 추가한다.
transactionsForCurrency.add(transaction);
}통화별 트랜잭션을 그룹화한 코드(함수형 버전)
Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies = transactions.stream().collect(groupingBy(TransactionL::getCurrency));컬렉터란 무엇인가?
이전 예제에서는 collect() 메서드로 Collector 인터페이스 구현을 전달했다. Collector 인터페이스 구현은 스트림의 요소를 어떤 식으로 도출할지를 결정한다.
앞선 장에서는 toList()를 이용해서 각 요소를 리스트로 만들어 Collector 인터페이스의 구현으로 사용했으며, 이번 장에서는 groupingBy()를 사용해서 각 키 버킷 그리고 각 키 버킷에 대응하는 요소 리스트를 값으로 포함하는 맵을 만들 수 있었다.
고급 리듀싱 기능을 수행하는 컬렉터
스트림에 collect()를 호출하면 스트림의 요소에 리듀싱 연산이 수행된다. 아래 그림은 내부적으로 리듀싱 연산이 일어나는 모습을 보여준다. collect()에서는 리듀싱 연산을 이용해서 스트림의 각 요소를 방문하면서 컬렉터가 작업을 처리한다.
보통 함수를 요소로 변환(toList() 처럼 데이터 자체를 변환하는 것보다는 데이터 저장 구조를 변환할 때가 많다) 할 때는 컬렉터를 적용하며 최종 결과를 저장하는 자료구조에 값을 누적한다.
Collector 인터페이스의 메서드를 어떻게 구현하느냐에 따라 스트림에 어떤 리듀싱 연산을 수행할지 결정된다. 가장 많이 사용하는 메서드로는 스트림의 모든 요소를 리스트로 수집하는 toList() 메서드가 있다.
List<Transaction> transactions = transactionStream.collect(Collectors.toList());미리 정의된 컬렉터
Collectors에서 제공하는 메서드의 기능은 크게 세 가지로 구분할 수 있다.
- 스트림 요소를 하나의 값으로 리듀스하고 요약
- 요소 그룹화
- 요소 분할
리듀싱과 요약
Collector 팩토리 클래스로 만든 컬렉터 인스턴스로 어떤 일을 할 수 있는지 살펴본다.
-
예제
counting()이라는 팩토리 메서드가 반환하는 컬렉터로 메뉴에서 요리 수를 계산한다.long howManyDishes = menu.stream().collect(Collectors.counting());다음처럼 불필요한 과정을 생략할 수 있다
long howManyDishes = menu.stream().count();
스트림값에서 최댓값과 최솟값 검색
메뉴에서 칼로리가 가장 높은 요리를 찾는다고 가정하자. Collectors.maxBy, Collectors.minBy 두개의 메서드를 이용해서 스트림의 최댓값과 최솟값을 계산할 수 있다. 두 컬렉터는 스트림의 요소를 비교하는데 사용할 Comparator 인수를 받는다.
Comparator<Dish> dishCaloriesComparator = Comparator.comparingInt(Dish::getCalories); // 비교를 위한 Comparator 선언
Optional<Dish> mostCalorieDish = menu.stream().collect(maxBy(dishCaloriesComparator)); // Collectors.maxBy 로 전달또한 스트림에 있는 객체의 숫자 필드의 합계나 평균 등을 반환하는 연산에도 리듀싱 기능이 자주 사용되는데, 이러한 연산을 요약 연산이라고 부른다.
요약 연산
Collectors 클래스는 Collectors.summingInt라는 요약 팩토리 메서드를 제공한다. summingInt는 객체를 int로 매핑하는 함수를 인수로 받고, summingInt의 인수로 전달된 함수는 객체를 int로 매핑한 컬렉터를 반환한다. 그리고 summingInt가 collect 메서드로 전달되면 요약 작업을 수행한다.
int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories)); // 메뉴 리스트 총 칼로리 계산
이 외에도 평균값 계산 등도 요약 기능으로 제공된다. 종종 이들 중 두 개 이상의 연산을 한 번에 수행해야 할 때도 있다. 이런 상황에서는 팩토리 메서드 summarizingInt가 반환하는 컬렉터를 사용할 수 있다.
아래 코드를 실행하면 IntSummaryStatistics 클래스로 모든 정보가 수집된다.
IntSummaryStatistics menuStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories)); menuStatistics를 출력하면 다음과 같은 정보를 확인할 수 있다.
IntSummaryStatistics{count=9, sum=4300, min=120, average=477.777778, max=800}이 외에도 long이나 double에 대응하는 클래스들도 존재한다.
문자열 연결
joining 팩토리 메서드를 이용하면 스트림의 각 객체에 toString 메서드를 호출해서 문자열을 연결해 반환한다.
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining());joining 메서드는 내부적으로 StringBuilder를 이용해서 문자열을 하나로 만드는데, Dish 클래스가 요리명을 반환하는 toString 메서드를 가지고 있다면 map을 생략할 수 있다.
String shortMenu = menu.stream().collect(joining());두 코드 모두 아래와 같은 결과를 출력하지만, 구분자가 없어 이해하기 힘들다.
porkbeefchickenfrench friesriceseason fruitpizzaprawnssalmon오버로드 된 joining 메서드를 이용하여 구분자를 지정해줄 수 있다.
String shortMenu = menu.stream().collect(joining(", "));pork, beef, chicken, french fries, rice, season fruit, pizza, prawns, salmon범용 리듀싱 요약 연산
현재까지 소개된 모든 컬렉터는 reducing 과 같은 범용 팩토리 메서드로도 정의할 수 있다. 이전 예제에서 범용 팩토리 메서드 대신 특화 컬렉터를 사용한 이유는 프로그래밍적 편의성(가독성) 때문이다. 다음과 같이 범용 팩토리 메서드로도 합계를 계산할 수 있다.
int totalCalories = menu.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, (i, j) -> i + j));reducing의 인수
- 첫 번째 : 리듕신 연산의 시작값 or 스트림에 인수가 없을 때 반환값
- 두 번째 : 요리를 칼로리 정수로 변환할 때 사용한 변환 함수
- 세 번째 : 같은 종류의 두 항목을 하나의 값으로 더하는
BinaryOperator, 여기선 int가 사용되었다.
다음과 같이 Optional<T>를 반환하는 한개의 인수를 갖는 reducing 메서드도 사용할 수 있다. 한 개의 인수를 갖는 reducing의 경우 시작값이 설정되지 않으므로, 빈 스트림이 들어왔을때 Null이 발생할 수 있으므로 Optional<T>가 반환된다.
Optional<Dish> mostCalorieDish = menu.stream().collect(reducing(d1, d2) -> d1.getCalories() > d2.getCalories ? d1 : d2));collect 와 reduce
collect 메서드는 도출하려는 결과를 누적하는 컨테이너를 바꾸도록 설계된 메서드인 반면 reduce는 두 값을 하나로 도출하는 불변형 연산이라는 점에서 의미론적인 문제가 일어난다. 의미론적 문제는 곧 실용적 문제로도 이어지는데 여러 스레드가 동시에 같은 데이터 구조체를 고치면 리스트 자체가 망가져 버리므로 리듀싱 연산을 병렬로 수행할 수 없다는 문제가 생긴다.
컬렉션 프레임워크 유연성 : 같은 연산도 다양한 방식으로 수행할 수 있다
reducing 컬렉터를 사용한 이전 예제에서 람다 표현식 대신 Integer 클래스의 sum 메서드 참조를 이용하면 더 간단하게 표현할 수 있다
int totalCalories = menu.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, (i, j) -> i + j)); // 기존
int totalCalories = menu.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::sum); // 단순화
위 그림은 리듀싱 연산 과정을 표현한 그림이다.
- 누적자 초깃값으로 초기화
- 합계 함수를 이용해서 각 요소에 변환 함수를 적용한 결과를 반복적으로 조합
제네릭 와일드카드(?)란? :
?는 컬렉터의 누적자 형식이 알려져 있지 않았음을, 즉 누적자의 형식이 자유로움을 의미한다.
그룹화
팩토리 메서드 Collectors.groupingBy를 이용해서 쉽게 메뉴를 그룹화할 수 있다.
Map<Dish.Type, List<Dish>> dishesByType = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));{FISH=[prawns, salmon], OTHER=[french fries, rice, season fruit, pizza], MEAT=[pork, beef, chicken]}이 함수를 기준으로 스트림이 그룹화 되므로 이를 분류 함수라고 부른다. 아래 그림에서 보여주는 것처럼 그룹화 연산의 결과로 그룹화 함수가 반환하는 키 그리고 각 키에 대응하는 모든 항목 리스트를 값으로 갖는 맵이 반환된다.
더 복잡한 분류 기준이 필요할 경우에는 Dish 클래스에 해당 분류 기준이 메서드로 정의 되어 있지 않으므로, 메서드 참조 대신 람다를 사용하는 것이 바람직하다.
지금까지 메뉴의 요리를 종류 또는 칼로리로 그룹화하는 방법을 살펴봤다. 그러면 요리 종류와 칼로리 두 가지 기준으로 동시에 그룹화 하려면 어떻게 해야 할까?
그룹화된 요소 조작
요소를 그룹화 한 다음 각 결과 그룹의 요소를 조작하는 연산이 필요하다.
500칼로리가 넘는 요리만 필터한다고 가정하자.
Map<Dish.Type, List<Dish>> caloricDishesByType = menu.stream()
.filter(dish -> dish.getCalories() > 500)
.collect(groupingBy(Dish::getType));하지만 단점이 존재한다. 이번 메뉴 요리에서는 다음처럼 맵 형태로 되어 있으므로 이 코드에 위 기능을 사용하려면 맵에 코드를 적용해야 한다.
{OTHER=[french fries, pizza], MEAT=[pork, beef]}우리의 필터 프레디케이트를 만족하는 FISH 종류 요리는 없으므로 결과 맵에서 해당 키 자체가 사라지기 때문에 문제가 생긴다. 다음처럼 두 번째 Collector 안으로 필터 프레디케이트를 이동시켜 문제를 해결할 수 있다.
Map<Dish.Type, List<Dish>> caloricDishesByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType,
filtering(dish -> dish.getCalories() > 500, toist())));다음을 실행하면 목록이 비어 있는 FISH도 항목으로 추가 된다.
-
{OTHER=[french fries, pizza], MEAT=[pork, beef], FISH=[]}
그룹화된 항목을 조작하는 유용한 기능 중 하나로 맵핑 함수를 이용해 요소를 변환하는 작업이 있다. filtering과 같이 각 항목에 적용한 함수를 모으는 데 사용하는 또 다른 컬렉터를 인수로 받는 mapping 메서드를 제공한다.
Map<Dish.Type, List<String>> dishNamesByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType, mapping(Dish::getName, toList())));이저 예제와 다르게 각 그룹은 Dish가 아니라 String 리스트가 된다.
groupingBy와 연계에서 세 번째 컬렉터를 사용해서 일반 맵이 아닌 flatMap변환을 수행할 수 있다. 이 경우에는 flatMapping을 이용하면 각 형식의 요리 태그를 간편하게 추출할 수 있다
Map<Dish.Type, Set<String>> dishNamesByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType, flatMapping(dish -> dishTags.get(dish.getName()).stream(), toSet())));다수준 그룹화
Collectors.groupingBy는 일반적인 분류 함수와 컬렉터를 인수로 받는다. 바깥 groupingBy 메서드에 두 번째 기준을 정의하는 groupingBy를 정의해서 두 수준으로 스트림 항목을 그룹화할 수 있다.
Map<Dish.Type, Map<CaloricLevel, Lish<Dish>>> dishesByTypeCaloricLevel = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType, groupingBy(dish ->
{
if(dish.getCalories() <= 400)
return CaloricLevel.DIET;
else if (dish.getCalories() <= 700)
return CaloricLevel.NORMAL;
else return CaloricLevel.FAT;
})));
이 결과로 아래와 같은 두 수준의 맵이 만들어진다.
{MEAT={DIET=[chicken], NORMAL=[beef], FAT=[pork]}, FISH={DIET=[prawns], NORMAL=[salmon]}, OTHER={DIET=[rice, seasonal fruit], NORMAL=[french fries, pizza]}}첫 번째 분류 키값으로 fish, meat, other를 갖고, 두 번째 분류 키값으로는 normal, diet, fat을 갖는다. 위 예제와 같은 꼴로 n수준 맵을 만들 수 있다.
서브그룹으로 데이터 수집
다음 코드처럼 groupingBy 컬렉터에 두 번째 인수로 counting 컬렉터를 전달해서 메뉴에서 요리의 수를 종류별로 계산할 수 있다.
Map<Dish.Type, Long> typesCount = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType, counting()));{MEAT=3, FISH=2, OTHER=4}
groupingBy(f)는 사실groupingBy(f, toList())의 축약형이다
요리의 종류를 분류하는 컬렉터로 메뉴에서 가장 높은 칼로리를 가진 요리를 찾는 프로그램도 다시 구현할 수 있다.
Map<Dish.Type, Optional<Dish>> mostCaloricByType = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType,
maxBy(comparingInt(Dish::getCalories))));{FISH=Optional[salmon], OTHER=Optional[pizza], MEAT=Optional[pork]}컬렉터 결과를 다른 형식에 적용하기
마지막 그룹화 연산에서 맵의 모든 값을 Optional로 감쌀 필요가 없으므로 Optional을 삭제할 수 있다.
Map<Dish.Type, Dish> mostCaloricByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType, // 분류 함수
collectingAndThen(maxBy(comparingInt(Dish::getCalories)), // 감싸인 컬렉터
Optional::get))); // 변환 함수collectingAndThen은 적용할 컬렉터와 변환 함수를 인수로 받아 다른 컬렉터를 반환한다. 반환되는 컬렉터는 기존 컬렉터의 래퍼 역할을 하며 collect의 마지막 과정에서 변환 함수로 자신이 반환하는 값을 매핑한다. 여기서는 maxBy로 마들어진 컬렉터가 감싸지는 컬렉터며 변환 함수 Optional::get으로 반환된 Optional에 포함된 값을 추출한다.
{Fish=salmon, OTHER=pizza, MEAT=pork}
중첩 컬렉터는 외부 계층에서 안쪽으로 다음과 같은 작업이 수행된다.
- 컬렉터는 점선으로 표시되어 있으며
groupingBy는 가장 바깥쪽에 위치하면서 요리의 종류에 따라 메뉴 스트림을 세 개의 서브스트림으로 그룹화한다. groupingBy컬렉터는collectingAndThen컬렉터를 감싼다. 따라서 두 번째 컬렉터는 그룹화된 세 개의 서브스트림에 적용된다.collectingAndThen컬렉터는 세 번째 컬렉터maxBy를 감싼다.- 리듀싱 컬렉터가 서브스트림에 연산을 수행한 결과에
collectingAndThen의Optional::get변환 함수가 적용된다. groupingBy컬렉터가 반환하는 맵의 분류 키에 대응하는 세 값이 각각의 요리 형식에서 가장 높은 칼로리다.
groupingBy와 함께 사용하는 다른 컬렉터 예제
- 메뉴에 있는 모든 요리의 칼로리 합계를 구하려고 만든 컬렉터 재사용
Map<Dish.Type, Integer> totalCaloricByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType, summingInt(Dish::getCalories)));-
groupingBy와mapping메서드 사용각 요리 형식에 존재하는 모든
CaloricLevel값을 알고 싶을때
Map<Dish.Type, Set<CaloricLevel>> caloricLevelsByType = menu.stream()
.collect(groupingBy(Dish::getType, mapping(dish -> {
if(dish.getCalories() <= 400 return CaloricLevel.DIET;
else if(dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;
else return CaloricLevel.FAT;}, toSet() )));mapping메서드에 전달한 변환 함수는 Dish를 CaloricLevel로 매핑한다. 그리고 CaloricLevel 결과 스트림은 (toList와 비슷한) toSet 컬렉터로 전달되면서 리스트가 아닌 집합으로 스트림의 요소가 누적된다. 이전과 마찬가지로 그룹화 함수로 생성된 서브스트림에 mapping함수를 적용하면서 다음과 같은 결과가 나온다.
{OTHER=[DIET, NORMAL], MEAT=[DIET, NORMAL, FAT], FISH=[DIET, NORMAL]}이전 예제에서는 Set의 형식이 정해져 있지 않았는데, toCollection을 이용하면 형식을 제어할 수 있다.
menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType, mapping(dish -> {
if(dish.getCalories() <= 400 return CaloricLevel.DIET;
else if(dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.NORMAL;
else return CaloricLevel.FAT;
}, toCollection(HashSet::new) )));