Usando Stream en Java, podemos simplificar varias operaciones como el filtrado, el mapeo, conversiones y más. Sin embargo, a veces no es del todo claro distinguir cuándo una operación nos devuelve otro Stream para seguir trabajando y cuándo nos proporciona un resultado final.
¡Pero esto no tiene por qué ser confuso!
Cuando hablamos de pasar lambdas a una operación de Stream, en realidad, estamos delegando a Java la tarea de crear un objeto basado en una interfaz.
Stream<String> coursesStream = Utils.getListOf("Java", "Node.js", "Kotlin").stream();
Stream<String> javaCoursesStream = coursesStream.filter(course -> course.contains("Java"));
// En realidad, es lo mismo que:
Stream<String> explicitOperationStream = coursesStream.filter(new Predicate<String>() {
public boolean test(String st) {
return st.contains("Java");
}
});Estas interfaces las mencionamos en clases anteriores. Solo como repaso, listo algunas a continuación:
Consumer<T>: recibe un dato de tipoTy no genera ningún resultado.Function<T,R>: toma un dato de tipoTy genera un resultado de tipoR.Predicate<T>: toma un dato de tipoTy evalúa si el dato cumple una condición.Supplier<T>: no recibe ningún dato, pero genera un dato de tipoTcada vez que es invocado.UnaryOperator<T>: recibe un dato de tipoTy genera un resultado de tipoT.
Estas interfaces (y otras más) sirven como la base de donde generar los objetos con las lambdas que pasamos a los diferentes métodos de Stream. Cada una de ellas cumple esencialmente con recibir el tipo de dato del Stream y generar el tipo de retorno que el método espera.
Si tuvieras tu propia implementación de Stream, se vería similar al siguiente ejemplo:
public class PlatziStream<T> implements Stream {
private List<T> data;
public Stream<T> filter(Predicate<T> predicate) {
List<T> filteredData = new LinkedList<>();
for(T t : data){
if(predicate.test(t)){
filteredData.add(t);
}
}
return filteredData.stream();
}
}Probablemente, tendría otros métodos y estructuras de datos, pero la parte que importa es justamente cómo se usa el Predicate. Lo que hace Stream internamente es pasar cada dato por este objeto que nosotros proveemos como una lambda y, según el resultado de la operación, decidir si debe incluirse o no en el Stream resultante.
Como puedes notar, esto no tiene mucha complejidad, puesto que es algo que pudimos fácilmente replicar. Pero Stream no solo incluye estas operaciones “triviales”, también incluye un montón de utilidades para que la máquina virtual de Java pueda operar los elementos de un Stream de manera más rápida y distribuida.
A estas funciones que reciben lambdas y se encargan de trabajar (operar) sobre los datos de un Stream generalmente se les conoce como Operaciones.
Existen dos tipos de operaciones: intermedias y finales.
Cada operación aplicada a un Stream hace que el Stream original ya no sea usable para más operaciones. Es importante recordar esto, pues tratar de agregar operaciones a un Stream que ya está siendo procesado es un error muy común.
En este punto seguramente te parezcan familiares todas estas operaciones, pues vienen en forma de métodos de la interfaz Stream. Y es cierto. Aunque son métodos, se les considera operaciones, puesto que su intención es operar el Stream y, posterior a su trabajo, el Stream no puede volver a ser operado.
En clases posteriores hablaremos más a detalle sobre cómo identificar una operación terminal de una operación intermedia.
Una vez que has agregado operaciones a tu Stream de datos, lo más usual es que llegues a un punto donde ya no puedas trabajar con un Stream y necesites enviar tus datos en otro formato, por ejemplo, JSON o una List a base de datos.
Existe una interfaz única que combina todas las interfaces antes mencionadas y que tiene como única utilidad proveer de una operación para obtener todos los elementos de un Stream: Collector.
Collector<T, A, R> es una interfaz que tomará datos de tipo T del Stream, un tipo de dato mutable A, donde se irán agregando los elementos (mutable implica que podemos cambiar su contenido, como un LinkedList), y generará un resultado de tipo R.
Suena complicado… y lo es. Por eso mismo, Java 8 incluye una serie de Collectors ya definidos para no rompernos las cabeza con cómo convertir nuestros datos.
public List<String> getJavaCourses(Stream<String> coursesStream) {
List<String> javaCourses =
coursesStream.filter(course -> course.contains("Java"))
.collect(Collectors.toList());
return javaCourses;
}Usando java.util.stream.Collectors podemos convertir muy sencillamente un Stream en un Set, Map, List, Collection, etc. La clase Collectors ya cuenta con métodos para generar un Collector que corresponda con el tipo de dato que tu Stream está usando. Incluso vale la pena resaltar que Collectors puede generar un ConcurrentMap que puede ser de utilidad si requieres de múltiples threads.
Usar Collectors.toXXX es el proceso inverso de usar Collection.stream(). Esto hace que sea fácil generar APIs públicas que trabajen con estructuras/colecciones comunes e internamente utilizar Stream para agilizar las operaciones de nuestro lado.
Hasta este punto, la única manera de obtener un dato que ya no sea un Stream es usando Collectors, pues la mayoría de operaciones de Stream se enfocan en operar los datos del Stream y generar un nuevo Stream con los resultados de la operación.
Sin embargo, algunas operaciones no cuentan con un retorno. Por ejemplo, forEach, que es una operación que no genera ningún dato. Para poder entender qué hace cada operación basta con plantear qué hace la operación para poder entender
Las operaciones terminales son aquellas operaciones que como resultado no generan un nuevo Stream. Su resultado puede variar según la operación. La utilidad de estas es poder generar un valor final a todas nuestras operaciones o consumir los datos finales. La razón principal para querer esto es que los datos deberán salir en algún punto de nuestro control y es con las operaciones terminales que hacemos esto.
Pensemos, por ejemplo, en un servidor web. Recibe una petición de datos, convierte la petición en un Stream<JSON>, procesa los datos usando filter o map, convierte de JSON a datos locales que sean manipulables por código Java y hace consumo de una base de datos. Todo esto mediante streams de diferentes tipos. Pero eventualmente tiene que devolver una respuesta para quien le hizo la petición.
¿Qué pasa si quien hizo la petición no esta usando Java? No podemos enviarle un objeto de tipo Stream a un código hecho en Python o en JavaScript… es ahi donde una operación final nos ayuda a convertir nuestro Stream de Java en algún tipo de dato que sea mas comprensible.
Otro ejemplo claro es si estamos creando una librería o creando código que más gente en nuestro equipo usará. Al crear nuestros métodos y clases usamos streams por aquí y lambdas por allá, pero al exponer estos métodos para uso de otros desarrolladores no podemos obligarlos a usar Stream.
Las razones son variadas. No queremos obligar y limitar a quienes usen nuestro código a trabajar con un solo tipo dato. No sabemos qué versión de Java está usando quien use nuestro código. No sabemos si Stream está disponible en su parte del código (por ejemplo, en Android no estaba disponible del todo), etc.
Es por ello que quisiéramos proveer de algo mas simple: listas, primitivos o incluso dar algún mecanismo para poder usar código externo de nuestro lado.
Las operaciones terminales más comunes que se encuentran en Stream son:
anyMatch()allMatch()noneMatch()findAny()findFirst()min()max()reduce()count()toArray()collect()forEach()
Revisaremos qué hacen y qué utilidad tienen durante esta lectura.
Las operaciones anyMatch, allMatch y noneMatch sirven para determinar si en un Stream hay elementos que cumplan con un cierto Predicate. Esto puede ser una forma simple de validar los datos de un Stream. Son terminales pues las tres retornan un boolean:
//Nos indica si un stream contiene un elemento según el Predicate que le pasemos:
Stream<Integer> numbersStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11);
boolean biggerThanTen = numbersStream.anyMatch(i -> i > 10); //true porque tenemos el 11
//allMatch
//Nos indica si todos los elementos de un Stream cumplen con un cierto Predicate:
Stream<Integer> agesStream = Stream.of(19, 21, 35, 45, 12);
boolean allLegalDrinkingAge = agesStream.allMatch(age -> age > 18); //false, tenemos un menor
//noneMatch
//Nos indica si todos los elementos de un Stream NO CUMPLEN un cierto Predicate:
Stream<Integer> oddNumbers = Stream.of(1, 3, 5, 7, 9, 11);
boolean allAreOdd = oddNumbers.noneMatch(i -> i % 2 == 0);Estas operaciones retornan un Optional<T> como resultado de buscar un elemento dentro del Stream.
La diferencia entre ambas es que findFirst retornara un Optional conteniendo el primer elemento en el Stream si el Stream tiene definida previamente una operación de ordenamiento o para encontrar elementos. De lo contrario, funcionará igual que findAny, tratando de devolver cualquier elemento presente en el Stream de forma no determinista (random)
Si el elemento encontrado es null, tendrás que lidiar con una molesta NullPointerException. Si el Stream esta vacío, el retorno es equivalente a Optional.empty().
La principal razón para usar estas operaciones es poder usar los elementos de un Stream después haber filtrado y convertido tipos de datos. Con Optional nos aseguramos que, aún si no hubiera resultados, podremos seguir trabajando sin excepciones o escribiendo condicionales para validar los datos.
Son dos operaciones cuya finalidad es obtener el elemento más pequeño (min) o el elemento más grande (max) de un Stream usando un Comparator. Puede haber casos de Stream vacíos, es por ello que las dos operaciones retornan un Optional para en esos casos poder usar Optional.empty.
La interfaz Comparator es una @FunctionalInterface, por lo que es sencillo usar min y max con lambdas:
Stream<Long> bigNumbers = Stream.of(100L, 200L, 1000L, 5L);
Optional<Long> minimumOptional = bigNumbers.min((numberX, numberY) -> (int) Math.min(numberX, numberY));Esta operación existe en tres formas:
reduce(valorInicial, BinaryOperator)reduce(BinaryAccumulator)reduce(valorInicial, BinaryFunction, BinaryOperator)
La diferencia entre los 3 tipos de invocación:
Retorna un Optional del mismo tipo que el Stream, con un solo valor resultante de aplicar el BinaryAccumulator sobre cada elemento o Optional.empty() si el stream estaba vacío. Puede generar un NullPointerException en casos donde el resultado de BinaryAccumulator sea null.
Stream<String> aLongStoryStream = Stream.of("Cuando", "despertó,", "el", "dinosaurio", "todavía", "estaba", "allí.");
Optional<String> longStoryOptional = aLongStoryStream.reduce((previousStory, nextPart) -> previousStory + " " + nextPart);
longStoryOptional.ifPresent(System.out::println); //"Cuando despertó, el dinosaurio todavía estaba allí."Y el caso mas interesante…
Genera un valor de tipo V después de aplicar BinaryFunction sobre cada elemento de tipo T en el Stream y obtener un resultado V.
Esta version de reduce usa el BinaryFunction como map + reduce. Es decir, por cada elemento en el Stream se genera un valor V basado en el valorInicial y el resultado anterior de la BinaryFunction. BinaryOperator se utiliza en streams paralelos (stream.parallel()) para determinar el valor que se debe mantener en cada iteración.
Stream<String> aLongStoryStreamAgain = Stream.of("Cuando", "despertó,", "el", "dinosaurio", "todavía", "estaba", "allí.");
int charCount = aLongStoryStreamAgain.reduce(0, (count, word) -> count + word.length(), Integer::sum);Una operación sencilla: sirve para obtener cuantos elementos hay en el Stream.
Stream<Integer> yearsStream = Stream.of(1990, 1991, 1994, 2000, 2010, 2019, 2020);
long yearsCount = yearsStream.count(); //7, solo nos dice cuantos datos tuvo el stream.La principal razón de usar esta operación es que, al aplicar filter o flatMap, nuestro Stream puede crecer o disminuir de tamaño y, tal vez, de muchas operaciones solo nos interese saber cuántos elementos quedaron presentes en el Stream. Por ejemplo, cuantos archivos se borraron o cuantos se crearon por ejemplo.
Agrega todos los elementos del Stream a un arreglo y nos retorna dicho arreglo. La operación genera un Object[], pero es sposible hacer castings al tipo de dato del Stream.
Mencionamos la operación collect en la lectura sobre operaciones y collectors, donde mencionamos que:
Collector<T, A, R>es una interfaz que tomara datos de tipoTdelStream, un tipo de dato mutableA, donde se irán agregando los elementos (mutable implica que podemos cambiar su contenido, como unLinkedList) y generara un resultado de tipoR.Usando
java.util.stream.Collectorspodemos convertir sencillamente unStreamen unSet,Map,List,Collection, etc. La claseCollectorsya cuenta con métodos para generar unCollectorque corresponda con el tipo de dato que tuStreamesta usando. Incluso vale la pena resaltar queCollectorspuede generar unConcurrentMapque puede ser de utilidad si requieres de multiples threads.
public List<String> getJavaCourses(Stream<String> coursesStream) {
List<String> javaCourses =
coursesStream.filter(course -> course.contains("Java"))
.collect(Collectors.toList());
return javaCourses;
}Tan simple y tan lindo como un clásico for. forEach es una operación que recibe un Consumer<T> y no tiene un valor de retorno (void). La principal utilidad de esta operación es dar un uso final a los elementos del Stream.
Stream<List<String>> courses = getCourses();
courses.forEach(courseList -> System.out.println("Cursos disponibles: " + courseList));