Java: Wprowadzenie do strumieni

0:00Cześć w tej lekcji chcę ci pokazać jeszcze kilka operacji które możesz

0:04wywołać na streamach bardziej się przyjrzymy też streamom

0:08dla typów numerycznych dla double i int'ow oraz zobaczymy

0:13czym się różnią streamy sekwencyjne od streamów współbieżnych pierwszą

0:18rzeczą którą chcę ci pokazać to to jak możesz sprawdzić czy wszystkie elementy

0:22danego streamu spełniają dany warunek moglibyśmy

0:26to osiągnąć poprzez użycie filter tak

0:30i następnie wpisanie tutaj warunków w jakimś predykacie później

0:35zrobienia count na danym streamie a następnie porównanie

0:39go z ilością elementów które powinny być w tym streamie w sensie porównaniu

0:44ich z tą listą z długością tego arraya który tutaj podajemy istnieje

0:49na to przygotowana operacja match all w którym podajemy po prostu predykat

0:53który ma zostać spełniony a następnie ten match all zwraca

0:58już boolean prawda możemy sobie to sprawdzić okej

1:02i zwraca true jeżeli tutaj dodamy na przykład minus 1 to

1:06zwraca false kolejną rzeczą którą chcielibyśmy sprawdzić to możesz że

1:10nie wszystkie elementy spełniają ale że przynajmniej jeden spełnia dany warunek służy

1:15do tego operacja any match która też dostaje predykat oraz zwraca

1:19boolean jeżeli przynajmniej jeden z elementów spełnia ten warunek tak

1:23tutaj sprawdzałem czy przynajmniej jeden element jest ujemny możemy też sprawdzić

1:28czy żaden z elementów nie spełnia warunku do tego służy non match używając

1:32tych funkcji tych operacji teraz możemy łatwo zakładać co jest w tym streamie i właściwie

1:37reagować tak bez pisania tych wszystkich filtrów count'ów i tak dalej okej

1:41tyle jeśli chodzi o sprawdzenie czy dany stream się matchuje kolejnymi

1:46operacjami które mogą ci się przydać to jest skip i limit których możesz wykorzystać aby

1:50odpowiednio przyciąć stream tak dostają bardzo dużo danych to

1:54możemy wykorzystać limit jeżeli interesują nas na przykład tylko 5 pierwszych

1:58elementów tak możemy też użyć skipa jeżeli wiemy że pewien zasób

2:02danych nas nie interesuje w ogóle te operacje działają w ten sposób tak

2:07tutaj odpowiednio mieliśmy 1 2 3 4 5 i dostaliśmy tutaj przy

2:11użyciu skip ominęliśmy dwa pierwsze elementy a następnie używając

2:16limita wyciągnęliśmy tylko dwa pierwsze

2:20elementy pewną taką właściwością o której wspominałem

2:24przy okazji w poprzednich lekcjach jest to że możemy podzielić nasze

2:28strumienie na strumienie które zawierają obiekty tak jakieś typy generyczne ale pamiętajmy

2:33że nie możemy utworzyć typów generycznych dla typów prymitywnych

2:38możemy tylko utworzyć typy generyczne dla pewnych wrapperów na typy prymitywne

2:42tak jak nie dla inta ale dla integera możemy już utworzyć na przykład stream tak

2:47dlatego zostały przygotowane specjalne implementacje które wystawiają

2:51właśnie taki interfejs pozwalający na operowanie na primitive'ach

2:55jest to między innymi int stream double stream long stream

3:01jak już utworzymy w ten sposób nasz strumień od primitive'a nic

3:05nie stoi na przeszkodzie aby zmapować ten stream z powrotem na

3:09stream od integerów od jakichś innych typów tutaj

3:13możemy wykorzystać map to object i tutaj możemy już na przykład

3:18zwrócić stringa możemy ja tu robię e to e tak więc

3:22wracam po prostu to samo tylko ze względu na to że on tu

3:26się spodziewa jakiegoś typu tak obiektu

3:30wykonuje się auto boxing tak i int zamienia się na integera

3:34dlatego tutaj mam integer już z powrotem tak tak samo int stream już

3:38sam daje metodę boxed która sprawia

3:42że on wraca z powrotem do stream of integer w momencie kiedy

3:46implementowano te strumienie w środku mogłyby się znajdować tylko int prawda

3:51więc nic nie stało na przeszkodzie żeby doimplementować kilka ciekawych takich metod

3:55między innymi sum average min i max tak i

3:59one działają dokładnie tak jak się tego spodziewamy min i max

4:03oraz average zwracają option'a tak w sum

4:07z tego co mi się wydaje zwraca int'a po prostu a te zwracają odpowiednie

4:11optiony z tego co wiem że ten stream może nie mieć żadnego

4:16elementu i wtedy dostaniemy pustego optiona tak

4:20no i jeszcze dodatkowo jest taka metoda summary statistics

4:25która tu jak sobie tutaj wyprintujemy ona zwraca taki śmieszny obiekcik

4:29summary statistics tutaj będzie inny zależnie od tego

4:33jaki mamy dokładnie typ tego primitive'a tak jak dla double co innego no

4:37i on zawiera po prostu agregacji tych wszystkich metod

4:41które tutaj wywołaliśmy tak więc wywołując jedną tą metodę

4:45możemy dostać wszystkie te dalej później zrobić po prostu get w zależności

4:49od tego co tutaj chcemy żeby bez względu na to że możemy zrobić

4:53raz sumę sumie raz average i wtedy już terminujemy tego stream'a

4:59to po prostu możemy wywołać raz summary statistics i nie musimy się powtarzać

5:02tak to tyle jeżeli chodzi o strumieniu dla typów prymitywnych

5:06teraz przejdźmy do strumieni sekwencyjnych oraz dla strumieni

5:11zrównoleglonych aby zaprezentować ci różnice między

5:15tymi strumieniami tutaj napisałem kawałek takiego kodu który pozwala

5:19benchmarkować tak to jest oczywiście nie jest to jakaś super implementacja ale

5:24ona zwracam nam tutaj dostajemy start time end time a pośrodku

5:28wykonujemy jakąś operację którą chcemy zmierzyć tak jej wydajność no

5:33i tutaj utworzyłem intstream range closed który po prostu

5:37daje mi stream elementów od jedynki do 100 i

5:42on już samo range closed sprawia że dostajemy tutaj stream by deafult

5:46sekwencyjny no i co jeszcze raz wykonuje sequential

5:50który upewnia się że ten stream jest sekwencyjny tylko po to żeby to jeszcze unaocznić

5:54tak ponieważ przy tym będziemy manipulowani no i

5:58tutaj w środku wywołujemy mapa i w tym mapie tutaj jest takie

6:02takie brzydkie wyrażenie ponieważ jest thread sleep czyli usypiam

6:06wątek tak no jest trochę takiego jest taki boilerplate

6:11który sprawia bym mógł to bezpiecznie uruchomić ponieważ

6:15trzeba wtedy łapać taki taki interrupted exception zapomnijmy

6:19o tym tutaj powiedzmy w tym mapie jest jakaś wykonanie

6:24jakichś operacji która jest po prostu kosztowna czasowa tak później po prostu

6:28zwracam e plus jeden mógłbym po prostu e zwrócić nie ma tutaj różnicy

6:32ważne jest że to jest po prostu kosztowne ta operacja będzie trwała

6:36później wypisuje tak żeby ten strumień ze względu

6:40na jego na to że strumienie nie są lazy to

6:45żeby zmusić strumień aby on od początku do końca przetworzył każdy

6:49z tych elementów tak bo gdybyśmy mieli tutaj mi na przykład limit 10

6:54no to on by mi wykonał tego mapa tylko dla pierwszych 10 elementów tak no

6:59i teraz tak odpalimy ten kodzik on

7:05mi teraz będzie powoli bardzo leciał i każdy z tych

7:09elementów które wpadają będzie sekwencyjnie przetwarzał dodawał tutaj jedynkę

7:13tak i odczekiwał te 200 milisekund

7:18okej i skończyło się tutaj dostaliśmy 20 tysięcy

7:22milisekund czyli 20 sekund a ich teraz jeżeli zamienimy

7:26ten stream z sequencial na parallel tak

7:31to zobaczymy ile nam teraz to zajmie okej taki

7:35kod wykonał się w nieco ponad 3 sekundy tak no

7:39i właśnie na tym polega różnica między parallel a sequencial

7:44streamami na tym że te mapy oraz inne operacje

7:48które wewnątrz tego strumienia się wykonują one mogą być

7:53zrównoleglone tak czyli te mapy teraz się wykonują kilka

7:58wątków może naraz obrabiać te dane tak i też tutaj odczekiwać

8:03tego thread sleepa tak a w przypadku sequencial wpada tutaj jedna

8:07wpada jeden element tak on się kończy przetwarzać wpada

8:11kolejny później znowu kolejny tak i dlatego tyle to trwa tam było 20

8:16sekund tu mamy 3 sekundy okej teraz ze

8:20względu na to że są parallel stream'y to one są związane

8:24z pewną taką no tutaj mogą być jakieś takie

8:28elementy losowe czyli na przykład jeżeli byśmy odpalili ten kod dwa

8:33razy i tutaj robimy foreach'a na końcu no to za każdym z tych odpaleń

8:37pewnie będziemy dostawali inny wynik tak to jest jedna z takich cech

8:41tego power stream'u tutaj możemy próbować sobie

8:45radzić z tym wykorzystując sorted ale to niewiele da ponieważ to i

8:49tak sprawi że te elementy będą posortowane ale tak jakby w

8:53ramach tych kilku wątków które operują tutaj więc

8:58tutaj one są posortowane ale widzimy że i

9:02tak w całości end-to-end on nie do końca jest posortowany tutaj widzimy takie

9:06chunki a możemy sobie poradzić z tym na

9:10przykład wywołując sequential na tym wcześniej później robiąc sorted

9:14wtedy dostaniemy posortowaną kolejność albo możemy też zrobić ordered for each

9:19for each ordered która

9:23sprawia że ten konsument który w środku tutaj

9:28podajemy do tej metody jest już wywoływany z tymi danymi

9:33w takiej kolejności jakie one powinny być tak czyli w posortowanej tutaj

9:37w całym zakresie tak tak

9:41widzimy mamy dodatkowo strumień wystawię jeszcze metodę is parallel

9:45która pozwala sprawdzić czy dany strumień jest zrównoleglony czy jest sekwencyjny co

9:49prawda takich praktycznych zastosowań tej metody też za dużo nie jest mógłbyś

9:54na przykład pomyśleć o takiej jakiejś generycznym jakimś helperze

9:58który jeżeli dostaje jakiś strumień to jeszcze sprawdza że on jest parallel

10:02i w razie potrzeby jeszcze sprawia że on jest zrównoleglony

10:06tak powiedzmy to jest jakiś taki jakiś taki util do odpalania na przykład strumieni

10:10do jakichś operacji na nich no i jest możesz to sobie sprawdzić czy ten

10:14strumień jest zrównoleglony czy nie na przykład na potrzeby

10:19jakieś debugowania tak jeżeli dostajesz jakieś dziwne wyniki i

10:23chcesz się upewnić czy dany strumień jest sekwencyjny tak okej

10:27to tyle na tę lekcję w kolejnej lekcji postaram się zaprezentować

10:31takie dobre praktyki pracy ze strumieniami dzięki wielkie i do zobaczenia