( c -> tClient()). distinct(). collect( ());
On renvoie la liste de nos clients, sans doublons, grâce à l'opération intermédiaire stateful distinct()
Nous disposons de deux types de réductions dans l'API Stream. Nouveauté java 8 software. Les opération de réductions simples et les réductions mutables. Les réductions simples sont celles auxquelles on pourrait penser en premier lieu: La somme d'éléments (), le maximum (), ou le nombre d'éléments () sont des réductions simples. Dans sa forme générale, elle se défini de la façon suivante:
U reduce(U identity,
BiFunction accumulator,
BinaryOperator combiner);
L'élément identité est l'élément initial pour la réduction (et l'élément renvoyé si le stream est vide). L'accumulator crée un nouveau résultat partiel à partir d'un résultat partiel et d'un nouvel élément, et le combiner crée un nouveau résultat partiel à partir de deux résultats partiels. Deux points sont à noter dans cette méthode:
Tout d'abord, l'identité doit être une identité au sens mathématique du terme pour la fonction combiner: (u, identity) doit être égal à u quel que soit u.
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On peut également construire un stream parallèle sur une collection directement en appelant la méthode parallelStream() sur cette collection. Ces méthodes nous permettent de masquer la répartition du travail, mais ne doivent pas être prises à la légère: en essayant de gagner en performance en parallélisant n'importe quel traitement, on prend le risque de produire l'effet inverse (nous y reviendrons plus tard). Les opérations intermédiaires peuvent être stateful ou stateless. Les opérations stateless effectuent un traitement sur les éléments du stream un à un sans avoir à prendre en compte les autres éléments du stream. List mesCommandes = …;
List mesClients = ()
( c -> tClient()). collect( ());
collect permet ici simplement de stocker le résultat dans une liste Les opérations stateful quant à elles, ont généralement besoin de connaître l'ensemble du stream pour donner un résultat (par exemple Stream. distinct ou). Présentation de la formation Les nouveautés Java 8 - YouTube. Par conséquent, paralléliser un tel traitement risque bien souvent de baisser nos performances au lieu de les améliorer.
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Afin de simplifier notre code, l'API Stream nous propose également une autre classe, Collectors, qui encapsule les trois arguments nécessaire à une réduction pour certaines opérations classiques (récupération des données dans une liste, une map ou un set, concaténer des chaînes de caractères…). Nouveauté java 8 downloads. On pourrait par exemple modifier notre code précédent pour obtenir le même résultat:
int chiffreAffaire = (). collect( mmingInt( Commande::getPrice));
Cette nouvelle API fournie par le JDK 8 va donc modifier fondamentalement notre façon de traiter les Collections en nous proposant une alternative au pattern Iterator relativement lourd à mettre en place. Celle-ci tire profit de la nouvelle syntaxe des lambdas expressions pour réduire notre code un maximum tout en améliorant nos performances. De plus, la classe Collectors présentée succinctement ici nous offre de nombreux patterns qui remplaceront dans de nombreux cas le pattern Iterator.
Jusqu'à présent, effectuer des traitements sur des Collections ou des tableaux (de type MapReduce) en Java passait essentiellement par l'utilisation du pattern Iterator. Java 8 nous propose l'API Stream pour simplifier ces traitements en introduisant un nouvel objet, Stream. Un stream se construit à partir d'une source de données (une collection, un tableau ou des sources I/O par exemple), et possède un certain nombre de propriétés spécifiques:
Un stream ne stocke pas de données, contrairement à une collection. Il se contente de les transférer d'une source vers une suite d'opérations. API Stream - Une nouvelle façon de gérer les Collections en Java 8. Un stream ne modifie pas les données de la source sur laquelle il est construit. S'il doit modifier des données pour les réutiliser, il va construire un nouveau stream à partir du stream initial. Ce point est très important pour garder une cohérence lors de la parallélisation du traitement. Le chargement des données pour des opérations sur un stream s'effectue de façon lazy. Cela permet d'optimiser les performances de nos applications.
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