Clean Code that Works.

이전글에 이어 2부를 번역해 봤습니다.

원본 : Part 2. Processing Data with Java SE 8 Streams


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다양한 기능들을 조합하여 좀 더 다양한 데이터 처리 쿼리를 만들기.

이전 문서에서 스트림을 사용하여 컬렉션 데이터 처리를 데이터베이스의 쿼리처럼 처리하는것을 살펴 보았다.
머 리를 식힐겸 스트림 API를 사용하여 거래금액이 비싼 내역들의 합을 구하는 코드인 Listing 1을 보자. 중간 작업(filter, map)을 통해 파이프라인을 세팅하고 종료 작업(reduce)을 통해 코드를 실행시키는 과정을 아래 Figure 1을 통해 볼 수 있다.

Listing 1.

int sumExpensive = transactions.stream()
                   .filter(t -> t.getValue() > 1000)
                   .map(Transaction::getValue)
                   .reduce(0, Integer::sum);


Figure 1


flatMap, collect 두 기능에 대해서 알아보자.

  • flatMap : 중간 작업으로 "map" 과 "flatten"을 섞은 것이다
  • collect : 종료 작업으로 인자로 받은 형태의 데이터 타입으로 결과물을 생성한다.

이 두 기능은 복잡한 형태의 질의를 하는데 유용하게 쓰인다. 예를 들어 flatMap과 collect를 조합하여 Listing2 처럼 스트림에서 중복이 제거된 각 알파벳의 카운트를 가진 맵을 만들 수 있다.
이 두 기능에 대해서 더 자세히 살펴보고 설명할 예정이니 처음 보는 형태의 코드를 보고 걱정할 필요는 없다

Listing 2

import static java.util.function.Function.identity;
import static java.util.stream.Collectors.*;

Stream<String> words = Stream.of("Java", "Magazine", "is", "the", "best");

Map<String, Long> letterToCount =
           words.map(w -> w.split(""))
                .flatMap(Arrays::stream)
                .collect(groupingBy(identity(), counting()));


Listing2 의 결과를 출력해보면 Listing3과 같이 표시된다.

이제부터 flatMap과 collect가 어떻게 동작하는지 알아보자

Listing 3

[a:4, b:1, e:3, g:1, h:1, i:2, ..]


flatMap Operation
만약 파일에서 고유한 단어를 찾는다고 생각해보자. 이를 어떻게 구현할 것인가?

Files.lines()를 통해 한줄씩 읽은 다음 map() 기능을 사용해서 단어들을 잘라낸 다음에  distinct()를 사용해 중복을 제거 하면 된다. 이를 코드로 작성해보면 Listing 4처럼 될 것이다.

Listing 4

Files.lines(Paths.get("stuff.txt"))
              .map(line -> line.split("\\s+")) // Stream<String[]>
              .distinct() // Stream<String[]>
              .forEach(System.out::println);


하지만 이 코드는 원하는 대로 동작 하지 않는다. 이 코드를 실행시켜보면 아래와 같은 결과를 얻을 것이다.


[Ljava.lang.String;@7cca494b
[Ljava.lang.String;@7ba4f24f


처음 작성한 위 코드는 스트림들을 String으로 출력하고 있다. 무슨일이 발생한걸까?

이 방식의 문제점은 람다 표현식에서 map으로 전달되는 형태가 String 배열(String[]) 이기 때문이다.
이 결과를 보면 우리가 원하는 형태는 문자들로 구성된 Stream<String>인데 map()을 사용했을때 리턴하는 스트림은 Stream<String[]>이 된다.

이는 flatMap을 사용하면 간단히 해결할 수 있다. 이 방법을 한단계씩 적용해보자.

코드를 작성하기 위해서 단어의 스트림 대신 배열 스트림이 필요하다. Arrays.stream() 메서드를 통해 배열을 스트림으로 만들 수 있다. 

Listing 5

String[] arrayOfWords = {"Java", "Magazine"};
Stream<String> streamOfwords = Arrays.stream(arrayOfWords);


이처럼 배열을 스트림으로 변환하는 내용을 Listing 6 처럼 추가해보자.
이 방법도  스트림의 스트림목록 형태(Stream<Stream<String>>)로 되어 있어서 잘 동작하지 않는다.
처음엔 매 라인을 단어들의 배열로 바꾸도록 하였고, 그 다음 이 배열들을 Arrays.stream()을 사용해서 stream으로 변경했다.

Listing 6

Files.lines(Paths.get("stuff.txt"))
            .map(line -> line.split("\\s+")) // Stream<String[]>
            .map(Arrays::stream) // Stream<Stream<String>>
            .distinct() // Stream<Stream<String>>
            .forEach(System.out::println);


Listing 7 처럼 flatMap을 사용하도록 하여 잘 동작하게 할 수 있다.  이는 map(Arrays::stream)을 사용한것 처럼 각각 분리된 스트림들을 생성하고 이를 하나의 스트림으로 변경한다.

Listing 7

Files.lines(Paths.get("stuff.txt"))
            .map(line -> line.split("\\s+")) // Stream<String[]>
            .flatMap(Arrays::stream) // Stream<String>
            .distinct() // Stream<String>
            .forEach(System.out::println);

Figure 2 에서는 flatMap 메서드의 동작방식을 설명하고 있다.

Figure 2


간단하게 말하면 flatMap은 각각 다른 값을 가진 스트림들을 하나의 스트림으로 생성해 준다.
flatMap은 자주 사용되는 패턴으로 Optional이나 CompletableFuture를 사용할때 다시 보게 될 것이다.

collect Operation
이젠 colllect 메서드에 대해서 더 상세히 알아보자. 이전 문서에서 봤던 collect의 사용방법은 작업을 처리한 후 다른 스트림을 리턴하거나 다른 값(boolean, int, Optional)을 리턴하는 것이었다.

collect 메서드는 종료 작업이긴 하지만 stream을 list로 변경할 경우는 약간 다르다. 예를 들어 아래 listing 8의 코드 처럼 거래 금액이 큰 거래내역의 id 목록을 가져오는것 처럼 list를 리턴한다.

Listing 8

import static java.util.stream.Collectors.*; 
List<Integer> expensiveTransactionsIds = 
       transactions.stream()
                   .filter(t -> t.getValue() > 1000)
.map(Transaction::getId) .collect(toList());


collect 메서드에 전달된 인자의 타입은 java.util.stream.Collector다. Collector 오브젝트가 하는일은 무엇일까? 이것은 본질적으로 최종 리턴값으로 되어야할 것에 대해 설명을 한다고 보면 된다.
팩토리 메서드인 Collectors.toList()는 스트림을 리스트 형태로 변경하여 반환한다. 다른 형태의 내장 Collectors도 여러가지가 존재 한다.

스트림을 다른 컬렉션 형태로 변경하기.
toSet()을 사용하면 스트림을 Set(중복이 제거된)으로 변경 가능하다. Listing 9의 코드는 거래내역중에 도시 목록을 중복이 제거된 Set 형태로 반환한다.
Listing 9

Set<String> cities = 
         transactions.stream()
                     .filter(t -> t.getValue() > 1000)
                     .map(Transaction::getCity)
                     .collect(toSet());


위 코드를 보면 Set이 어떤 타입인지는 보장하지 않지만 toCollection() 메서드를 사용해서 타입을 지정할 수 있다.
아래 Listing 10의 코드 처럼 toCollecte에다가 HashSet을 지정할 수 있다.

Listing 10

Set<String> cities = 
         transactions.stream()
                     .filter(t -> t.getValue() > 1000)
                     .map(Transaction::getCity)
                     .collect(toCollection(HashSet::new));


위 기능은 collect를 사용해서 할 수 있는 것들중에 작은 부분일 뿐이다.
아래 예제처럼 몇가지 기능을 더 사용할 수 있다.

  • 화폐에 따른 거래 내역을 그룹핑하여 합을 구하기 (Map<Currency, Integer>)
  • 거래 내역을 두 개로 분리 : 비싼 내역과 그렇지 않은 내역(Map<Boolean, List<Transaction>)
  • 다양한 뎁스로 그룹핑, 도시 형태로 먼저 그룹핑 하고 그 안에 비싼 내역과 그렇지 않은 내역으로 또 그룹핑(Map<String, Map<Boolean, List<Transaction>>)

계속 해서 Steam API와 collectors 들을 사용해서 다양한 질의를 생성하는것에 대해 살펴보자
가 장 먼저 볼 것은  스트림을 "summarizes" 하는 것이고(평균값 계산, 최대 및 최소값 추출) 그 다음은 간단한 그룹핑을 살펴보고 마지막으로 collectors 들을 조합하여 멀티레벨 그룹핑 같은 다양한 질의문을 만들어보자.

Summarizing
몇가지 간단한 예제들을 가지고 워밍업을 해보자.
이전 문서에서 숫자들의 목록을 가지고 최대, 최소 및 평균을 reduce 메소드를 사용해서 구해봤었다. 이것들을 미리 정의 되어 있는 collectors 들이다.
만약 숫자들의 갯수들 가져오고 싶으면 Listing 11의 코드처럼 counting()을 사용하면 된다.

Listing 11

long howManyTransactions =  transactions.stream().collect(counting());


summingDouble(), summingInt(), summingLong() 같은  메서드를 사용해서 스트림에 포함된 Double, Int, long 과 같은 엘리먼트들의 합계를 구할 수 있다.
아래 Listing 12의 코드는 모든 거래 내역의 합계를 구한다.

Listing 12

int totalValue = transactions.stream()
.
collect(summingInt(Transaction::getValue));


위와 비슷하게 averagingDouble(), averagingInt(), averagingLong()일 사용해서 평균값을 구할 수 있다.

maxBy(), minBy()를 사용해서 최대값과 최소값을 구할 수도 있다.
위 두 메서드는 Figure 3처럼  Comparator형태의 인자를 필요로 한다.
Figure 3


Listing 14의 코드 처럼 스태틱 메서드인 comparing() 메서드는 전달된 함수를 가지고 Comparator 객체를 생성한다. 이 함수에서 추출된 값을 사용해서 스트림의 값들을 비교하게 된다.
아래 코드에서는 가장 높은 값을 찾는 코드이다.

Listing 14

Optional<Transaction> highestTransaction = 
        transactions.stream()
                               .collect(maxBy(comparing(Transaction::getValue)));


reducing() 메서드 처럼 모든 엘리먼트들에 대해 정해진 작업을 반복적으로 수행하는 것도 있다.
Listing 15의 코드는 reducing() 메서드를 사용해서 합계를 구하는 코드이다.
Listing 15

int totalValue = transactions.stream().collect(reducing(
        0, Transaction::getValue, Integer::sum));


recuding() 메서드는 3개의 인자를 가진다

  • 초기화 값(stream이 비어있으면 이겂을 리턴) : 여기서는 0
  • 스트림에서 반복적으로 수행할 함수 : 여기서는 getValue를 통해 값을 추출
  • 위에서 구한 값을 조합 하는 코드 : 여기서는 값을 계속 더한다.

"이전에 reduce(), max(), min()을 통해서 위 기능을 사용했었는데 왜 이제와서 이걸 보여주지?' 라는 의문이 들 것이다.
위의 기본 기능이외에 collectors를 조합하여 더 복잡한 질의문(합계를 그룹핑 하는)을 생성하는것을 볼것인데 이 내장 collector에 대해서 알아 두는 것이 좋다.

Grouping
대부분의 데이터베이스들이 Group By 같은 명령어를 통해서 데이터 그룹핑을 지원한다.

만약 화폐에 따라 거내 내역을 그룹핑할 필요가 있을때 이를 이전 방법으로 작성한다면 아래 코드처럼 고통스러운 코드를 작성해야 될 것이다.

Listing 16

Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies = new HashMap<>();
for(Transaction transaction : transactions) { 
        Currency currency = transaction.getCurrency();
        List<Transaction> transactionsForCurrency = transactionsByCurrencies.get(currency);
        if (transactionsForCurrency == null) {
                transactionsForCurrency = new ArrayList<>();
                transactionsByCurrencies.put(currency, transactionsForCurrency);
        }
        transactionsForCurrency.add(transaction);
}


위 코드를 보면 먼저 거래내역을 저장할 Map을 생성한 후 거래내역에 대해 반복 작업을 수행해서 currency를 추출 한 다음 Map에 currency가 존재 하지 않으면 새로 만들어서 넣어 주는 작업을 하고 있다.
사실 currency에 따라 거래내역을 그룹핑 하는것을 원할 뿐인데 상당히 복잡한 코드로 작성되어 있다.
이를 개선하기 위해서는 groupingBy()메서드를 사용하면 되는데 이를 사용해서 간결한 코드로 위 내용을 작성할 수 있다.
Listing 17의 코드는 이전 코드와 동일한 역할을 하고 훨씬더 이해하기 쉽게 작성되어 있다.
Listing 17

Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies =
    transactions.stream().collect(groupingBy(Transaction::getCurrency));

팩토리 메서드인 groupingBy()는 그룹핑 하는데 키로 사용할 값을 추출하는 함수를 인자로 받아서 사용한다. 이를 classification function(분류함수)이라고 한다.
이 예제에서는 transaction의 currency로 그룹핑을 하기 위해서 메소드 참조(Transaction::getCurrency)를 파라미터로 전달한다.
Figure 4에서는 이를 그림으로 설명하고 있다.
Figure 4


Partitioning
groupingBy()의 특별한 케이스인 partitioningBy()라는 팩토리 메서드도 존재 한다. 이것은 predicate타입을 인자로 받으며 predicate에 만족하는 엘리먼트들을 그룹핑해서 리턴한다.
바꿔 말하면 거래내역들을 분류해서 그룹핑 할 수 있다(Map<Boolean, List<Transaction>)
예 를 들어 만약 거래내역을 두가지 그룹으로 나누고 싶다면(고가, 저가) Listing 18의 코드처럼 partitioningBy()를 사용하면 된다. 람다 표현식인 t -> t.getValue() > 1000 을 기준으로 거래 내역을 구분하게 된다.
Listing 18

Map<Boolean, List<Transaction>> partitionedTransactions =
            transactions.stream().collect(partitioningBy(
              t -> t.getValue() > 1000));


Composing collectors.
SQL을 자주 사용해봐서 익숙 하다면 GROUP BY와 함께 COUNT()와 SUM()을 사용해본 경험이 있을 것이다. 이 기능과 비슷한것을 Stream API를 통해서 할 수 있다.
groupingBy() 두번째 인자로 대상 을 넣어 주면 된다.

추 상적인 설명으로는 이해가 잘 않으니까 간단한 예제를 살펴보자. Map을 만들어서 도시별로 거래내역의 합계를 구한다고 해보자. Listing 19의 코드 처럼 groupingBy 의 첫번째 인자로 getCity()를 줘서 키를 지정하면 도시를 키로 가지고 있고 값으로 List<Transaction>을 가지고 있는 Map을 리턴할 것이다.

Listing 19

Map<String, Integer> cityToSum = 
           transactions.stream().collect(groupingBy(
             Transaction::getCity, summingInt(Transaction::getValue)));


만약 도시별 거래금액의 합계를 구하기 위해서는 summingInt라는 추가적인 컬렉터를 세팅해줘야된다. 이 코드의 실행 결과로 Map<String, Integer>를 형태로 각 도시별 거래금액의 합계를 구할 수 있다.
groupingBy(Transaction::getCity> 형태로 사용할 수도 있고 groupingBy<Stransaction::getCity, toList()) 형태로도 사용할 수 있다.

각 도시의 가장 높은 거래 금액을 가지고 있는 Map을 생성한다고 해보자.
아래 Lisinting 20의 코드처럼 이전에 봣던 maxBy 컬렉터를 사용하면 쉽게 구현할 수 있다.
Listing 20

Map<String, Optional<Transaction>> cityToHighestTransaction = 
           transactions.stream().collect(groupingBy(
             Transaction::getCity, maxBy(comparing(Transaction::getValue))));


스트림 API는 다양한 기능을 제공하고 SQL처럼 동작하는 쿼리를 간결하게 작성할 수 있다.

마지막으로 조금 더 복잡한 예를 살펴보자. groupingBy()의 인자로 다른 컬렉터를 받아서 다양한 작업을 할 수 있다.
이것은 groupingBy()도 collector이기 때문이다. 멀티레벨 그룹핑을 할때 groupingBy collector를 전달함으로써 이를 구현할 수 잇다.

Listing 21의 코드는 거래 내역을 도시별로 그룹핑하고 하위 그룹은 통화별 거래내역의 평균을 가지도록 하는 코드이다.

Listing 21

Map<String, Map<Currency, Double>> cityByCurrencyToAverage = 
           transactions.stream()
.
collect(groupingBy(Transaction::getCity, groupingBy(Transaction::getCurrency, averagingInt(Transaction::getValue))));

Figure 5는 이름 그림으로 설명한 것이다.


Creating your own collector.
지금까지 본 모든 collector 들은 java.util.stream.Collector 인터페이스를 구현한 것이다. 만약 자신만의 collector를 구현하고 싶으면 이 인터페이스를 상속 받아서 만들 면 된다.

결론

이 문서에서는 Stream API의 두가지 쓸만한 기능인 flatMap과 collect에 대해서 살펴봤다. 이를 사용해서 데이터 처리 작업을 간결한 코드로 할 수 있었다.
특 히 collect 메서드는 summarizing, grouping, partitioning을 쉽게 만들 수 있고 이를 서로 조합해서 "각 도시의 통화별 거래내역의 합계를 가지고 있는 두 단계 깊이의 Map 처럼 유용한 쿼리를 만들 수도 있다.

이 문서에 collector들에 대해 전부 알아보지는 않았기 때문에 다른 Collectors들(mapping(), joining(), collecting AndThen()) 같은 것들도 살펴보면 쓸만할 것이다.


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