ПРИХОДИТЕ УЧИТЬСЯ НОВОЙ ПРОФЕССИИ ЛЕТОМ СО СКИДКОЙ ДО 70%Забронировать скидку

Почему Iterable<T> в Java не имеет stream() и parallelStream()

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите и получите бесплатную карьерную консультацию
В конце подарим скидку до 55% на обучение
Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы

Быстрый ответ

Java
Скопировать код
// Преобразование Iterable в Stream
// Когда имеется Iterable, мы можем создать Stream
Stream<T> stream = StreamSupport.stream(yourIterable.spliterator(), false);

Преобразование Iterable в Stream в Java осуществляется с помощью метода StreamSupport.stream(). Необходимо вызвать метод spliterator() у экземпляра Iterable и указать, должна ли обработка данных быть параллельной (true) или последовательной (false). Метод действует как фабрика потоков, трансформируя Iterable в Stream и не требуя изменений в самом интерфейсе Iterable.

Пройдите тест и узнайте подходит ли вам сфера IT
Пройти тест

Выбор решения в пользу конструкторов

Разработчики Java приняли решение не интегрировать методы stream() и parallelStream() в интерфейс Iterable, предоставив вместо этого разработчикам возможность выбирать разные типы потоков в соответствии с их конкретными задачами. Они считали, что такой подход увеличит гибкость и быстродействие системы.

Преимущества использования spliterator()

Гибкость настройки потока

Метод spliterator(), предоставляемый интерфейсом Iterable, дает разработчикам возможность подробно настроить поведение потока, выбирая между параллельной и последовательной обработкой данных, а также упорядоченной и неупорядоченной передачей данных.

Результат дискуссии среди экспертов

В ходе обсуждения среди экспертов в июне 2013 года было принято решение оставить Iterable как простой интерфейс. Такой подход позволяет разработчикам создавать необходимые им потоки (Stream) с помощью классов StreamSupport и Spliterator.

Возможности для продвинутых пользователей и разработчиков библиотек

Обращение к Stream напрямую через Spliterator предоставляет дополнительные возможности для опытных пользователей и разработчиков библиотек: они могут самостоятельно настраивать потоки или создавать оптимизированные источники данных для потоков.

Визуализация

Iterable<T> можно представить как надёжный старый дизельный локомотив, а методы stream() и parallelStream() – это сверхсовременные гиперлупы.

Markdown
Скопировать код
🚂<Iterable<T>>== Рельсы ========================
             \_ 👨‍🔧 (Требуется ручное преобразование)

В то время как Streams представляют собой 🔁 автомагистрали для быстрой обработки данных:

Markdown
Скопировать код
🚀 .stream()        🛣️🔁⏩
🚀 .parallelStream() 🛣️🔁⏩⏩ (Еще быстрее!)

Не получается сразу переброситься с рельс на гиперлуп? В этом и кроется задумка – Iterable<T> был создан не для полетов, а для наземного движения, в соответствии с планом.

Практическое применение

Преобразование Iterable в Stream

Трансформация Iterable в Stream на практике достаточно проста. Вот пример того, как это можно сделать:

  • Последовательный поток:

    Java
    Скопировать код
    // Одно действие следует за другим, всё проходит спокойно и последовательно
    Stream<T> sequentialStream = StreamSupport.stream(yourIterable.spliterator(), false);
  • Параллельный поток:

    Java
    Скопировать код
    // Максимальная скорость – все двигатели работают на полную мощность
    Stream<T> parallelStream = StreamSupport.stream(yourIterable.spliterator(), true);

Взаимодействие с потоками: важные моменты

При создании потоков из Iterable, следует обратить внимание на особенности исходной структуры данных. Использование parallelStream может не дать ускорения выполнения в случае, если данные нельзя эффективно разбить.

Улучшение реализации вашего spliterator

Оптимизация метода spliterator() в вашей собственной реализации Collection может существенно повысить ее эффективность. Искусная настройка точной оценки размера и добавление дополнительных характеристик может ускорить обработку данных.

Поддержка потоков в AbstractCollection

Класс AbstractCollection включает методы stream() по умолчанию, предоставляя поддержку потоков "из коробки" для всех его подклассов.

Полезные материалы

  1. Почему в интерфейсе Iterable<T> нет методов stream() и parallelStream()? – Stack Overflow — Обсуждение специфики интерфейса Iterable в сравнении со Stream на StackOverflow.

  2. java.util.stream (Java Platform SE 8) — Официальная документация Oracle, описывающая работу с потоками в Java 8.

  3. Преобразование Iterable в Stream – руководство от Baeldung — Подробное руководство по преобразованию Iterable в Stream.

  4. Лямбда-выражения: важное нововведение в Java – DZone — Обзор лямбда-выражений в Java и их возможностей.

  5. Шесть причин, почему вам необходимы «умные» сервисы для облачной трансформации | CIO — Статья о важности передовых технологий в архитектуре ПО и при переходе к облачным технологиям.