Java 8, mit Lambdas das hohe Lied des Functional Programming singen

Java 8
mit Lambdas das hohe Lied des
Functional Programming singen
IPS-Expertenkreis
Dr. Hubert Austermeier
ORDIX AG
03.07.2014
ha@ordix.de
www.ordix.de

Motivation, Einführung
Definitionen zu Lambda Expressionss
Voraussetzungen: funktionale Schnittstellen
Noch kürzer: Referenzen auf Methoden/Konstruktoren
Streams: profitieren stark von Lambda Expressions
Agenda
Streams im Einsatz
Lösungen mittels Lambda Expressions
Java 8 - Lambda Expressions, IPS Expertenkreis, 03.07.2014 1

Es finden 3 String-Additionen und 2 toString() Konversionen statt
– auch dann, falls der Log Level auf Warning steht!
Probleme! Welche Probleme?
logger.info("x: " + x + ", y: " + y);
Keine Chance, diesen Code auf einem 8-Kern Rechner parallel laufen zu lassen
for (BusinessObj b : listOfBO)
b.doComplexWork();

Probleme…
saveButton.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
saveActions(e.getActionCommand());
}
});
Hässlich, einfach nur hässlich…
übrigens nicht nur für Entwickler, auch für die JVM!

Die zuvor gezeigten "Probleme" haben etwas gemeinsam:
mögliche Lösungen haben mit Funktionen zu tun;
Funktionen, die für eine Parameterübergabe taugen
Das führt zu Lambda Expressions, kurz Lambdas, welche die
bedeutendste Neuerung in Java 8 (seit März draußen) darstellen
Was kann helfen?
bedeutendste Neuerung in Java 8 (seit März draußen) darstellen
Die konkreten Lösungen schauen wir uns später an…

Lambdas sind seit langem auf der Agenda des Java-Fortschritts
benannt nach dem griechischem λ – und nach dem Lambda Kalkül
entwickelt in den 1930‘er Jahren zur Untersuchung von Funktionen
und deren Berechenbarkeit (A. Church, et al.)
Lambdas
Grundsätzliches
sollen das Prinzip des "Functional Programming" in Java befördern
bekannte, funktionale Programmiersprachen sind Lisp, Scheme, Haskell, …
Lambdas sollen u.a. die sperrigen, unleserlichen Anonymen Klassen
ablösen
werden zunehmend wichtig für das Thema "Multithreading“

Der Begriff Closure ist sehr verbreitet in der IT und bedeutet vereinfacht:
Code, der herumgereicht werden kann, z.B. an eine Methode, die
diesen Code verzögert ausführen kann deferred execution
Closure heißt es vielen Programmiersprachen (Scheme, Lisp, Scala, …),
Closure dort, Lambda hier
Closure heißt es vielen Programmiersprachen (Scheme, Lisp, Scala, …),
für Java wurde die Bezeichnung Lambda gewählt
Man findet auch den Begriff "Code as Data"
soll heißen, dass Code herumgereicht wird genauso wie Daten

In einem Blog Beitrag von James Gosling (Java Protagonist) findet
sich etwas zur Historie des Closure Themas in Java
(http://www.javaworld.com/#resources)
etwas Historie: Closures vs inner classes
Closures were left out of Java initially more because of
time pressures than anything else.
time pressures than anything else.
In the early days of Java the lack of closures was
pretty painful, and so inner classes were born:
an uncomfortable compromise that attempted to avoid
a number of hard issues. But as is normal in so
many design issues, the simplifications didn't really solve
any problems, they just moved them.

Beispiel in Java 8:
(a, b) -> a + b
symbolisiert die Funktion: Berechne die Summe von zwei Parametern
(der Typ von a und b ergibt sich aus dem Kontext,
dazu später mehr)
Wie sieht eine Lambda Expression denn nun aus?
dazu später mehr)

Agenda
Streams im Einsatz

syntaktisch besteht einer Lambda Expression aus:
einer Liste von Parametern, durch Komma getrennt
einem Methodenrumpf
Zwischen Parameterliste und Methodenrumpf steht das "->" Symbol:
Syntax von Lambda Expressions
oder einfacher:
String[] names = {"Thomas", "Sebastian", "Uli", "Tobias", "Andreas"};
names.forEach((String element) -> { System.out.println(element); });
names.forEach(element -> System.out.println(element));

der Datentyp der Parameter wird aus dem Kontext abgeleitet
Zugriff auf Variablen des "umliegenden Scopes" ist möglich,
falls sie effektiv unveränderlich sind
der Modifier final ist mit Java 8 nicht mehr obligatorisch
weitere Definitionen
Gültigkeitsbereiche:
this bezieht sich auf die Instanz der Klasse,
in welcher Lambda Expression steht
super verweist auf die Oberklasse der Klasse,
in welcher Lambda Expression steht

Anonyme Klasse vs. Lambda Expression
String[] names = {"Thomas", "Sebastian", "Uli", "Tobias", "Andreas"};
// Anonyme Klasse
Arrays.sort(names, new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String name1, String name2) {
return name1.compareTo(name2);
}
}
});
// Lambda Expression
Arrays.sort(names, (name1, name2) -> name1.compareTo(name2));

Lambda Expressions können auch mehrere Anweisungen enthalten
der Anweisungsblock wird dann in geschweifte Klammern gesetzt
Mehrzeilige Lambda Expressions
Collections.sort(liste, (person1, person2) -> {
int c = person1.getVorname().compareTo(person2.getVorname());
if (c == 0)
if (c == 0)
c = person1.getNachname().compareTo(person2.getNachname());
return c;
});

Lambda Expressions können genutzt werden bei:
Variablen-Initialisierung oder -zuweisung
Argumentposition
Ergebnisrückgabe mit return
Rumpf eines größeren Lambda-Ausdrucks
Operand eines bedingten Ausdrucks (dreistelliger Operator ?:)
Lambda Expression dürfen wo stehen?
Operand eines bedingten Ausdrucks (dreistelliger Operator ?:)
generell überall, wo die Instanz eines Functional Interface stehen kann
im Gegensatz zu anonymen Klassen werden keine zusätzlichen
Bytecode-Dateien generiert!

Agenda
Streams im Einsatz

sind Interfaces mit einer einzigen, abstrakten Methode
sog. SAM Interface (Single Abstract Method)
@FunctionalInterface markiert ein Functional Interface
Compiler kann damit prüfen, ob es valide ist
Functional Interfaces
sind Voraussetzung für Lambda Expressions, welche eine
kompakte Schreibweise bieten
Interfaces in Java 8 können default-Methoden implementieren!
(wichtig für Rückwärtskompabilität)

Functional Interfaces…
@FunctionalInterface
public interface MyFunctionalInterface {
void takeTime(LocalDateTime time);
default String timeFormatter(LocalDateTime time) {
return time.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE);
return time.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE);
}
}

Agenda
Streams im Einsatz

Lambda Expression führen oft nur eine einzige Methode aus
Methoden Referenz bieten eine weitere, verkürzte Schreibweise
die Methode wird über Typ::Namen referenziert
neben dem Datentyp der Parameter, muss der Compiler auch
die Anzahl der Parameter aus dem Kontext ableiten
Methoden Referenzen
die Anzahl der Parameter aus dem Kontext ableiten
die Methode wird nicht aufgerufen, sondern referenziert!
Beispiel:
Integer[] numbers = {120 ,5, 90, 3, 1, 9, 14, 22, 2};
Arrays.stream(numbers).forEach(e -> System.out.println(e));
// geht einfacher mit Methoden Referenz
Arrays.stream(numbers).forEach(System.out::println);

syntaktisch besteht eine Methoden Referenz aus:
einem Receiver (Empfänger)
Name der statischen Methode oder Instanzmethode
durch “::“ verbunden
Syntax Methoden Referenzen
Syntax Beschreibung
Klasse::new Referenz auf einen Konstruktor
Klasse::statischeMethode Referenz auf eine statische Methode
Klasse::instanzMethode
Referenz auf eine Instanzmethode eines
beliebigen Objekts
Objekt::instanzMethode
Referenz auf eine Instanzmethode eines
bestimmten Objekts

Beispiele
// Methoden Referenz – statische Methode
Integer[] numbers = {120 ,5, 90, 3, 1, 9, 14, 22, 2};
Arrays.sort(numbers, Integer::compare);
//– nicht statische Methode
//– nicht statische Methode
String[] letters = {"V", "S", "C", "T", "A", "R", "H"};
Arrays.sort(letters, String::compareTo);
// - mittels eines bestimmten Objektes - bound
ComparisonProvider comparisonProvider = new ComparisonProvider();
personListe.sort(comparisonProvider::compareByName);

Beispiel: Klasse::new
// Konstruktor Referenz
String filesuffix = ".txt";
List<String> dataList = Arrays.asList("readme","releasenotes");
dataList.stream()
.map(StringBuilder::new)
.map(s->s.append(filesuffix));

Agenda
Streams im Einsatz

neue, mächtige API in Java 8, um effizienter Collections einzusetzen
basieren stark auf Lambdas und Functional Interfaces
ein Stream speichert keine Daten
der Speicher besteht aus Collections, Arrays,…
Streams
Grundsätzliches
auf Streams finden Operationen (Methodenaufrufe) statt
es wird z.B. nicht iteriert über einen Stream
Stream Operationen ändern nicht ihre Quelle (z. B. eine List<…>)
sie geben neue Streams zurück bzw. erzeugen Ergebnisse

bislang mussten Entwickler vieles selbst programmieren:
Bspl.: "Iteration über ein Array und Elemente konkatenieren"
Stream API
Motivation
String[] strArr = new String[]{"Hallo", ", ", "Welt"};
StringBuilder satz = new StringBuilder("");
for (String wort: strArr) {
Nicht weiter schlimm, aber solcher Code ist z.B. schwer parallelisierbar!
for (String wort: strArr) {
satz.append(wort);
}

in der Stream API stecken viele implizite Algorithmen;
zum Iterieren gibt es beispielsweise die Methode: forEach
Iteration: forEach
String[] strArr = new String[]{"Hallo", ", ", "Welt"};
StringBuilder satz = new StringBuilder("");
Arrays.stream(strArr).forEach(satz::append);Arrays.stream(strArr).forEach(satz::append);

Stream-Operationen lassen sich in 3 Kategorien unterteilen:
Stream-Generierung (creation operation)
Stream-Transformation (intermediate operation)
werden 0..n mal angewendet
Stream Management
werden 0..n mal angewendet
liefern ihrerseits jeweils Streams zurück
Abschlussberechnung (terminal operation)
Sie werden auch in dieser Reihenfolge angewendet

Agenda
Streams im Einsatz

einen Stream zu einer Collection (List, Set, Map,…) bekommt man
über die Methode stream()
Stream<String> s = stringSet.stream();
ein Array ist auf 2 Arten umwandelbar zu einem Stream :
Stream.of(anArray) liefert Stream für das gesamte Array
Arrays.stream(anArray, von, bis) liefert Stream für einen
Stream-Generierung (I/II)
Arrays.stream(anArray, von, bis) liefert Stream für einen
Abschnitt des Arrayes
Stream.empty() liefert einen leeren Stream
(kann nötig sein, falls leeres Ergebnis zurück zu geben ist)

Stream.generate(Math::random) liefert Stream von Zufallszahlen
weitere Java 8 API-Klassen liefern Streams als Resultat
um Zeilen einer Datei auszulesen:
Stream<String> lines = Files.lines(pFile);
Stream-Generierung (II/II)
Stream<String> lines = Files.lines(pFile);
um eine Suche durchzuführen und die passenden "Matches" zu erhalten:
Stream<String> words
= Pattern.compile(regExp).splitAsStream(contents);

eine Stream-Transformation liest Daten aus einem Stream und
packt modifizierte Daten in einen anderen Stream
Stream Transfomationen erfolgen häufig "lazy", d.h. erst wenn die
transformierten Daten benötigt werden, findet die Transformation statt
Stream-Transformation
die filter() Operation modifiziert einen Ursprungsdatenstrom,
in dem nur Elemente durchkommen, die ein gewisses Kriterium erfüllen

Suche nach oder Filtern von Elementen erforderte bislang
ein "aktives Suchen",
z.B. mittels einer Suchschleife wie "zählen aller Strings mit Länge > 2"
Suchen in Listen
String[] strArr = new String[]{"Hallo", ", ", "Welt"}; int count = 0;
for (String s : strArr) if (s.length > 2) count++;
Streams bieten dafür die Methode filter
Stream<String> strStream = Arrays.stream(strArr); int count = 0;
count = strSet.stream().filter(s -> s.length > 2).count();

um die einzelnen Elemente eines Streams zu transformieren,
rückt die Methode map() ins Blickfeld
wird aufgerufen mit eine Lambda Expression (oder Methoden Referenz)
diese bestimmt, wie der Typ des Transformationsergebnisses ist
Elemente umformen: map
diese bestimmt, wie der Typ des Transformationsergebnisses ist
map() erzeugt einen neuen Stream von Elementen
des gleichen Typs, falls lambda: Function(T, T) ist
vom Typ U, falls lambda: Function(T, U)

Aufgabenstellung: eine Liste von Wörtern umformen, so dass eine
Sequenz resultiert mit allen Wörtern in Kleinbuchstaben
Es greift der Mechanismus von map(): jedes Element wird einer
Transformation unterzogen und in einen neuen Stream gepackt
Beispiel: map
oder mittels Methoden Referenz
Java 8 - Lambda Expressions, IPS Expertenkreis, 03.07.2014
List<String> wordList = ...;
Stream<String> words = wordList.stream();
Stream<String> lowercaseWords = words.map(s -> s.toLowerCase());
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Stream<String> lowercaseWords = words.map(String::toLowerCase);

Ausgangslage: Elemente eines Streams sind so zu transformieren, dass
pro Element eine Container-Struktur entsteht (z.B. eine List<T>)
Wunsch: es soll keine Ineinanderschachtelung stattfinden, wie z.B.
Stream<List<T>>, sondern eine "flache" Struktur entstehen Stream<T>
Umformung Kaskadierung: flatMap
Lösung: die Methode flatMap() liefert genau das

die folgende Methode transformiert jeden String in einen
Stream<Character>:
BeispielS: flatMap
public static Stream<Character> characterStream(String s) {
List<Character> result = new ArrayList<>();
for (char c : s.toCharArray()) result.add(c);
return result.stream();
}
Ergebnis von characterStream("boot") ist der Stream ['b', 'o', ‘o', 't']
ein simples map() liefert eine verschachtelte Struktur
flatMap hingegen löst die innere Struktur und liefert einen "flachen" Stream
Stream<Stream<Character>> result = words.map(w -> characterStream(w));
}
Stream<Character> letters = words.flatMap(w -> characterStream(w));

Methoden, die eine endgültige Struktur oder einen Wert zurückgeben
sorgen dafür, dass alle Berechnungen, Transformationen,
Filterungen, etc. tatsächlich stattfinden
basieren hauptsächlich auf reduce() und collect()
Abschlussberechnung (terminal operation)
basieren hauptsächlich auf reduce() und collect()

um sukzessive, Element für Element zu rechnen und am
Ende ein Ergebnis zu liefern, eignet sich die Methode:
reduce()
es wird jeweils unter Hinzunahme eines weiteren Elementes
ein neues Zwischenergebnis gebildet
Einzelergebnisse aus Streams: reduce
ein neues Zwischenergebnis gebildet
reduce() hat bis zu 3 Argumente:
initialValue: Identitätswert; Operation mit diesem Wert liefert
identischen Wert, (0 bei Integer Addition)
accumulator: "addiert" ein Element zu einem (Zwischen)ergebnis
combiner: fasst zwei Zwischenergebnisse zu einem zusammen

einfaches Beispiel: "Berechne die Summe von n Zahlen"
Beispiele: reduce
Stream<Integer> values = ...;
// mit 1 Argument
Optional<Integer> sum = values.reduce((x, y) -> x + y)
// oder mit 2 Argumenten; Optional ist nicht mehr nötig!
Integer sum = values.reduce(0, (x, y) -> x + y)
bei einfachen Operationen ist wieder Methoden Referenz nutzbar
Integer sum = values.reduce(0, (x, y) -> x + y)
Stream<Integer> values = ...;
// Methoden-Referenz
Integer sum = values.reduce(0, Integer::sum)

anderes Beispiel: "Bilde die Summe der Längen aller Strings";
hier braucht man ein drittes Argument,
denn Teilergebnisse sind speziell zusammenzufassen
reduce mit combiner
int result = words.reduce(0,
(total, word) -> total + word.length(), // accumulator
(total1, total2) -> total1 + total2); // combiner
(total1, total2) -> total1 + total2); // combiner

wenn als Ergebnis eine komplexere Struktur erwartert wird, wie
z.B. ein HashSet, kann die Methode collect() genutzt werden
es wird jeweils unter Hinzunahme eines weiteren Elementes
ein bestehendes Zwischenergebnis erweitert!
Strukturergebnisse aus Streams: collect
collect() hat ebenfalls bis zu 3 Argumente:
supplier: Initialisierungsfunktion; liefert eine leere Struktur
accumulator: fügt ein Element einem (Zwischen)ergebnis hinzu
combiner: fügt ein Zwischenergebnis mit einem zweiten zusammen

Beispiel: "Bilde aus dem Stream von Strings eine HashSet-Struktur"
Beispiele: collect
HashSet<String> result =
words.collect(HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll);
// ^ ^ ^
// supplier accumulator combiner
In der Praxis nutzt man Factory-Methoden aus der Collectors-Klasse
// für Standard Collections gibt es vorgefertigte Methoden
Set<String> hSResult = words.collect(Collectors.toSet());

Collectors-Klasse hat Angebote für alle gängigen Collections
collect...
List<String> lResult=
words.collect(Collectors.toList());
// oder etwas spezieller, nicht einfach Set, sondern TreeSet
TreeSet<String> tSResult =
words.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
Beispiel: String-Zusammenfassung:
"Bilde aus dem Stream von Strings einen Gesamtstring“
words.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
String result1 = words.collect(Collectors.joining());
// mit Trennzeichen zwischen Einzelstrings
String result2 = words.collect(Collectors.joining(", "));

Es soll eine Liste von Personen in eine Map transformiert werden,
so dass später für eine ID ein Name gefunden werden kann
(Annahme1: es gibt eine Person Klasse mit passenden Attributen)
(Annahme2: es gibt eine people Variable vom Typ Stream<Person>)
Elemente in eine Map packen mittels collect
// Collectors.toMap() hat zwei Argumente
// 1: wie komme ich an den key
// 1: wie komme ich an den key
// 2: was ist der value
Map<Integer, String> idToName = people.collect(
Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName));
// value soll das Objekt sein
Map<Integer, Person> idToPerson = people.collect(
Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity());

falls ein key mehr als einmal auftaucht, gibt es eine IllegalStateException
ein drittes Argument kann Kollisionsbehandlung übernehmen
Beispiel:
„Konstruktion einer Map für die Sprachen alle verfügbaren Locales.
Als key fungiert der Namen im default Locale ("German"),
welcher als value den lokalisierten Namen hat ("Deutsch").“
Kollisionen behandeln
welcher als value den lokalisierten Namen hat ("Deutsch").“
Stream<Locale> locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map<String, String> languageNames = locales.collect(
Collectors.toMap(
l -> l.getDisplayLanguage(),
l -> l.getDisplayLanguage(l),
(existingValue, newValue) -> existingValue));
Locales: ar_AE, ar_JO, ar_SY, hr_HR, fr_BE, es_PA, ...

Eine Liste von Elementen nach bestimmten Kriterien zu gruppieren,
ist eine häufig vorkommende Aufgabenstellung
daher gibt es dafür die spezielle Methode groupingBy
Beispiel: "Gruppiere alle Sprachen eines Landes“
Gruppierung durchführen: groupingBy
// groupingBy benötigt eine classifier function;
// hier: Locale::getCountry
Map<String, List<Locale>> countryToLocales =
locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry));
// Sprachen für die Schweiz:
List<Locale> swissLocales = countryToLocales.get("CH");
// Yields locales [it_CH, de_CH, fr_CH]

Agenda
Streams im Einsatz

Wir erinnern uns, da war diese starre Anweisung:
Stattdessen können wir schreiben:
Lösungen…
logger.info( () -> "x: " + x + ", y: " + y );
logger.info("x: " + x + ", y: " + y);
und dürfen hoffen, dass das java.util.Logging um das Angebot eines
Functional Interface erweitert ist
// Auszug Logging API; neue log Methode mit Lambda;
// wird und nur bei Bedarf ausgewertet!
public void log(Level level, Supplier<String> msgSupplier) {
if (!isLoggable(level)) {
return;
}
LogRecord lr = new LogRecord(level, msgSupplier.get());

und was ist mit der Parallelisierung?
Da bietet die Stream API vielfältige Angebote, z.B.
Lösungen…
for (BusinessObj b : listOfBO)
b.doComplexWork();
Da bietet die Stream API vielfältige Angebote, z.B.
listOfBO.parllelStream().forEach(b.doComplexWork());

und schlussendlich unser hässlicher ActionListener?
Lösungen…
saveButton.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
saveActions(e.getActionCommand());
}
});
Da hilft eine simple (!!) Lambda Expression
});
saveButton.addActionListener(
e-> saveActions(e.getActionCommand()));

Fazit
Lambda Expressions sind seit den Generics aus Java 5 die
gravierendste Neuerung in Java 8
Führen das Prinzip des "Functional Programming“ in die Java-Welt ein
Mit der Stream-API hat ORACLE/SUN eine leistungsfähige Innovation
Lambda Expression eröffnen ein neues Programmierprinzip
in Java, was durchaus als Bereicherung anzusehen ist
51Java 8 - Lambda Expressions, IPS Expertenkreis, 03.07.2014
Mit der Stream-API hat ORACLE/SUN eine leistungsfähige Innovation
des Collection Frameworks vorgenommen
unter starker Nutzung von Lambda Expressions

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