Spring & Java
스트림 ( Stream ) 본문
예외 ( Exception )과 예외처리 (try-catch)
학습 키워드 점검
스트림 - 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 흐름
map - 각 요소를 변환하는 중간 연산 중 하나
filter - 조건에 맞는 요소만 걸러내는 중간 연산 중 하나
스트림 ( stream ) 이란?
스트림이 무엇인지 알아봅시다.
● 스트림은 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 흐름 입니다.
● 선언형 스타일로 가독성이 굉장히 뛰어납니다.
● 데이터 준비 -> 중간 연산 -> 최종연산 순으로 처리 됩니다.
● 스트림은 컬렉션 ( List, Set 등) 과 함께 자주 활용 됩니다.
● 오늘 수업에서는 실무에서 자주 활용되는 map() 과 filter() 예시를 살펴 보겠습니다.
비교해보기 ( for vs 스트림 )
각 요소를 10배로 변환 후 출력하는 예시로 알아봅시다.
● arrayList 의 각 요소를 10배로 변환 합니다.
● 아래 예시를 보고 for 문과 스트림을 비교해 봅시다.
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ for 명령형 스타일: 각 요소 * 10 처리
List<Integer> ret1 = new ArrayList<>();
for (Integer num : arrayList) {
int multipliedNum = num * 10; // 각 요소 * 10
ret1.add(multipliedNum);
}
System.out.println("ret1 = " + ret1);
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ 스트림 선언적 스타일: 각 요소 * 10 처리
List<Integer> ret2 = arrayList.stream().map(num -> num * 10).collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret2 = " + ret2);
}
}
ArrayList를 List로 받는 이유
● 다형성을 이용해 List 인터페이스로 ArrayList 구현체를 받으면 나중에 다른 구현체 ( LinkedList , vector ) 로 변경할 때 코드 수정을 최소화 할 수 있기 때문입니다.
● 실무에서 리스트를 선언할 때 대부분 아래와 같이 List 타입으로 받는 것을 권장 합니다.
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
스트림 처리 단계를 살펴봅시다.
● 스트림은 데이터 처리를 위해 여러 API를 제공합니다
● 관련 문서 > https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Stream.html
● 아래는 대표적인 API 예시 입니다.
스트림을 사용하여 각 요소를 10배로 변환 후 리스트로 변환하는 예제 입니다.
● Stream() > map > collect() 순으로 데이터 흐름을 처리 합니다.
● Stream(): 데이터 준비 - 데이터를 스트림으로 변환하여 연산 흐름을 만들 준비합니다.
● map () : 중간 연산 등록 - 각 요소를 주어진 함수에 적용해서 변환 합니다.
● collect () : 최종 연산 - 결과를 원하는 형태 ( List, Set) 로 수집합니다.
● 반복문 없이 간결하게 데이터 변환이 가능 합니다.
arrayList
.stream() // 1. 데이터 준비
.map() // 2. 중간 연산 등록
.collect() // 3. 최종 연산
// 1. 데이터 준비: 스트림 생성
Stream<Integer> stream = arrayList.stream();
// 2. 중간 연산 등록: 각 요소를 10배로 변환 로직 등록
Stream<Integer> mappedStream = stream.map(num -> num * 10);
// 3. 최종 연산: 최종 결과 리스트로 변환
List<Integer> ret2 = mappedStream.collect(Collectors.toList());
// ✅ 한 줄로 표현 가능
List<Integer> ret2 = arrayList.stream() // 1. 데이터 준비
.map(num -> num * 10) // 2. 중간 연산 등록
.collect(Collectors.toList()); // 3. 최종 연산
스트림과 람다식 활용
스트림과 람다식을 함께 사용해서 다시 한번 각 요소 * 10 예시를 만들어 봅시다.
// map() 메서드를 살펴봅시다.
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);- > 함수형 인터페이스를 매개변수로 가지고 있습니다.
- > 즉, 함수형 인터페이스를 구현한 구현체를 매개변수로 받을 수 있습니다.
● 익명 클래스와 람다를 만들고 map () 을 활용해 봅시다.
● 람다식을 활용했을 때와 아닐 때를 비교해 보세요.
익명 클래스를 변수에 담아 활용
● Function < T, R> T는 매개변수, R은 반환 타입을 의미 합니다.
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ 1. 익명클래스를 변수에 담아 활용
Function<Integer, Integer> function = new Function<>() {
@Override
public Integer apply(Integer integer) {
return integer * 10;
}
};
List<Integer> ret3 = arrayList.stream()
.map(function)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret3 = " + ret3);
}
}
람다식을 변수로 활용
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ 2. 람다식을 변수에 담아 활용
Function<Integer, Integer> functionLambda = (num -> num * 10);
List<Integer> ret4 = arrayList.stream()
.map(functionLambda)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret4 = " + ret4);
}
}
람다식을 매개변수에 직접 활용
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ 3. 람다식을 직접 활용
List<Integer> ret5 = arrayList.stream()
.map(num -> num * 10)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret5 = " + ret5);
}
}
전체 코드
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// ArrayList 선언
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// 스트림 없이: 각 요소 * 10 처리
ArrayList<Integer> ret1 = new ArrayList<>();
for (Integer num : arrayList) {
int multipliedNum = num * 10;
ret1.add(multipliedNum);
}
System.out.println("ret1 = " + ret1);
// 스트림 활용: 각 요소 * 10 처리
List<Integer> ret2 = arrayList.stream().map(num -> num * 10).collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret2 = " + ret2);
// 직접 map() 활용해보기
// 1. 익명클래스를 변수에 담아 전달
Function<Integer, Integer> function = new Function<>() {
@Override
public Integer apply(Integer integer) {
return integer * 10;
}
};
List<Integer> ret3 = arrayList.stream()
.map(function)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret3 = " + ret3);
// 2. 람다식을 변수에 담아 전달
Function<Integer, Integer> functionLambda = (num -> num * 10);
List<Integer> ret4 = arrayList.stream()
.map(functionLambda)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret4 = " + ret4);
// 람다식 직접 활용
List<Integer> ret5 = arrayList.stream()
.map(num -> num * 10)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("ret5 = " + ret5);
}
}
스트림 중간연산 함께 사용하기 ( 예 : filter + map )
리스트에서 짝수만 10배로 변환시키는 예시를 통해 알아 봅시다.
● 다양한 중간 연산을 조립하여 데이터 처리 흐름을 만들 수 있습니다.
● 아래 예시에서는 중간 연산 ( filter() 와 map() ) 을 조합하여 짝수만 10 변환 시킵니다.
● 선언적 코딩으로 코드의 유지 보수성과 가독성이 뛰어 납니다.
- > 명령형 스타일 ( for 문) 과 비교해 보세요.
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
// ✅ filter() + map() 사용 예제
List<Integer> ret6 = arrayList.stream() // 1. 데이터 준비: 스트림 생성
.filter(num -> num % 2 == 0) // 2. 중간 연산: 짝수만 필터링
.map(num -> num * 10) // 3. 중간 연산: 10배로 변환
.collect(Collectors.toList()); // 4. 최종 연산: 리스트로 변환
System.out.println(ret6); // 출력: [20, 40]
// For 문 예시
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(List.of(1, 2, 3, 4, 5));
List<Integer> ret6 = new ArrayList<>();
for (int num : arrayList) {
int remain = num % 2;
if (remain == 0) {
int data = num * 10;
ret6.add(data);
}
}
// 5. 결과 출력
System.out.println(ret6); // 출력: [20, 40]
TIL : 람다를 먼저 익혀야 되는 것 같은데 스트림은 람다가 많은 비중을 차지 하는 것 같다.
'JAVA 개념 확장' 카테고리의 다른 글
| 메모 요점정리 노트 (0) | 2025.12.18 |
|---|---|
| 쓰레드 ( Thread ) (0) | 2025.12.18 |
| 람다 (Lambda) (0) | 2025.12.17 |
| 제네릭 ( Generic ) (0) | 2025.12.15 |
| 컬렉션 ( Collection ) (0) | 2025.12.15 |