Java Streams – كيفية معالجة البيانات ببرمجة وظيفية

النتيجة في الحالتين واحدة - كل الأسماء تطلع بأحرف كبيرة.

خصائص الـ Streams

الـ Streams عندها ثلاث خصائص أساسية لازم تعرفها.

Functional programming: كل العمليات مبنية على lambda functions، مثل ما شفت بالأمثلة فوق.

Lazy execution: الـ stream ما بيشتغل إلا وقت التنفيذ الفعلي. السبب هو إنه في مرحلتين - intermediate operations وterminal operations - والبرنامج ما بيطبق الـ intermediate operations إلا لما تنتقل على الـ terminal operation.

Immutable: الـ stream ما بيغير الـ variable الأصلي. إذا عندك list وعملت عليها stream وحولت البيانات، الـ list الأصلية بتضل كما هي.

List<String> names = new ArrayList<>(List.of("John", "Sky", "Smith"));

names.stream()
     .map(name -> name.toUpperCase())
     .forEach(System.out::println);

// names لسه فيها القيم الأصلية بدون تغيير
for (String name : names) {
    System.out.println(name); // John, Sky, Smith
}

Intermediate Operations مقابل Terminal Operations

كل stream مقسوم لقسمين:

الـ intermediate operations كلها lazy evaluated - يعني ما بتنفذ إلا لما تصل على terminal operation.

حلاوة الـ intermediate operations إنك فيك تجمع أكثر من واحدة ببعض:

names.stream()
     .filter(name -> name.length() > 3)
     .skip(1)
     .limit(2)
     .forEach(System.out::println);

الفرق بين filter و map

كثير ناس بتخربط بينهم، بس الفرق بسيط.

filter() - تعمل فلترة للبيانات. يعني ممكن يكون عندك 3 عناصر وبعد الفلتر يصيروا 2. بتشيل العناصر الغير مرغوبة وبتحتفظ بالباقي.

map() - تغير شكل البيانات من شكل لشكل ثاني. العدد بيضل نفسه، بس البيانات بتتحول. مثل ما تحول مربعات لدوائر - العدد نفسه، بس الشكل تغير.

// filter - بتشيل الأسماء اللي طولها 3 أحرف أو أقل
names.stream()
     .filter(name -> name.length() > 3)
     .forEach(System.out::println);
// النتيجة: Smith فقط (John و Sky اتشالوا)

// map - بتحول كل الأسماء لأحرف كبيرة
names.stream()
     .map(name -> name.toUpperCase())
     .forEach(System.out::println);
// النتيجة: JOHN, SKY, SMITH

من ناحية الأداء، الأفضل تحط filter() قبل map() - لأنك بتقلل عدد العناصر قبل ما تعمل عليها تحويل.

sorted و limit و skip

sorted() بتعمل ترتيب للبيانات تصاعدياً بشكل افتراضي:

names.stream()
     .sorted()
     .forEach(System.out::println);
// النتيجة: John, Sky, Smith (مرتبة أبجدياً)

limit() و skip() مفيدين كثير للـ pagination:

names.stream()
     .filter(name -> name.length() > 3)
     .skip(1)   // تخطى أول عنصر
     .limit(1)  // خذ عنصر واحد بس
     .forEach(System.out::println);
// النتيجة: Smith

Terminal Operations بالتفصيل

toList

بتحول الـ stream لـ List عادية تقدر تشتغل فيها:

List<String> upperNames = names.stream()
                                .map(name -> name.toUpperCase())
                                .toList();

reduce

بتجمع كل البيانات بشيء واحد. مفيدة مثلاً لجمع أرقام:

List<Integer> scores = List.of(80, 100, 180, 40);

int finalScore = scores.stream()
                       .reduce(0, (accumulator, number) -> accumulator + number);

System.out.println(finalScore); // 400

الـ 0 هو القيمة الابتدائية للـ accumulator. كل iteration بياخذ القيمة اللي راكمها حتى هلق ويضيف عليها الرقم الجديد:

• Iteration 1: 0 + 80 = 80
• Iteration 2: 80 + 100 = 180
• Iteration 3: 180 + 180 = 360
• Iteration 4: 360 + 40 = 400

count

بتحسبلك قد إيش في عناصر بالـ stream:

long count = names.stream()
                  .filter(name -> name.length() > 3)
                  .count();

anyMatch

بترجع true إذا أي عنصر بالـ list حقق الشرط:

List<Integer> scores = List.of(80, 100, 180, 40);

boolean isGreater = scores.stream()
                          .anyMatch(number -> number > 50);

System.out.println(isGreater); // true لأن 80 و 100 و 180 كلهم أكبر من 50

إذا ما لقى أي عنصر يطابق الشرط، بيرجع false.

في كمان allMatch() اللي بتشترط إن كل العناصر تحقق الشرط، وfindFirst() وfindAny() اللي بيلاقوا أول عنصر مطابق.

ملخص العمليات

Intermediate Operations:

• filter() - فلترة بناءً على شرط
• map() - تحويل شكل البيانات
• flatMap() - دمج أكثر من stream بواحدة
• sorted() - ترتيب البيانات
• distinct() - إزالة المكررات
• limit() - تحديد عدد العناصر
• skip() - تخطي عدد من العناصر

Terminal Operations:

• forEach() - تنفيذ عملية على كل عنصر
• toList() - تحويل لـ List
• toArray() - تحويل لـ Array
• reduce() - تجميع كل البيانات بقيمة واحدة
• count() - عد العناصر
• min() / max() - أصغر أو أكبر قيمة
• anyMatch() / allMatch() - التحقق من شروط
• findFirst() / findAny() - إيجاد عنصر

الـ Streams بتخليك تكتب كود أنظف وأكثر قابلية للقراءة. الفكرة الأساسية هي إنك بتسلسل العمليات - من intermediate operations اللي بتعدل البيانات، لـ terminal operation اللي بتحول كل شيء للنتيجة النهائية.