Являются ли преобразователи Clojure той же концепцией, что и промежуточные операции с потоками в Java?

Как я узнал о преобразователях в Clojure, мне внезапно показалось, что они напомнили мне: Java 8 потоков!

Преобразователи являются составными алгоритмическими преобразованиями. Они независимы от контекста их источников ввода и вывода и указывают только сущность преобразования в терминах отдельного элемента.

поток не является структурой данных, в которой хранятся элементы; вместо этого он передает элементы из источника, такого как структура данных, массив, функция генератора или канал ввода-вывода, через конвейер вычислительных операций.

Clojure:

(def xf
  (comp
    (filter odd?)
    (map inc)
    (take 5)))

(println
  (transduce xf + (range 100)))  ; => 30
(println
  (into [] xf (range 100)))      ; => [2 4 6 8 10]

Java:

// Purposely using Function and boxed primitive streams (instead of
// UnaryOperator<LongStream>) in order to keep it general.
Function<Stream<Long>, Stream<Long>> xf =
        s -> s.filter(n -> n % 2L == 1L)
                .map(n -> n + 1L)
                .limit(5L);

System.out.println(
        xf.apply(LongStream.range(0L, 100L).boxed())
                .reduce(0L, Math::addExact));    // => 30
System.out.println(
        xf.apply(LongStream.range(0L, 100L).boxed())
                .collect(Collectors.toList()));  // => [2, 4, 6, 8, 10]

Помимо различий в статическом/динамическом типировании, они кажутся мне очень похожими по назначению и использованию.

Является ли аналогия с преобразованиями потоков Java разумным образом думать о преобразователях? Если нет, то как это порочит, или как эти два отличаются по понятию (не говоря уже о реализации)?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Основное отличие состоит в том, что набор глаголов (операций) каким-то образом закрыт для потоков, пока он открыт для преобразователей: попробуйте, например, реализовать partition в потоках, он чувствует себя немного вторым классом:

import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Stream;
import java.util.stream.Stream.Builder;

public class StreamUtils {
    static <T> Stream<T> delay(final Supplier<Stream<T>> thunk) {
        return Stream.of((Object) null).flatMap(x -> thunk.get());
    }

    static class Partitioner<T> implements Function<T, Stream<Stream<T>>> {
        final Function<T, ?> f;

        Object prev;
        Builder<T> sb;

        public Partitioner(Function<T, ?> f) {
            this.f = f;
        }

        public Stream<Stream<T>> apply(T t) {
            Object tag = f.apply(t);
            if (sb != null && prev.equals(tag)) {
                sb.accept(t);
                return Stream.empty();
            }
            Stream<Stream<T>> partition = sb == null ? Stream.empty() : Stream.of(sb.build());
            sb = Stream.builder();
            sb.accept(t);
            prev = tag;
            return partition;
        }

        Stream<Stream<T>> flush() {
            return sb == null ? Stream.empty() : Stream.of(sb.build());
        }
    }

    static <T> Stream<Stream<T>> partitionBy(Stream<T> in, Function<T, ?> f) {
        Partitioner<T> partitioner = new Partitioner<>(f);
        return Stream.concat(in.flatMap(partitioner), delay(() -> partitioner.flush()));
    }
}

Также как последовательности и редукторы, когда вы трансформируете вас, вы не создаете "большее" вычисление, вы создаете "больший" источник.

Чтобы иметь возможность передавать вычисления, вы ввели xf функцию из Stream в Stream, чтобы поднять операции от методов до объектов первого класса (чтобы развязать их из источника). Таким образом, вы создали преобразователь, хотя и со слишком большим интерфейсом.

Ниже приведена более общая версия приведенного выше кода для применения любого преобразователя (clojure) к потоку:

import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Stream;
import java.util.stream.Stream.Builder;

import clojure.lang.AFn;
import clojure.lang.IFn;
import clojure.lang.Reduced;

public class StreamUtils {
    static <T> Stream<T> delay(final Supplier<Stream<T>> thunk) {
        return Stream.of((Object) null).flatMap(x -> thunk.get());
    }

    static class Transducer implements Function {
        IFn rf;

        public Transducer(IFn xf) {
            rf = (IFn) xf.invoke(new AFn() {
                public Object invoke(Object acc) {
                    return acc;
                }

                public Object invoke(Object acc, Object item) {
                    ((Builder<Object>) acc).accept(item);
                    return acc;
                }
            });
        }

        public Stream<?> apply(Object t) {
            if (rf == null) return Stream.empty();
            Object ret = rf.invoke(Stream.builder(), t);
            if (ret instanceof Reduced) {
                Reduced red = (Reduced) ret;
                Builder<?> sb = (Builder<?>) red.deref();
                return Stream.concat(sb.build(), flush());
            }
            return ((Builder<?>) ret).build();
        }

        Stream<?> flush() {
            if (rf == null) return Stream.empty();
            Builder<?> sb = (Builder<?>) rf.invoke(Stream.builder());
            rf = null;
            return sb.build();
        }
    }

    static <T> Stream<?> withTransducer(Stream<T> in, IFn xf) {
        Transducer transducer = new Transducer(xf);
        return Stream.concat(in.flatMap(transducer), delay(() -> transducer.flush()));
    }
}