使用情況的數據流在斯卡拉

在Scala中有一個Stream類，它是非常像一個迭代器。主題Difference between Iterator and Stream in Scala?提供了一些有關這兩者之間的相似之處和差異的見解。使用情況的數據流在斯卡拉

看到如何使用流很簡單，但我沒有很多常見使用情況下，我會使用流而不是其他工件。

我現在的想法：

如果你需要利用無限系列。但是這對我來說似乎不是一個常見的用例，所以它不符合我的標準。（請糾正我，如果它是常見的，我只是有一個盲點）
如果你有一個系列，其中每個元素需要計算的數據，但你可能要重複使用多次。這很弱，因爲我可以將它加載到一個列表中，這個列表對於大部分開發人員來說在概念上更容易遵循。
也許有一個大的數據集或計算昂貴的系列，有一個高的概率，你需要的項目將不需要訪問所有的元素。但在這種情況下，迭代器將是一個很好的匹配，除非您需要進行多次搜索，在這種情況下，即使效率稍低，也可以使用列表。
有一系列需要重複使用的複雜數據。這裏也可以使用一個列表。雖然在這種情況下，兩種情況都會同樣難以使用，並且由於並非所有元素都需要加載，所以Stream會更合適。但是，這又不是那麼普通......還是這樣？

所以我錯過了什麼大的用途？或者大部分是開發者偏好？

感謝

來源

2010-01-19 Jesse Eichar

一個Stream和Iterator之間的主要區別是，後者是可變的，「一次性」的，可以這麼說，而前者則不是。 Iterator具有更好的內存佔用比Stream，但事實證明這是可變是不方便。

把這個經典的素數生成器，例如：

def primeStream(s: Stream[Int]): Stream[Int] = 
    Stream.cons(s.head, primeStream(s.tail filter { _ % s.head != 0 })) 
val primes = primeStream(Stream.from(2))

它可以很容易地與Iterator以及編寫的，但一個Iterator不會保持到目前爲止計算出的質數。

因此，Stream的一個重要方面是，您可以將它傳遞給其他函數，而不必先複製它，或者必須一次又一次生成它。

至於昂貴的計算/無限列表，這些東西都可以用Iterator的形式完成。無限列表實際上是非常有用的 - 你只是不知道它，因爲你沒有它，所以你看到的算法比嚴格必要的更復雜，只是爲了處理強制的有限大小。

來源

2010-01-19 22:27:08

我想補充這另一個區別是，'Stream'從來沒有在它的頭部元素懶惰。「流」的頭部以評估形式存儲。如果需要一個沒有元素（包括頭部）直到被請求的序列，那麼'Iterator'是唯一的選擇。 – Lii 2016-08-07 08:37:55

除了頭元素不懶惰之外，它還評估你想要放下的每個元素。例如：' 「一個」＃:: 「B」＃:: 「C」＃:: 「d」＃:: Stream.empy [字符串] .drop（3）'將評價「一」，「B」，「 c「和」d「。「d」因爲它變成了頭。 – r90t 2016-08-13 13:21:23

素數生成器的有趣簡潔示例。有趣的是，如果我在一個簡單的Scala控制檯中創建它，然後請求4000個素數（在實踐中沒有那麼多，我有一個可以在不到2秒內創建100K的替代定義），它會導致Scala出現「GC overhead overhead exceeded」錯誤。 – 2018-02-06 20:24:53

除了丹尼爾的回答之外，請記住Stream對於短路評估很有用。例如，假設我有一個巨大的一套採取String並返回Option[String]功能，我想繼續執行，直到其中的一個作品：

val stringOps = List(
    (s:String) => if (s.length>10) Some(s.length.toString) else None , 
    (s:String) => if (s.length==0) Some("empty") else None , 
    (s:String) => if (s.indexOf(" ")>=0) Some(s.trim) else None 
);

嘛，我當然不希望執行整個列表，並且在List上沒有任何方便的方法，它說：「將它們作爲函數處理並執行它們，直到它們中的一個返回除None以外的其他值」。該怎麼辦？也許這：

def transform(input: String, ops: List[String=>Option[String]]) = { 
    ops.toStream.map(_(input)).find(_ isDefined).getOrElse(None) 
}

這需要一個列表，並把它當作一個Stream（實際上不評價任何東西），然後定義一個新的Stream作爲應用功能的結果（但不評估任何東西），然後搜索第一個被定義的 - 在這裏，神奇地，它回顧並且意識到它必須應用該地圖，並從原始列表中獲得正確的數據 - 然後從Option[Option[String]]中解開它到Option[String]使用getOrElse。

下面是一個例子：

scala> transform("This is a really long string",stringOps) 
res0: Option[String] = Some(28) 

scala> transform("",stringOps) 
res1: Option[String] = Some(empty) 

scala> transform(" hi ",stringOps) 
res2: Option[String] = Some(hi) 

scala> transform("no-match",stringOps) 
res3: Option[String] = None

但它的工作原理？如果我們把一個println到我們的功能，所以我們可以告訴我們，如果他們是所謂的，我們得到

val stringOps = List(
    (s:String) => {println("1"); if (s.length>10) Some(s.length.toString) else None }, 
    (s:String) => {println("2"); if (s.length==0) Some("empty") else None }, 
    (s:String) => {println("3"); if (s.indexOf(" ")>=0) Some(s.trim) else None } 
); 
// (transform is the same) 

scala> transform("This is a really long string",stringOps) 
1 
res0: Option[String] = Some(28) 

scala> transform("no-match",stringOps)      
1 
2 
3 
res1: Option[String] = None

（這是斯卡拉2.8; 2.7的實現有時會通過一個超調，遺憾的是並注意您。做積累的None很長的列表，你的失敗累積，但據推測相比，這裏你真正的計算，這是廉價的。）

來源

2010-01-20 04:04:24

我其實就是這樣的一個例子，但這可以用'Iterator'輕鬆完成，所以我認爲它並不重要。 – 2010-01-20 10:45:00

授予。我應該澄清這不是Stream特定的，或者選擇了對同一個Stream使用多個調用的示例。 – 2010-01-20 11:34:34

Stream是Iterator爲immutable.List是mutable.List。有利於不變性防止了一類錯誤，偶爾以性能爲代價。

scalac本身也不能倖免於這些問題：http://article.gmane.org/gmane.comp.lang.scala.internals/2831

由於丹尼爾指出，這有利於在懶惰嚴格簡化算法，並使其更容易撰寫他們。

來源

2010-01-20 08:59:38 retronym

當然，對於那些懶惰的新手來說，主要的注意事項是它降低了代碼的可預測性，可能導致海森堡，並且可能對某些類別的算法有嚴重的性能問題。 – 2010-01-21 03:26:36

我可以想象，如果您實時輪詢某個設備，Stream更方便。

想象一下GPS追蹤器，如果你問它，它會返回實際位置。您無法預先計算您在5分鐘內的位置。您可以使用它了幾分鐘才具體化在OpenStreetMap的路徑或者你可能在沙漠或熱帶雨林用它來征戰超過六個月。

或數字溫度計或其他類型的重複地返回新的數據，只要硬件是活的，打開傳感器 - 日誌文件過濾器可以是另一個例子。

來源

2011-07-18 12:59:41

Upvoted爲Stream的良好使用案例。 – nilskp 2012-10-26 13:24:41

使用情況的數據流在斯卡拉

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