解剖 RxJava 之变换操作符

作者: 骑摩托马斯 | 来源:发表于2017-03-27 15:17 被阅读316次

    介绍

    此文章结合 Github AnalyseRxJava 项目,给 Android 开发者带来 RxJava 详细的解说。参考自 RxJava Essential 及书中的例子

    关于 RxJava 的由来及简介,这里就不在重复了,感兴趣的请阅读 RxJava Essential

    相关文章链接

    变换操作符

    map 家族

    RxJava 提供了几个 mapping 函数:map(), flatMap(), concatMap(), flatMapIterable() 以及 switchMap() .所有这些函数都作用于一个可观测序列,然后变换它发射的值,最后用一种新的形式返回它们。

    map()

    此函数的示意图为:

    RxJava的 map 函数接收一个指定的 Func 对象然后将它应用到每一个由 Observable 发射的值上, 比如获取 App 列表的方法,就是将原有数据源的 ResolveInfo map 为 AppInfo

        private void performMap() {
            mAppAdapter.clear();
    
            Observable.from(mApps)
                    .take(3)
                    .map(new Func1<AppInfo, AppInfo>() {
                        @Override
                        public AppInfo call(AppInfo appInfo) {
                            String name = appInfo.getName();
                            appInfo.setName(name + " map");
                            LogUtils.d(TAG, "map -- 1 -- " + appInfo.getName());
                            return appInfo;
                        }
                    })
                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                            LogUtils.d(TAG, "map -- 2 -- " + appInfo.getName());
                        }
                    });
        }
    

    map() 被订阅时每传递一个事件执行一次 onNext 方法
    map 返回的是结果集
    map只能单一转换,单一只的是只能一对一进行转换,指一个对象可以转化为另一个对象但是不能转换成对象数组(map返回结果集不能直接使用from/just再次进行事件分发,一旦转换成对象数组的话,再处理集合/数组的结果时需要利用for一一遍历取出,而使用 RxJava 就是为了剔除这样的嵌套结构,使得整体的逻辑性更强。)

    flatMap()

    此函数的示意图为:

    在复杂的场景中,我们有一个这样的 Observable:它发射一个数据序列,这些数据本身也可以发射 Observable。RxJava 的 flatMap() 函数提供一种铺平序列的方式,然后合并这些 Observables 发射的数据,最后将合并后的结果作为最终的 Observable

    当我们在处理可能有大量的 Observables 时,重要是记住任何一个 Observables 发生错误的情况,flatMap() 将会触发它自己的 onError() 函数并放弃整个链。
    重要的一点提示是关于合并部分:它允许交叉。正如上图所示,这意味着 flatMap() 不能够保证在最终生成的 Observable 中源 Observables 确切的发射顺序。

        private void performFlatMap() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().take(3)
                    .flatMap(new Func1<AppInfo, Observable<AppInfo>>() {
                        @Override
                        public Observable<AppInfo> call(AppInfo appInfo) {
                            String name = appInfo.getName();
                            appInfo.setName(name + " flatMap");
                            LogUtils.d(TAG, "flatMap -- 1 -- " + appInfo.getName());
                            return Observable.just(appInfo)
                                    .delay((long) (Math.random() * 2 + 0.5), TimeUnit.SECONDS);
                        }
                    })
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                            LogUtils.d(TAG, "flatMap -- 2 -- " + appInfo.getName());
                        }
                    });
        }
    

    log 结果

    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 1 -- Contacts flatMap
    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 1 -- Phone flatMap
    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 1 -- Settings flatMap
    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 2 -- Settings flatMap
    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 2 -- Contacts flatMap
    8622-8622/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: flatMap -- 2 -- Phone flatMap
    

    通过 log 可以发现 flatMap 合并结果是允许交叉的

    flatMap 被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法(执行顺序不同)>>>>(如单纯用于一对一转换则和map相同)
    flatmap返回的是包含结果集的Observable(返回结果不同)
    flatmap多用于多对多,一对多,再被转化为多个时,一般利用from/just进行一一分发
    flatmap既可以单一转换也可以一对多/多对多转换,flatmap要求返回Observable,因此可以再内部进行from/just的再次事件分发,一一取出单一对象(转换对象的能力不同)

    concatMap()

    此函数的示意图为:

        private void performConcatMap() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().take(3)
                    .concatMap(new Func1<AppInfo, Observable<AppInfo>>() {
                        @Override
                        public Observable<AppInfo> call(AppInfo appInfo) {
                            String name = appInfo.getName();
                            appInfo.setName(name + " concatMap");
                            LogUtils.d(TAG, "concatMap -- 1 -- " + appInfo.getName());
                            return Observable.just(appInfo)
                                    .delay((long) (Math.random() * 2 + 0.5), TimeUnit.SECONDS);
                        }
                    })
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                            LogUtils.d(TAG, "concatMap -- 2 -- " + appInfo.getName());
                        }
                    });
        }
    

    log 信息

    2637-2637/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 1 -- Contacts concatMap
    2637-2637/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 1 -- Phone concatMap
    2637-2637/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 2 -- Contacts concatMap
    2637-3048/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 1 -- Settings concatMap
    2637-2637/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 2 -- Phone concatMap
    2637-2637/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: concatMap -- 2 -- Settings concatMap
    

    通过 log 可以发现 RxJava 的 concatMap() 函数解决了 flatMap() 的交叉问题,提供了一种能够把发射的值连续在一起的铺平函数,而不是合并它们, 如上述示意图所示

    flatMapIterable()

    以下为该函数的示意图:

    作为 map 家族的一员,flatMapInterable()flatMap() 很像。仅有的本质不同是它将源数据生成 Iterable,而不是原始数据项和生成的 Observables。

    switchMap()

    以下为该函数的示意图:

    switchMap()flatMap() 很像,除了一点:每当源 Observable 发射一个新的数据项(Observable)时,它将取消订阅并停止监视之前那个数据项产生的 Observable,并开始监视当前发射的这一个。

        private void performSwitchMap() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().take(3)
                    .switchMap(new Func1<AppInfo, Observable<AppInfo>>() {
                        @Override
                        public Observable<AppInfo> call(AppInfo appInfo) {
                            String name = appInfo.getName();
                            appInfo.setName(name + " switchMap");
                            LogUtils.d(TAG, "switchMap -- 1 -- " + appInfo.getName());
                            return Observable.just(appInfo)
                                    .delay(1, TimeUnit.SECONDS);
                        }
                    })
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                            LogUtils.d(TAG, "switchMap -- 2 -- " + appInfo.getName());
                        }
                    });
        }
    

    log 打印结果

    32196-32196/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: switchMap -- 1 -- Contacts switchMap
    32196-32196/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: switchMap -- 1 -- Phone switchMap
    32196-32196/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: switchMap -- 1 -- Settings switchMap
    32196-32196/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: switchMap -- 2 -- Settings switchMap
    

    通过 log 可以看出当源 Observable 发射一个新的数据项(Observable)时,它将取消订阅并停止监视之前那个数据项产生的 Observable,并开始监视当前发射的这一个。
    关于 switchMap 巧妙应用也可以查看这篇文章

    scan()

    以下是该函数的示意图:

    RxJava 的 scan() 函数可以看做是一个累积函数。scan() 函数对原始 Observable 发射的每一项数据都应用一个函数,计算出函数的结果值,并将该值填充回可观测序列,等待和下一次发射的数据一起使用。

        private void performScan() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().scan(new Func2<AppInfo, AppInfo, AppInfo>() {
                        @Override
                        public AppInfo call(AppInfo appInfo, AppInfo appInfo2) {
                            if (appInfo.getName().length() > appInfo2.getName().length()) {
                                return appInfo;
                            } else {
                                return appInfo2;
                            }
                        }
                    })
                    .distinct()
                    .subscribeOn(Schedulers.newThread())
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                        }
                    });
        }
    

    有一个 scan() 函数的变体,它用初始值作为第一个发射的值,方法签名看起来像:scan(R,Func2)

    groupBy()

    以下为此函数的示意图:

    通过示意图可以看出,RxJava 使用 groupBy从列表中按照指定的规则来分组元素。这个函数将源 Observable 变换成一个发射 Observables 的新的 Observable。它们中的每一个新的 Observable 都发射一组指定的数据。

        private void performGroupBy() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps()
                    .groupBy(new Func1<AppInfo, String>() {
                        @Override
                        public String call(AppInfo appInfo) { // 根据第一次安装时间进行分组
                            SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("MM/yyyy", Locale.CHINA);
                            return formatter.format(new Date(appInfo.getFirstInstallTime()));
                        }
                    })
                    .subscribe(new Action1<GroupedObservable<String, AppInfo>>() {
                        @Override
                        public void call(final GroupedObservable<String, AppInfo> result) {
                            // 只显示 key 为 09/2016 的 Apps
                            if (!result.getKey().equalsIgnoreCase("09/2016")) {
                                return;
                            }
    
                            result.toList()
                                    .flatMap(new Func1<List<AppInfo>, Observable<AppInfo>>() {
                                        @Override
                                        public Observable<AppInfo> call(List<AppInfo> appInfos) {
                                            return Observable.from(appInfos);
                                        }
                                    })
                                    .subscribe(new Action1<AppInfo>() {
                                        @Override
                                        public void call(AppInfo appInfo) {
                                            appInfo.setName(appInfo.getName() + " " + result.getKey());
                                            mAppAdapter.add(appInfo);
                                        }
                                    });
                        }
                    });
        }
    

    以上代码,创建了一个新的 Observable,它将会发射一个带有 GroupedObservable 的序列。GroupedObservable 是一个特殊的 Observable,它源自一个分组的 key。在这个例子中,key就是String,代表的意思是 Month/Year 格式化的最近更新日期。

    在研究这个函数的用法的时候,通过打 log 一度进入了迷惑的状态,后通过 google 搜索找到了该篇文章来更形象的描述了其实现原理,强烈推荐阅读此文章

    buffer()

    buffer() 函数将源 Observable 变换一个新的 Observable,这个新的 Observable 每次发射一组列表值而不是一个一个发射。

    buffer(count = ?)以下为该函数的示意图:

    上图中展示了 buffer() 如何将 count 作为一个参数来指定有多少数据项被包在发射的列表中。实际上,buffer() 函数有几种变体。其中有一个是允许你指定一个 skip 值:此后每 skip 项数据,然后又用 count 项数据填充缓冲区。如下图所示:

    buffer() 带一个 timespan 的参数,会创建一个每隔 timespan 时间段就会发射一个列表的 Observable。

        private void performBuffer() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().take(8)
                    .doOnNext(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                        }
                    })
                    .flatMap(new Func1<AppInfo, Observable<String>>() {
                        @Override
                        public Observable<String> call(AppInfo appInfo) {
                            long time = (long) (Math.random() * 3 + 0.5);
                            LogUtils.d(TAG, "app: " + appInfo.getName() + " time: " + time);
                            return Observable.just(appInfo.getName())
                                    .delay(time, TimeUnit.SECONDS);
                        }
                    })
                    .buffer(2, TimeUnit.SECONDS)
                    .subscribe(new Action1<List<String>>() {
                        @Override
                        public void call(List<String> strings) {
                            LogUtils.d(TAG, "values: " + Arrays.toString(strings.toArray()));
                        }
                    });
        }
    

    log 信息为:

    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Phone time: 0
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Email time: 2
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Contacts time: 0
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Settings time: 2
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Messages time: 2
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: i Music time: 2
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: i Theme time: 3
    30843-30843/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Recorder time: 2
    30843-30983/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: values: [Phone, Contacts]
    30843-30988/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: values: [Email, Settings, Messages, i Music, Recorder, i Theme]
    

    window()

    window() 函数和 buffer() 很像,但是它发射的是 Observable 而不是列表。下图展示了 window() 如何缓存3个数据项并把它们作为一个新的 Observable 发射出去。

        private void performWindow() {
            mAppAdapter.clear();
    
            getApps().take(8)
                    .doOnNext(new Action1<AppInfo>() {
                        @Override
                        public void call(AppInfo appInfo) {
                            mAppAdapter.add(appInfo);
                        }
                    })
                    .flatMap(new Func1<AppInfo, Observable<String>>() {
                        @Override
                        public Observable<String> call(AppInfo appInfo) {
                            long time = (long) (Math.random() * 3 + 0.5);
                            LogUtils.d(TAG, "app: " + appInfo.getName() + " time: " + time);
                            return Observable.just(appInfo.getName())
                                    .delay(time, TimeUnit.SECONDS);
                        }
                    })
                    .window(2, TimeUnit.SECONDS)
                    .subscribe(new Action1<Observable<String>>() {
                        @Override
                        public void call(Observable<String> result) { // 与 buffer 的不同在于返回的是个 Observable
                            result.toList()
                                .subscribe(new Action1<List<String>>() {
                                    @Override
                                    public void call(List<String> strings) {
                                        LogUtils.d(TAG, "values: " + Arrays.toString(strings.toArray()));
                                    }
                                });
                        }
                    });
        }
    

    log 信息为

    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Phone time: 1
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Email time: 0
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Contacts time: 1
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Settings time: 2
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Messages time: 0
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: i Music time: 3
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: i Theme time: 2
    28277-28277/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: app: Recorder time: 1
    28277-28442/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: values: [Email, Messages, Phone, Contacts, Recorder]
    28277-28445/com.zhgqthomas.rxjava D/github_TransformObserv: values: [Settings, i Theme, i Music]
    

    cast()

    以下为该函数的示意图:

    cast() 函数是 map()操作符的特殊版本。不同的地方在于map操作符可以通过自定义规则,把一个值A1变成另一个值A2,A1和A2的类型可以一样也可以不一样;而cast操作符主要是做类型转换的,传入参数为类型class,如果源Observable产生的结果不能转成指定的class,则会抛出ClassCastException运行时异常。

    Github

    相关文章

      网友评论

        本文标题:解剖 RxJava 之变换操作符

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/fksrottx.html