Android 开发者的 RxJava 详解(四)

作者: Android架构 | 来源:发表于2019-02-25 20:56 被阅读2次

    4. 变换

    终于要到牛逼的地方了,不管你激动不激动,反正我是激动了。

    RxJava 提供了对事件序列进行变换的支持,这是它的核心功能之一,也是大多数人说『RxJava 真是太好用了』的最大原因。所谓变换,就是将事件序列中的对象或整个序列进行加工处理,转换成不同的事件或事件序列。概念说着总是模糊难懂的,来看 API。

    4.1 API
    首先看一个 map()的例子:

    Observable.just("images/logo.png") // 输入类型 String
        .map(new Func1<String, Bitmap>() {
            @Override
            public Bitmap call(String filePath) { // 参数类型 String
                return getBitmapFromPath(filePath); // 返回类型 Bitmap
            }
        })
        .subscribe(new Action1<Bitmap>() {
            @Override
            public void call(Bitmap bitmap) { // 参数类型 Bitmap
                showBitmap(bitmap);
            }
        });
    
    

    这里出现了一个叫做Func1的类。它和Action1非常相似,也是 RxJava 的一个接口,用于包装含有一个参数的方法。Func1Action 的区别在于,Func1包装的是有返回值的方法。另外,和ActionX 一样,FuncX也有多个,用于不同参数个数的方法。FuncXActionX 的区别在FuncX包装的是有返回值的方法。

    可以看到,map()方法将参数中的 String 对象转换成一个 Bitmap 对象后返回,而在经过map()方法后,事件的参数类型也由String转为了Bitmap。这种直接变换对象并返回的,是最常见的也最容易理解的变换。不过 RxJava 的变换远不止这样,它不仅可以针对事件对象,还可以针对整个事件队列,这使得 RxJava 变得非常灵活。我列举几个常用的变换:

    • map(): 事件对象的直接变换,具体功能上面已经介绍过。它是 RxJava 最常用的变换。map() 的示意图:

    • flatMap(): 这是一个很有用但非常难理解的变换,因此我决定花多些篇幅来介绍它。 首先假设这么一种需求:假设有一个数据结构『学生』,现在需要打印出一组学生的名字。实现方式很简单:

    Student[] students = ...;
    Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
        @Override
        public void onNext(String name) {
            Log.d(tag, name);
        }
        ...
    };
    Observable.from(students)
        .map(new Func1<Student, String>() {
            @Override
            public String call(Student student) {
                return student.getName();
            }
        })
        .subscribe(subscriber);
    
    

    很简单。那么再假设:如果要打印出每个学生所需要修的所有课程的名称呢?(需求的区别在于,每个学生只有一个名字,但却有多个课程。)首先可以这样实现:

    Student[] students = ...;
    Subscriber<Student> subscriber = new Subscriber<Student>() {
        @Override
        public void onNext(Student student) {
            List<Course> courses = student.getCourses();
            for (int i = 0; i < courses.size(); i++) {
                Course course = courses.get(i);
                Log.d(tag, course.getName());
            }
        }
        ...
    };
    Observable.from(students)
        .subscribe(subscriber);
    
    

    依然很简单。那么如果我不想在Subscriber中使用 for 循环,而是希望 Subscriber中直接传入单个的Course对象呢(这对于代码复用很重要)?用map()显然是不行的,因为 map() 是一对一的转化,而我现在的要求是一对多的转化。那怎么才能把一个 Student 转化成多个Course呢?
    这个时候,就需要用 flatMap() 了:

    Student[] students = ...;
    Subscriber<Course> subscriber = new Subscriber<Course>() {
        @Override
        public void onNext(Course course) {
            Log.d(tag, course.getName());
        }
        ...
    };
    Observable.from(students)
        .flatMap(new Func1<Student, Observable<Course>>() {
            @Override
            public Observable<Course> call(Student student) {
                return Observable.from(student.getCourses());
            }
        })
        .subscribe(subscriber);
    
    

    从上面的代码可以看出,flatMap()map()有一个相同点:它也是把传入的参数转化之后返回另一个对象。但需要注意,和map()不同的是,flatMap() 中返回的是个Observable对象,并且这个 Observable对象并不是被直接发送到了Subscriber的回调方法中。 flatMap() 的原理是这样的:1. 使用传入的事件对象创建一个 Observable 对象;2. 并不发送这个Observable, 而是将它激活,于是它开始发送事件;3. 每一个创建出来的 Observable发送的事件,都被汇入同一个Observable,而这个Observable负责将这些事件统一交给 Subscriber的回调方法。这三个步骤,把事件拆成了两级,通过一组新创建的Observable将初始的对象『铺平』之后通过统一路径分发了下去。而这个『铺平』就是 flatMap()所谓的 flat。
    flatMap()示意图:

    传统的嵌套请求需要使用嵌套的 Callback 来实现。而通过 flatMap() ,可以把嵌套的请求写在一条链中,从而保持程序逻辑的清晰。

    • throttleFirst(): 在每次事件触发后的一定时间间隔内丢弃新的事件。常用作去抖动过滤,例如按钮的点击监听器:RxView.clickEvents(button)//RxBinding代码,后面的文章有解释 .throttleFirst(500, TimeUnit.MILLISECONDS)// 设置防抖间隔为 500ms .subscribe(subscriber); 妈妈再也不怕我的用户手抖点开两个重复的界面啦。
      此外, RxJava 还提供很多便捷的方法来实现事件序列的变换,这里就不一一举例了。

    4.2 变换的原理:lift()

    这些变换虽然功能各有不同,但实质上都是针对事件序列的处理和再发送。而在RxJava 的内部,它们是基于同一个基础的变换方法: lift(Operator)。首先看一下lift()的内部实现(仅核心代码):

    // 注意:这不是 lift() 的源码,而是将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除后的核心代码。
    // 如果需要看源码,可以去 RxJava 的 GitHub 仓库下载。
    public <R> Observable<R> lift(Operator<? extends R, ? super T> operator) {
        return Observable.create(new OnSubscribe<R>() {
            @Override
            public void call(Subscriber subscriber) {
                Subscriber newSubscriber = operator.call(subscriber);
                newSubscriber.onStart();
                onSubscribe.call(newSubscriber);
            }
        });
    }
    
    

    这段代码很有意思:它生成了一个新的 Observable 并返回,而且创建新 Observable 所用的参数 OnSubscribe 的回调方法 call() 中的实现竟然看起来和前面讲过的 Observable.subscribe() 一样!然而它们并不一样哟~不一样的地方关键就在于第二行 onSubscribe.call(subscriber) 中的 onSubscribe 所指代的对象不同(高能预警:接下来的几句话可能会导致身体的严重不适)——

    • subscribe() 中这句话的onSubscribe指的是Observable中的 onSubscribe对象,这个没有问题,但是lift()之后的情况就复杂了点。
    • 当含有lift()时:
      1.lift()创建了一个Observable后,加上之前的原始Observable,已经有两个Observable了;
      2.而同样地,新Observable里的新OnSubscribe加上之前的原始 Observable中的原始OnSubscribe,也就有了两个OnSubscribe
      3.当用户调用经过lift()后的Observablesubscribe()的时候,使用的是lift()所返回的新的Observable ,于是它所触发的 onSubscribe.call(subscriber),也是用的新Observable中的新 OnSubscribe,即在lift()中生成的那个OnSubscribe
      4.而这个新OnSubscribecall()方法中的onSubscribe,就是指的原始Observable中的原始OnSubscribe,在这个call()方法里,新 OnSubscribe利用operator.call(subscriber) 生成了一个新的 SubscriberOperator 就是在这里,通过自己的call()方法将新 Subscriber和原始 Subscriber进行关联,并插入自己的『变换』代码以实现变换),然后利用这个新Subscriber向原始Observable进行订阅。
      这样就实现了lift()过程,有点像一种代理机制,通过事件拦截和处理实现事件序列的变换。

    精简掉细节的话,也可以这么说:在Observable执行了lift(Operator)方法之后,会返回一个新的Observable,这个新的Observable会像一个代理一样,负责接收原始的Observable发出的事件,并在处理后发送给Subscriber
    如果你更喜欢具象思维,可以看图:

    或者可以看动图:

    两次和多次的lift()同理,如下图:

    举一个具体的Operator的实现。下面这是一个将事件中的Integer对象转换成String的例子,仅供参考:

    observable.lift(new Observable.Operator<String, Integer>() {
        @Override
        public Subscriber<? super Integer> call(final Subscriber<? super String> subscriber) {
            // 将事件序列中的 Integer 对象转换为 String 对象
            return new Subscriber<Integer>() {
                @Override
                public void onNext(Integer integer) {
                    subscriber.onNext("" + integer);
                }
    
                @Override
                public void onCompleted() {
                    subscriber.onCompleted();
                }
    
                @Override
                public void onError(Throwable e) {
                    subscriber.onError(e);
                }
            };
        }
    });
    
    

    讲述lift()的原理只是为了让你更好地了解 RxJava ,从而可以更好地使用它。然而不管你是否理解了lift()的原理,RxJava 都不建议开发者自定义 Operator来直接使用lift(),而是建议尽量使用已有的lift()包装方法(如 map() flatMap() 等)进行组合来实现需求,因为直接使用lift()非常容易发生一些难以发现的错误。

    4.3 compose: 对 Observable 整体的变换

    除了lift()之外,Observable还有一个变换方法叫做 compose(Transformer)。它和lift()的区别在于,lift()是针对事件项和事件序列的,而compose()是针对Observable自身进行变换。举个例子,假设在程序中有多个Observable,并且他们都需要应用一组相同的lift()变换。你可以这么写:

    observable1
        .lift1()
        .lift2()
        .lift3()
        .lift4()
        .subscribe(subscriber1);
    observable2
        .lift1()
        .lift2()
        .lift3()
        .lift4()
        .subscribe(subscriber2);
    observable3
        .lift1()
        .lift2()
        .lift3()
        .lift4()
        .subscribe(subscriber3);
    observable4
        .lift1()
        .lift2()
        .lift3()
        .lift4()
        .subscribe(subscriber1);
    
    

    你觉得这样太不软件工程了,于是你改成了这样:

    private Observable liftAll(Observable observable) {
        return observable
            .lift1()
            .lift2()
            .lift3()
            .lift4();
    }
    ...
    liftAll(observable1).subscribe(subscriber1);
    liftAll(observable2).subscribe(subscriber2);
    liftAll(observable3).subscribe(subscriber3);
    liftAll(observable4).subscribe(subscriber4);
    
    

    可读性、可维护性都提高了。可是Observable被一个方法包起来,这种方式对于Observale的灵活性似乎还是增添了那么点限制。怎么办?这个时候,就应该用compose()来解决了:

    public class LiftAllTransformer implements Observable.Transformer<Integer, String> {
        @Override
        public Observable<String> call(Observable<Integer> observable) {
            return observable
                .lift1()
                .lift2()
                .lift3()
                .lift4();
        }
    }
    ...
    Transformer liftAll = new LiftAllTransformer();
    observable1.compose(liftAll).subscribe(subscriber1);
    observable2.compose(liftAll).subscribe(subscriber2);
    observable3.compose(liftAll).subscribe(subscriber3);
    observable4.compose(liftAll).subscribe(subscriber4);
    
    

    像上面这样,使用compose()方法,Observable可以利用传入的 Transformer对象的call方法直接对自身进行处理,也就不必被包在方法的里面了。

    compose()的原理比较简单,不附图喽。
    【附录】

    资料图

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