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变换
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。
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。 Func1
和 Action
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。FuncX
和 ActionX
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() 示意图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()
和 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:
扩展:由于可以在嵌套的 Observable
中添加异步代码, flatMap()
也常用于嵌套的异步操作,例如嵌套的网络请求。示例代码(Retrofit + RxJava):
networkClient.token() // 返回 Observable<String>,在订阅时请求 token,并在响应后发送 token
.flatMap(new Func1<String, Observable<Messages>>() {
@Override
public Observable<Messages> call(String token) {
// 返回 Observable<Messages>,在订阅时请求消息列表,并在响应后发送请求到的消息列表
return networkClient.messages();
}
})
.subscribe(new Action1<Messages>() {
@Override
public void call(Messages messages) {
// 处理显示消息列表
showMessages(messages);
}
});
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。
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Observable
的subscribe()
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OnSubscribe
的call()
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Subscriber
(Operator
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:
lift() 原理图或者可以看动图:
lift 原理动图两次和多次的 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 one rror(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。
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。
原文链接https://gank.io/post/560e15be2dca930e00da1083#toc_17
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