【Kotlin 反应式编程】第1讲 你好,Reactive Programming

【Kotlin 反应式编程】第1讲 你好,Reactive Programming

1.创建 Gradle Kotlin 项目


image.png

2.传统的命令式编程风格

添加 rxkotlin 依赖

compile group: 'io.reactivex.rxjava2', name: 'rxkotlin', version: '2.2.0'

https://github.com/ReactiveX/RxKotlin

image.png
import io.reactivex.rxkotlin.subscribeBy
import io.reactivex.rxkotlin.toObservable

fun main(args: Array<String>) {

    val list = listOf("Alpha", "Beta", "Gamma", "Delta", "Epsilon")

    list.toObservable() // extension function for Iterables
            .filter { it.length >= 5 }
            .subscribeBy(  // named arguments for lambda Subscribers
                    onNext = { println(it) },
                    onError =  { it.printStackTrace() },
                    onComplete = { println("Done!") }
            )

}

3.传统的命令式编程思维

//命令式编程( Imperative)
fun testImperative1() {
    val x1 = 7
    val flag1 = isOdd(x1)
    println("flagA1:$flag1")

    val x2 = 10
    val flag2 = isOdd(x2)
    println("flagA2:$flag2")
}

fun testImperative2() {
    var x = 7
    val flag = isOdd(x)

    println("flagB1:$flag")

    x = 10
    println("flagB2:$flag")
}

4.函数式编程思维

fun testImperative3() {
    val s = System.currentTimeMillis()
    val flag = { x: Int -> isOdd(x) }

    val t1 = Thread {
        println("flagC1:${flag(7)}")
    }

    val t2 = Thread {
        println("flagC2:${flag(10)}")
    }

    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

    val t = System.currentTimeMillis()
    println("testImperative3=${t - s}ms")
}

5.使用 RxJava 类库 API

//函数式编程( Functional)
fun testReactive() {
    val s = System.currentTimeMillis()
    val subject: Subject<Int> = PublishSubject.create()
    subject.map { isOdd(it) }.subscribeBy(
            onNext = { println("flagD:$it") },
            onError = { it.printStackTrace() },
            onComplete = { println("Done!") }
    )

//    一种基于异步数据流概念的编程模式。数据流就像一条河:它可以被观测,被过滤,被操作,或者为新的消费者与另外一条流合并为一条新的流。
    val t1 = Thread {
        subject.onNext(7)
    }

    val t2 = Thread {
        subject.onNext(10)
    }

    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

    val t = System.currentTimeMillis()
    println("testReactive=${t - s}ms")
}

三个重要的对象

Observable-数据发送者
Subscriber-订阅者
OnSubscribe-事件

(1)create 函数

val subject: Subject<Int> = PublishSubject.create()
image.png

create 操作符应该是最常见的操作符了,主要用于产生一个 Obserable 被观察者对象,为了方便大家的认知,以后的教程中统一把被观察者 Observable 称为发射器(上游事件),观察者 Observer 称为接收器(下游事件)。

image.png

(2)map 函数

 subject.map { isOdd(it) }.subscribeBy(
            onNext = { println("flagD:$it") },
            onError = { it.printStackTrace() },
            onComplete = { println("Done!") }
    )

一个Observable可能被多个subscriber订阅,而不同的订阅所需要的最终数据不同,但事件的操作逻辑是相同的,就可以利用map来满足不同的数据需求。

上一篇:PostgreSQL服务器管理:高可用、负载均衡和复制


下一篇:极限元算法专家:深度学习在语音生成问题上的典型应用