RxJava 教程第二部分:事件流基础之 转换数据流

作者: rain 分类: 移动 发布时间: 2016-04-07 22:40 6 条评论

Transformation of sequences

本节介绍转换数据流中数据的方法。在真实世界中, Observable 中的数据可以是任意类型的,可能在你的应用中无法直接使用这些数据类型,你需要对这些数据对象进行一些转换。

map 和 flatMap 是本节中操作函数的基础。 下面是三种转换方式的示意:
– Ana(morphism) T –> IObservable
– Cata(morphism) IObservable –> T
– Bind IObservable –> IObservable

本节还是继续使用上一结引入的自定义 Subscriber:

map

最基础的转换函数就是 map。 map 使用一个转换的参数把源Observable 中的数据转换为另外一种类型的数据。返回的 Observable 中包含了转换后的数据。

image

下面是把源 Observable 中的每个数据都加 3 然后再返回:

结果:

上面的代码只是示例 map 的使用,并没有太大的实际意义。下面是一个比较实际的转换方式:

结果:

源 Observable 发射的为 String 类型数据,而我们需要的是 int 类型,则可以通过 map 把 String 转换为 int。

如果你认为这种转换太简单了, 完全可以在 Subscriber 中完成,这样在设计架构上并不合理,没有有效的区分职责。 代码设计每个部分都有各自的职责,使用 map 可以有效的确保职责清晰。方便后续修改。

cast 和 ofType

cast 是把一个对象强制转换为子类型的缩写形式。 假设源 Observable为 Observable, 但是你知道里面的数据都是 Integer 类型,则你可以使用 cast 把里面的数据转换为 Integer:

结果:

如果遇到类型不一样的对象的话,就会抛出一个 error:

结果:

如果你不想处理类型不一样的对象,则可以用 ofType 。 该函数用来判断数据是否为 该类型,如果不是则跳过这个数据。

结果:

timestamp 和 timeInterval

这两个函数可以给数据流中的数据添加额外的时间相关的信息。timestamp 把数据转换为 Timestamped 类型,里面包含了原始的数据和一个原始数据是何时发射的时间戳。

结果:

从结果可以看到,上面的数据大概每隔100毫秒发射一个。

如果你想知道前一个数据和当前数据发射直接的时间间隔,则可以使用 timeInterval 函数。

结果:

TimeInterval 中有个属性 intervalInMilliseconds 记录了两次数据发射直接的时间间隔。

这两个函数中的时间对于记录日志和调试程序是非常有用的。这是用 Rx 的方式来获取异步调用的数据流信息。

materialize 和 dematerialize

materialize 对于记录日志也是很有用的。materialize 把数据转换为元数据发射出去:

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元数据中包含了源 Observable 所发射的动作,是调用 onNext 还是 onComplete。注意上图中,源 Observable 结束的时候, materialize 还会发射一个 onComplete 数据,然后才发射一个结束事件。

结果:

Notification 类包含了一些判断每个数据发射类型的方法,如果出错了还可以获取错误信息 Throwable 对象。

dematerialize 函数会把 materialize 转换后的Observable 再还原为 源 Observable。

flatMap

map 把一个数据转换为另外一个数据。而 flatMap 把源 Observable 中的一个数据替换为任意数量的数据,可以为 0 个,也可以为无限个。 flatMap 把源 Observable 中的一个数据转换为一个新的 Observable 发射出去。

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flatMap 的参数会把 源 Observable 中发射的每个数据转换为一个新的 Observable, 然后 flatMap 再把这些新的 Observable 中发射的数据发射出来。每个新的 Observable 数据都是按照他们产生的顺序发射出来,但是 Observable 之间数据的顺序可能会不一样。

下面通过一个简单的例子来帮助理解 flatMap 。

结果:

上面的示例中,values 这个 Observable 只发射一个值 2. 而 flatMap 参数把数据 2 转换为 Observable.range(0,2),其中 Lambda 表达式中的 i 为 values Observable 发射的数据,这里也就是 2. 然后订阅到 flatMap 生成的新 Observable 上。 而 Observable.range(0,2) 会发射 0 和 1 两个数据,所以结果就是 0、 1 、完成。

从上面示例中可以看到, flatMap 把 源 Observable 中每个值都转换为一个新的 Observable 了。 比如:

这里 values 会发射 1 、 2、 3 三个数据。 然后 flatMap 把每个数据变为新的 Observable (Observable.range(0,i)),所以会有 3 个 Observable,这 3个 Observable 分别发射 [0], [0,1] 和 [0,1,2]。最终 flatMap 再把这 3 个新 Observable 发射的数据合并到一个 Observable 发射出去。
所以上面的结果如下:

再看一个示例,把 int 值转换为 字母:

上面的示例,用 map 函数实现会更简单,这里是为了说明 flatMap 另外一种功能,如果你发现源 Observable 中发射的数据不符合你的要求,则你可以返回一个 空的 Observable。这就相当于过滤数据的作用, 例如:

结果:

上面示例源 Observable 一共发射 0 到 29 这 30个数字。在 flatMap 中判断 如果数字大于 0 并且小于等于 26,则转换为字母用 并用 Observable.just 生成新的 Observable;其他数字都返回一个 Observable.empty() 空 Observable。

注意,flatMap 是把几个新的 Observable 合并为一个 Observable 返回, 只要这些新的 Observable 有数据发射出来, flatMap 就会把数据立刻发射出去。所以如果这些新的 Observable 发射数据是异步的,那么 flatMap 返回的数据也是异步的。下面示例中使用 Observable.interval 来生成每个数据对应的新 Observable,由于 interval 返回的 Observable 是异步的,所以可以看到最终输出的结果是每当有 Observable 发射数据的时候, flatMap 就返回该数据。

上面的 Lambda 表达式 先把参数 i (这里分别为 100 和 150 这两个数字)转换为 Observable.interval(i, TimeUnit.MILLISECONDS), 每隔 i 毫秒发射一个数字,这样两个 Observable.interval 都发射同样的数字,只不过发射的时间间隔不一样,所以为了区分打印的结果,我们再用 map(v -> i) 把结果转换为 i 。
结果如下:

可以两个新的 Observable 的数据交织在一起发射出来。

concatMap

如果你不想把新 Observable 中的数据交织在一起发射,则可以选择使用 concatMap 函数。

该函数会等第一个新的 Observable 完成后再发射下一个 新的 Observable 中的数据。

结果:

所以 concatMap 要求新的Observable 不能是无限的,否则该无限 Observable 会阻碍后面的数据发射。为此,上面的示例使用 take 来结束 Observable。

flatMapIterable

flatMapIterable 和 flatMap 类似,区别是 flatMap 参数把每个数据转换为 一个新的 Observable,而 flatMapIterable 参数把一个数据转换为一个新的 iterable 对象。

例如下面是一个把参数转换为 iterable 的函数:

然后可以这样使用该函数作为 flatMapIterable 的参数:

结果:

flatMapIterable 把生成的 3 个 iterable 合并为一个 Observable 发射。

作为 Rx 开发者,我们需要知道在 Rx 中应该使用 Observable 数据流来发射数据而不要混合使用传统的 iterable。但是如果你无法控制数据的来源,提供数据的一方只提供 iterable 数据,则依然可以直接使用这些数据。flatMapIterable 把多个 iterable 的数据按照顺序发射出来,不会交织发射。

flatMapIterable 还有另外一个重载函数可以用源 Observable 发射的数据来处理新的 iterable 中的每个数据:

结果:

注意,上面的 ori 参数取值为 源 Observable 发射出来的数据,也就是 1、 2、 3. 而 rv 参数取值为 range(1, i) 参数生成的 iterable 中的每个数据,也就是分别为 [1]、[1,2]、[1,2,3],所以最终的结果就是:[11], [12, 22], [13, 23, 33].

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