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Rxjava为函数式编程提供了众多的操作符,操作符的运用可以使得程序逻辑更为简洁。
网上已有众多操作符说明教学,但不亲身总结和尝试一遍,是难以体会到其中奥妙与融会贯通的,简单记录总结以备大家使用参考。
自动依次发送事件序列。
实例:
Observable .just("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10")
依次发送调用onNext(),最后默认调用complete()
手动创建事件序列,返回一个可自由操作的emitter,优点是自由控制事件流程。
emitter.onNext();
emitter.onError();
emitter.onComplete();
传入数组并按角标依次发送事件。
Observable.fromIterable(list),每次接收单个元素。
传入数组一次性发送,一次接收所有元素。
延时发送事件 Observable .timer(2, TimeUnit.SECONDS)
可取代CountDownTimer、Handler,5秒发送一次事件:
Observable .interval(5, TimeUnit.SECONDS)
实例:取代handler进行定时计划
private Disposable mDisposable; @Override protected void doSomething() { mDisposable = Flowable.interval(20, TimeUnit.SECONDS) .doOnNext(new Consumer() { @Override public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception { doTask(); } }); } /** * 销毁时停止计划 */ @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); if (mDisposable != null){ mDisposable.dispose(); } }
给事件更多的时间控制:
intervalRange(long start, long count, long initialDelay, long period, TimeUnit unit)
参数1:起始发送值
参数2:发送数量
参数3:首次发送延迟事件
参数4:每次发送事件间隔
参数5:时间单位
依次发送范围内的事件
Observable.range(2, 6),接收类型Integer
实现单个数据的转换
实例:把网络中ResponseBody用Gson转换为相对应的数据实体再下发给子类。
.map(new Function() { @Override public MobileAddress apply(@NonNull Response response) throws Exception { if (response.isSuccessful()) { ResponseBody body = response.body(); if (body != null) { Log.e(TAG, "map:转换前:" + response.body()); return new Gson().fromJson(body.string(), MobileAddress.class); } } return null; } }).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .doOnNext(new Consumer () { @Override public void accept(@NonNull MobileAddress s) throws Exception { Log.e(TAG, "doOnNext: Number:" + s.getNumbser() + "\n"); } })
两者都可以实现数据集合中一对多事件的转换,后者会按发送的顺序获取接收结果,前者可能是乱序接收(不确定哪个事件先完成)。
一对多事件转换:在flatMap集合中例如可以操作一个公司实体,并转换为单个部门实体,返回后在后续的accept中,又可以使用单个部门实体对每个成员进行逻辑处理。
实例:
Observable.fromArray(1,2,3,4,5) .flatMap(new Function>() { @Override public ObservableSource apply(@NonNull Integer integer) throws Exception { int delay = 0; if(integer == 3){ delay = 500;//延迟500ms } return Observable.just(integer *10).delay(delay, TimeUnit.MILLISECONDS); } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Consumer () { @Override public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception { Log.e("tag","accept:"+integer); } });
使用flatMap结果:10,20,40,30,50
使用contactMap结果:10,20,30,40,50
分批发送事件
实例:
Observable .just(1, 2, 3, 4, 5, 6) .buffer(2)
发送1,2;发送3,4;在发送5,6
两者都可以合并多个Observable事件,前者发送顺序不确定(并行无序),后者按顺序发送(串行有序)。
mergeArray和concatArray效果相同,适用于大于4个事件的情况。
实例:
定义cache和network两个事件,先查看缓存是否有数据,有即onNext去刷新页面,没有则onComplete读取网络数据。
Observable.concat(cache,network)
两者都可以在merge和contat操作中出现错误时停止发送当前事件集合,但不影响合并中的另一个事件集合发送
zip
操作符可以将多个 Observable
的数据结合为一个数据源再发射出去
实例:分别请求生日、地址、性别等信息后,将多个请求结果合成一个,再进行UI更新。
....分别请求生日、地址... Observable.zip(observable1, observable2, new BiFunction() { @Override public String apply(@NonNull Birth birth, @NonNull Address address) throws Exception { return "合并后的数据为 Birth:"+birth.getResult()+" Address:"+address.getResult(); } }).subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(new Consumer () { @Override public void accept(@NonNull String s) throws Exception { Log.e(TAG, "accept: 成功:" + s+"\n"); } });
操作符 | 说明 |
---|---|
filter | 自定义筛选条件,返回boolean |
distinct | 去重 |
distinctUntilChanged | 过滤连续相同事件 |
skip,skipLast | 跳过前n个事件或最后n个 |
take和takeLast | 只接收前n个事件或最后n个 |
elementAt和elementAtOrError | 前者只发送第n个,可设置默认值,不抛异常;后者越界抛异常。 |
ignoreElements | 只接收完成和报错信息 |
distinct | 去重 |
ofType | 指定接收数据类型 |
throttleFirst/throttleLast | 只接收指定时间内第一个或最后一个事件 |
doOnEach() :当Observable每发送一次事件就会调用一次(包含onNext(),onError(),onComplete())
doOnNext(): 执行 onNext()前调用
doAfterNext(): 执行onNext()后调用
doOnComplete():执行onComplete()前调用
doOnError():执行 onError()前调用
doOnTerminate(): 执行终止(无论正常发送完毕/异常终止)
doFinally(): 最后执行
doOnSubscribe() :观察者订阅是调用
doOnUnScbscribe(): 观察者取消订阅时调用
捕获错误并返回,不发送后续事件。
捕获错误跳过当前事件同时不中断发送后续事件。
retry()
: 出现错误时,让被观察者重新发送数据。若错误一直发生,则一直重新发送retry(long time)
:与retry不同的书,若错误一直发生,被观察者则一直重新发送数据,但这持续重新发送有次数限制retry(Predicate predicate)
: 出现错误时,根据指定逻辑(可以捕获到发生的错误)决定是否让被观察者重新发送数据retry(new BiPredicate
:出现错误时,根据指定逻辑(可以捕获重发的次数和发生的错误)决定是否让被观察者重新发送数据retry(long time,Predicate predicate)
: 出现错误时,根据指定逻辑(可以捕获到发生的错误)决定是否让被观察者重新发送数据。并且有持续重发的次数限制
遇到错误时根据制定规则选择是否重发
遇到错误时,将发生的错误传递给一个新的被观察者(Observable),并决定是否需要重新订阅原始被观察者(Observable)
repeat
重复发射 observable的数据序列,可以使无限次也可以是指定次数.不传时为重复无限次。repeatWhen
遇到错误选择返回object给新观察者或中止事件
返回参数选择:
Observable.empty();
发送Complete事件,但不会回调观察者的Complete()
onComplete()
直接完成。
Observable.error(new Throwable("不再重新订阅事件"));
Observable.just(1);
继续发送事件。
一定的时间内没有操作就会发送事件(只会发送最后一次操作的事件)
实例:
Observable.intervalRange(1, 2, 3, 4, TimeUnit.SECONDS)
.debounce(2, TimeUnit.SECONDS)
只有最后一个4的事件会被发送(2秒后)
操作符 | 说明 |
---|---|
all | 判断被观察者所有事件是否满足某个事件,如果全部满足则返回true,都在返回false |
takeUntil | 当事件满足设定的条件时,该事件的下一个事件不会被发送了。包含超过临界条件的第一个事件 |
takeWhile | 当事件满足设定的条件时,发送事件 |
skipUntil | 直到设定的条件事件发出之后,开始发送原始事件。 |
skipWhile | 跳过while范围内事件 |
amb | 多个Observable序列中,只发送第一个 |
contains | 是否存在特定元素 |
exists | 是否满足特定条件 |
DefaultIfEmpty | 如果没有正常结束事件(onComlete执行),返回默认值 |
SequenceEqual | 判断两个事件序列是否是相同的数据,相同的顺序,相同的终止状态 |
timer()
:用于创建Observable
,延迟发送一次。interval()
:用于创建Observable
,跟TimerTask
类似,用于周期性发送。delay()
:用于事件流中,可以延迟发送事件流中的某一次发送。