【译】避免打断链式结构:使用.compose( )操作符
- 原文链接: Don't break the chain: use RxJava's compose() operator
- 原文作者: Daniel Lew
- 译文出自: 小鄧子的简书
- 译者: 小鄧子
- 校对者: hi大头鬼hi
- 状态: 完成
- 译者注:为了方便因Lambda(译文)还不够了解的同学进行阅读,本篇译文替换了原作中全部Lambda表达式。
*[Chains break by the weakest link](https://www.flickr.com/photos/hernanpc/7115374283)*
RxJava的另一个好处在于,我们可以清楚地看到数据是如何在一系列操作符之间进行转换的。
Observable.from(someSource)
.map(new Func1<Data, Data>() {
@Override public Data call(Data data) {
return manipulate(data);
}
}).subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Action1<Data>() {
@Override public void call(Data data) {
doSomething(data);
}
});
如何将一组操作符重用于多个数据流中呢?例如,因为希望在工作线程中处理数据,然后在主线程中处理结果,所以我会频繁使用subscribeOn()
和observeOn()
。如果我能够通过重用的方式,将这种逻辑运用到我所有的数据流中,将是一件多么伟大的事。
糟糕的实现方式
下面这些代码是我在过去几个月里一直都在使用的,正好可以拿来当反面教材。
首先,使用schedulers
(调度)创建一个方法:
<T> Observable<T> applySchedulers(Observable<T> observable) {
return observable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
然后,封装Observable
数据链:
applySchedulers(Observable.from(someSource).map(new Func1<Data, Data>() {
@Override public Data call(Data data) {
return manipulate(data);
}
})
).subscribe(new Action1<Data>() {
@Override public void call(Data data) {
doSomething(data);
}
});
虽然这样做也能达到目的,但是它看起来不仅丑,还容易让人产生困惑,applySchedulers()
到底什么鬼?它不再符合操作符链路式结构,所以,看起来很难理解。然而,我找不到任何办法去格式化这段代码,因此,这并不尴尬。
现在,试想一下,如果在一个数据流中反复使用的话,这个反面教材将会变得要多烂有多烂。(译者注:OMG)
Transformers简介
聪明的同学可能已经意识到了这个问题,但是RxJava早已提供了一种解决方案:Transformer(译者注:有转换器意思),一般情况下可以通过使用操作符Observable.compose()来实现。
Transformer
实际上就是一个Func1<Observable<T>, Observable<R>>
,换言之就是:可以通过它将一种类型的Observable
转换成另一种类型的Observable
,和调用一系列的内联操作符是一模一样的。
接下来,我们一起创建一个Transformer
与schedulers
相结合的方法:
<T> Transformer<T, T> applySchedulers() {
return new Transformer<T, T>() {
@Override
public Observable<T> call(Observable<T> observable) {
return observable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
}
使用Lambda
表达式,会变得更加优雅:
<T> Transformer<T, T> applySchedulers() {
return observable -> observable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
更新于2015年3月11日:如果使用 JDK 7或者更早版本进行编译的话,就不得不做出一些额外的改变,为compose()
添加泛型。显式声明返回类型,就像这样:
Observable.from(someSource)
.map(new Func1<Data, Data>() {
@Override public Data call(Data data) {
return manipulate(data);
}
})
.compose(this.<YourType>applySchedulers())
.subscribe(new Action1<Data>() {
@Override public void call(Data data) {
doSomething(data);
}
});
重用Transformers
上一个实例中,我在所有的方法调用中都new
(译者注:新建)了一个Transformer
实例。你可以创建一个实例化版本,节省不必要的实例化对象。毕竟,Transformers关乎着代码重用。
如果,总是将一个具体的类型转换成另一个具体的类型,那么可以很容易的创建一个Transformer
实例:
Transformer<String, String> myTransformer = new Transformer<String, String>() {
// ...Do your work here...
};
那么scheduler Transformer
(调度转换器)应该怎样实现呢?因为,它根本不需要关心类型,所以就无法定义一个泛型实例:
// Doesn't compile; where would T come from?(译者注:编译无法通过;因为根本不知道 T 从何而来。)
Transformer<T, T> myTransformer;
可能有人会这样定义Transformer<Object, Object>
,然而这并没有什么卵用,并且造成的后果就是Observable
将失去其类型信息。
为了解决这个问题,我从Collections中得到了一些启发,这个包装类有这样一堆方法,能够创建类型安全并且不可变的空集合(比如,Collections.emptyList())。由于在其内部使用了一个无泛型实例,所以需要封装在一个添加泛型约束的方法里。
可以像下面这样定义我们的schedulers Transformer
(调度转换器)实例:
final Observable.Transformer schedulersTransformer = new Observable.Transformer() {
@Override public Object call(Object observable) {
return ((Observable) observable).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}
};
<T> Observable.Transformer<T, T> applySchedulers() {
return (Observable.Transformer<T, T>) schedulersTransformer;
}
现在我们终于把他做成一个“单例”了(译者注:此单例非彼单例)。
警告:如果不做类型转换检查,可能陷入麻烦。确保Transformer
真正与类型无关。否则,即使代码通过了编译,在运行时仍然存在抛出ClassCastException
异常的隐患。在当前场景中,我们知道它是安全的,因为schedulers
(译者注:调度)并不会与发送出的事件产生任何的互动操作。
** flatMap()操作符怎么样?**
现在你可能会好奇,compose()
操作符和flatMap()
操作符有何区别。他们最终都会发送出Observable<R>
,这就意味着,两者都能够用于操作符的重用?
不同点在于compose()
操作符拥有更高层次的抽象概念:它操作于整个数据流中,不仅仅是某一个被发送的事件。具体如下:
-
compose()
是唯一一个能够从数据流中得到原始Observable<T>
的操作符,所以,那些需要对整个数据流产生作用的操作(比如,subscribeOn()
和observeOn()
)需要使用compose()
来实现。相较而言,如果在flatMap()
中使用subscribeOn()
或者observeOn()
,那么它仅仅对在flatMap()中创建的Observable起作用,而不会对剩下的流产生影响(译者注:深坑,会在后面的系列着重讲解,欢迎关注)。 - 当创建
Observable
流的时候,compose()
会立即执行,犹如已经提前写好了一个操作符一样,而flatMap()
则是在onNext()
被调用后执行,onNext()
的每一次调用都会触发flatMap()
,也就是说,flatMap()
转换每一个事件,而compose()
转换的是整个数据流。 - 因为每一次调用
onNext()
后,都不得不新建一个Observable
,所以flatMap()
的效率较低。事实上,compose()
操作符只在主干数据流上执行操作。
如果想重用一些操作符,还是使用compose()
吧,虽然flatMap()
的用处很多,但作为重用代码这一点来讲,并不适用。
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