为什么无法显示(sd卡内的照片为什么无法显示)
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2022-05-30
本文是一系列介绍 RxJS 文章的第二篇,这一系列的文章将从一个小的例子开始,逐渐深入的讲解 RxJS 在各种场景下的应用。对应的,也会有对 RxJS 各种操作符的讲解。这篇文章将接着第一篇Hello Rx 中的例子,将更多的异步业务(Http 请求) 接入我们的 Todo App 中。在例子中,会使用更多操作符(RxJS Operator) 来处理我们的业务,后续的文章中会详细的讲解这些操作符的作用和使用场景。
准备工作
首先在 GitHub - teambition/learning-rxjs: Learning RxJS step by step clone 项目所需的 seed,并基于 article1 分支 checkout 一个你的 article2 分支。本文中所有涉及到 RxJS 的代码将全部使用 TypeScript 编写。
这篇文章中,我们将使用 RxJS 实现以下几个功能:
按回车或点击 add button 后发送一个请求,在请求返回结果后再清空输入框,并将返回的结果变成一个 todo item。如果在请求返回结果前又一次按下回车或 add 按钮,对比此时输入框的值和上次发送的值是否相同,如果相同则不进行任何操作,如果不同则取消掉上次的请求并发送新的请求。
在点击一个 todo item 的时候发送请求,间隔 300 毫秒内的点击,只会发出一次请求。
在输入框中每次输入字符,都会在 200 毫秒后发送一个请求,搜索是否匹配到已存在的 todo item,如果已存在则高亮这个 todo item。如果在一次搜索的结果返回前输入了新的字符,则取消掉前一个请求,再发一个搜索请求。
使用 switchMap 切换 Observable
为了实现需求,首先需要在原有的逻辑中加入请求的逻辑,我们可以在 lib.ts 中找到 mockHttpPost 方法:
export const mockHttpPost = (value: string): Observable
这里我并没有真正的发送一个 http 请求,在真实的业务场景中,将请求转化成 Observable 的过程应该是这样的:
Observable.create(observer => { request(xxxx, response => { // success callback observer.next(parse(response)) observer.complete() }, err => { // error callback observer.error(err) }) // teardown logic return () => request.abort() })
在 app.ts 中引入 mockHttpPost:
...import { createTodoItem, mockHttpPost } from './lib'...const item$ = input$ .map(() => $input.value) .filter(r => r !== '') .switchMap(mockHttpPost) .map(data => createTodoItem(data.value)) .do((ele: HTMLLIElement) => { $list.appendChild(ele) $input.value = '' }) .publishReplay(1) .refCount()
修改 createTodoItem helper,让它支持传入 HttpResponse 格式的数据:
// lib.tsexport const createTodoItem = (data: HttpResponse) => { const result =
这样 $item 部分的代码可以简化成:
const item$ = input$ .map(() => $input.value) .filter(r => r !== '') .switchMap(mockHttpPost) .map(createTodoItem) .do((ele: HTMLLIElement) => { $list.appendChild(ele) $input.value = '' }) .publishReplay(1) .refCount()
此时代码运行的行为是这样的:
直接输入值并回车,todo item 像以前一样被创建;
输入值,并在 todo item 生成前多次回车,可以看到请求被 cancel 了多次。
这里的 switchMap 其实是 map and switch,而 switch 操作符的行为是:
如果 Observable 中流动的数据也是 Observable,switch 会将数据流中最新的一个 Observable 订阅并将它的值传递给下一个操作符,然后取消订阅之前的 Observable。
所以这里的 switchMap 实际是:
const item$ = input$ .map(() => $input.value) .filter(r => r !== '') .map(mockHttpPost) .switch() .map(createTodoItem) ...
的缩写。同样的,之前用到的 mergeMap 也是 map and merge。
如果你有兴趣,可以尝试下面的代码观察 switchMap 行为:
// 你可以在项目目录下执行: npm i -g ts-node && ts-node example/switchMap.ts 观察运行结果import { Observable, Observer } from 'rxjs'const stream = Observable.create((observer: Observer
使用 distinct* 操作符过滤数据
但这里的逻辑还有一点不足,我们输入一个值并快速按下多次回车,前几次的请求被 cancel ,但如果 input 的值不变我们其实不需要 cancel 掉这些请求,只需要忽略后几次的点击即可。可以使用 distinct 操作符实现这个需求:
const item$ = input$ .map(() => $input.value) .filter(r => r !== '') .distinct() .switchMap(mockHttpPost) .map(createTodoItem) .do((ele: HTMLLIElement) => { $list.appendChild(ele) $input.value = '' }) .publishReplay(1) .refCount()
此时,如果在请求返回前不停的按下回车,只有在 input value 改变的时候才会 cancel 上一个请求:
使用 Subject 推送数据
此时还存在一个小问题,在生成 todo item 后再输入与上次同样的值并按下回车,这次的值会被 distinct 操作符过滤掉。为了解决这个问题,我们可以指定 distinct 操作符的第二个参数 flushes 来清除 distinct 操作符的缓存:
import { Observable, Subject } from 'rxjs'const clearInputSubject$ = new Subject
这里出现的 Subject 既有 Observer 的功能,也有 Observable 的功能,但又有一些区别。上一篇讲过了 Observable 是 unioncast 的,也就意味着 Observable 中一个值只会发送给一个订阅者。而 publish/share 操作符可以将它们变成 muticast 的,但它依然是 lazy 的,也就是要有订阅者它才会执行。而这里的 Subject 与 Observable 相比,不仅是 muticast 的,而且是非 lazy 的,它可以在任意时刻任意地点推送数据,这些数据可以被任意多的订阅者共享。
根据 Subject 的特性可以看出来,item$ 这个 publish 出来的 Observable 可以改写成一个 Subject,有兴趣的读者可以自行尝试(订阅 input 并在 subscribe 中 next 值)。
使用 debounceTime 过滤重复的操作
我们已经实现了第一个需求,接下来要完成第二个 在点击一个 todo item 的时候发送请求,在请求返回结果前的点击都会被忽略。请求的逻辑和上一个一样:
import { createTodoItem, mockToggle, mockHttpPost } from './lib'...const toggle$ = item$.mergeMap($todoItem => {return Observable.fromEvent
这里短时间的重复点击,会让前一个点击请求取消掉,但这与我们的需求不符,我们需要的是间隔 300 毫秒内的点击,只会发出一次请求,debounceTime 操作符可以完成这个工作:
const toggle$ = item$.mergeMap($todoItem => { return Observable.fromEvent
debounce and switchMap,最小化使用你的资源
最后一个需求,需要同时使用 debounceTime 和 switchMap :
import { createTodoItem, mockToggle, mockHttpPost, search, HttpResponse } from './lib'// 后面的 search$ 与 enter 应该时从同一个 Observable 中转换出来,这里将 input 事件的 Observable publish 成 muticastconst type$ = Observable.fromEvent
试着用不同的速度输入一系列的字符串,观察控制台的响应。在 200 毫秒内的输入被忽略,在 response 回来之前的输入会让前一个 request abort 掉。如果匹配到相同的 todo item 则会高亮它。
总结
一个简陋的 Todo App 就此完成(delete 与 toggle 类似,有兴趣可以自行实现),它涵盖了一些 RxJS 擅长的领域:
将同步/异步代码抽象成同样的形状,并使用操作符加以组合;
在需要的时候 cancel ,最大化节约资源。
但可以明显看出,在业务逐渐复杂以后,直接的组合 Observable 与 Observable 已经会让数据流变得难以预测(hard to reason about),特别是在它们互相依赖互相派生的情况更加复杂的场景下。而大家知道,Flux/Redux 非常擅长处理这种场景,后面的文章中也会讲到如何运用单向数据流的思想管理 Observable,以及如何使用 Redux Observable 将 RxJS 作为 Redux 的 Epics。
本文转载自异步社区。
https://www.epubit.com/articleDetails?id=NC7E3EF9231900001329B1E008EAF10D4
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