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一、基本概念

reactive x中有幾個核心的概念，先來簡單介紹一下。

1.1、observable和observer（可觀察對象和觀察者）

首先是observable和observer，它們分別是可觀察對象和觀察者。observable可以理解為一個異步的數(shù)據(jù)源，會發(fā)送一系列的值。observer則類似于消費者，需要先訂閱observable，然后才可以接收到其發(fā)射的值。可以說這組概念是設(shè)計模式中的觀察者模式和生產(chǎn)者-消費者模式的綜合體。

1.2、operator（操作符）

另外一個非常重要的概念就是操作符了。操作符作用于observable的數(shù)據(jù)流上，可以對其施加各種各樣的操作。更重要的是，操作符還可以鏈式組合起來。這樣的鏈式函數(shù)調(diào)用不僅將數(shù)據(jù)和操作分隔開來，而且代碼更加清晰可讀。一旦熟練掌握之后，你就會愛上這種感覺的。

1.3、single（單例）

在rxjava和其變體中，還有一個比較特殊的概念叫做single，它是一種只會發(fā)射同一個值的observable，說白了就是單例。當然如果你對java等語言比較熟悉，那么單例想必也很熟悉。

1.4、subject（主體）

主體這個概念非常特殊，它既是observable又是observer。正是因為這個特點，所以subject可以訂閱其他observable，也可以將發(fā)射對象給其他observer。在某些場景中，subject會有很大的作用。

1.5、scheduler（調(diào)度器）

默認情況下reactive x只運行在當前線程下，但是如果有需要的話，也可以用調(diào)度器來讓reactive x運行在多線程環(huán)境下。有很多調(diào)度器和對應(yīng)的操作符，可以處理多線程場景下的各種要求。

1.6、observer和observable

先來看看一個最簡單的例子，運行的結(jié)果會依次打印這些數(shù)字。這里的of是一個操作符，可以根據(jù)給定的參數(shù)創(chuàng)建一個新的observable。創(chuàng)建之后，就可以訂閱observable，三個回調(diào)方法在對應(yīng)的時機執(zhí)行。一旦observer訂閱了observable，就會接收到后續(xù)observable發(fā)射的各項值。

				?

									from rx import of

									ob = of(1, 2, 34, 5, 6, 7, 7)

									ob.subscribe(

									    on_next=lambda i: print(f'received: {i}'),

									    on_error=lambda e: print(f'error: {e}'),

									    on_completed=lambda: print('completed')

									)

這個例子看起來好像很簡單，并且看起來沒什么用。但是當你了解了rx的一些核心概念，就會理解到這是一個多么強大的工具。更重要的是，observable生成數(shù)據(jù)和訂閱的過程是異步的，如果你熟悉的話，就可以利用這個特性做很多事情。

1.7、操作符

在rxpy中另一個非常重要的概念就是操作符了，甚至可以說操作符就是最重要的一個概念了。幾乎所有的功能都可以通過組合各個操作符來實現(xiàn)。熟練掌握操作符就是學好rxpy的關(guān)鍵了。操作符之間也可以用pipe函數(shù)連接起來，構(gòu)成復(fù)雜的操作鏈。

				?

									from rx import of, operators as op

									import rx

									ob = of(1, 2, 34, 5, 6, 7, 7)

									ob.pipe(

									    op.map(lambda i: i ** 2),

									    op.filter(lambda i: i >= 10)

									).subscribe(lambda i: print(f'received: {i}'))

在rxpy中有大量操作符，可以完成各種各樣的功能。我們來簡單看看其中一些常用的操作符。如果你熟悉java8的流類庫或者其他函數(shù)式編程類庫的話，應(yīng)該對這些操作符感到非常親切。

1.8、創(chuàng)建型操作符

首先是創(chuàng)建observable的操作符，列舉了一些比較常用的創(chuàng)建型操作符。

淺談Python響應(yīng)式類庫RxPy

1.9、過濾型操作符

過濾型操作符的主要作用是對observable進行篩選和過濾。

淺談Python響應(yīng)式類庫RxPy

1.10、轉(zhuǎn)換型操作符

淺談Python響應(yīng)式類庫RxPy

1.11、算術(shù)操作符

淺談Python響應(yīng)式類庫RxPy

1.12、subject

subject是一種特殊的對象，它既是observer又是observable。不過這個對象一般不太常用，但是假如某些用途還是很有用的。所以還是要介紹一下。下面的代碼，因為訂閱的時候第一個值已經(jīng)發(fā)射出去了，所以只會打印訂閱之后才發(fā)射的值。

				?

									from rx.subject import subject, asyncsubject, behaviorsubject, replaysubject

									# subject同時是observer和observable

									print('--------subject---------')

									subject = subject()

									subject.on_next(1)

									subject.subscribe(lambda i: print(i))

									subject.on_next(2)

									subject.on_next(3)

									subject.on_next(4)

									subject.on_completed()

									# 2 3 4

另外還有幾個特殊的subject，下面來介紹一下。

1.13、replaysubject

replaysubject是一個特殊的subject，它會記錄所有發(fā)射過的值，不論什么時候訂閱的。所以它可以用來當做緩存來使用。replaysubject還可以接受一個buffersize參數(shù)，指定可以緩存的最近數(shù)據(jù)數(shù)，默認情況下是全部。

下面的代碼和上面的代碼幾乎完全一樣，但是因為使用了replaysubject，所以所有的值都會被打印。當然大家也可以試試把訂閱語句放到其他位置，看看輸出是否會產(chǎn)生變化。

				?

									# replaysubject會緩存所有值，如果指定參數(shù)的話只會緩存最近的幾個值

									print('--------replaysubject---------')

									subject = replaysubject()

									subject.on_next(1)

									subject.subscribe(lambda i: print(i))

									subject.on_next(2)

									subject.on_next(3)

									subject.on_next(4)

									subject.on_completed()

									# 1 2 3 4

1.14、behaviorsubject

behaviorsubject是一個特殊的subject，它只會記錄最近一次發(fā)射的值。而且在創(chuàng)建它的時候，必須指定一個初始值，所有訂閱它的對象都可以接收到這個初始值。當然如果訂閱的晚了，這個初始值同樣會被后面發(fā)射的值覆蓋，這一點要注意。

				?

									# behaviorsubject會緩存上次發(fā)射的值，除非observable已經(jīng)關(guān)閉

									print('--------behaviorsubject---------')

									subject = behaviorsubject(0)

									subject.on_next(1)

									subject.on_next(2)

									subject.subscribe(lambda i: print(i))

									subject.on_next(3)

									subject.on_next(4)

									subject.on_completed()

									# 2 3 4

1.15、asyncsubject

asyncsubject是一個特殊的subject，顧名思義它是一個異步的subject，它只會在observer完成的時候發(fā)射數(shù)據(jù)，而且只會發(fā)射最后一個數(shù)據(jù)。因此下面的代碼僅僅會輸出4.假如注釋掉最后一行co_completed調(diào)用，那么什么也不會輸出。

				?

									# asyncsubject會緩存上次發(fā)射的值，而且僅會在observable關(guān)閉后開始發(fā)射

									print('--------asyncsubject---------')

									subject = asyncsubject()

									subject.on_next(1)

									subject.on_next(2)

									subject.subscribe(lambda i: print(i))

									subject.on_next(3)

									subject.on_next(4)

									subject.on_completed()

									# 4

1.16、scheduler

雖然rxpy算是異步的框架，但是其實它默認還是運行在單個線程之上的，因此如果使用了某些會阻礙線程運行的操作，那么程序就會卡死。當然針對這些情況，我們就可以使用其他的scheduler來調(diào)度任務(wù)，保證程序能夠高效運行。

下面的例子創(chuàng)建了一個threadpoolscheduler，它是基于線程池的調(diào)度器。兩個observable用subscribe_on方法指定了調(diào)度器，因此它們會使用不同的線程來工作。

				?

									import rx

									from rx.scheduler import threadpoolscheduler

									from rx import operators as op

									import multiprocessing

									import time

									import threading

									import random

									def long_work(value):

									    time.sleep(random.randint(5, 20) / 10)

									    return value

									pool_schedular = threadpoolscheduler(multiprocessing.cpu_count())

									rx.range(5).pipe(

									    op.map(lambda i: long_work(i + 1)),

									    op.subscribe_on(pool_schedular)

									).subscribe(lambda i: print(f'work 1: {threading.current_thread().name}, {i}'))

									rx.of(1, 2, 3, 4, 5).pipe(

									    op.map(lambda i: i * 2),

									    op.subscribe_on(pool_schedular)

									).subscribe(lambda i: print(f'work 2: {threading.current_thread().name}, {i}'))

如果你觀察過各個操作符的api的話，可以發(fā)現(xiàn)大部分操作符都支持可選的scheduler參數(shù)，為操作符指定一個調(diào)度器。如果操作符上指定了調(diào)度器的話，會優(yōu)先使用這個調(diào)度器；其次的話，會使用subscribe方法上指定的調(diào)度器；如果以上都沒有指定的話，就會使用默認的調(diào)度器。

二、應(yīng)用場景

好了，介紹了一些reactive x的知識之后，下面來看看如何來使用reactive x。在很多應(yīng)用場景下，都可以利用reactive x來抽象數(shù)據(jù)處理，把概念簡單化。

2.1、防止重復(fù)發(fā)送

很多情況下我們都需要控制事件的發(fā)生間隔，比如有一個按鈕不小心按了好幾次，只希望第一次按鈕生效。這種情況下可以使用debounce操作符，它會過濾observable，小于指定時間間隔的數(shù)據(jù)會被過濾掉。debounce操作符會等待一段時間，直到過了間隔時間，才會發(fā)射最后一次的數(shù)據(jù)。如果想要過濾后面的數(shù)據(jù)，發(fā)送第一次的數(shù)據(jù)，則要使用throttle_first操作符。

下面的代碼可以比較好的演示這個操作符，快速按回車鍵發(fā)送數(shù)據(jù)，注意觀察按鍵和數(shù)據(jù)顯示之間的關(guān)系，還可以把throttle_first操作符換成debounce操作符，然后再看看輸出會發(fā)生什么變化，還可以完全注釋掉pipe中的操作符，再看看輸出會有什么變化。

				?

									import rx

									from rx import operators as op

									from rx.subject import subject

									import datetime

									# debounce操作符，僅在時間間隔之外的可以發(fā)射

									ob = subject()

									ob.pipe(

									    op.throttle_first(3)

									    # op.debounce(3)

									).subscribe(

									    on_next=lambda i: print(i),

									    on_completed=lambda: print('completed')

									)

									print('press enter to print, press other key to exit')

									while true:

									    s = input()

									    if s == '':

									        ob.on_next(datetime.datetime.now().time())

									    else:

									        ob.on_completed()

									        break

2.2、操作數(shù)據(jù)流

如果需要對一些數(shù)據(jù)進行操作，那么同樣有一大堆操作符可以滿足需求。當然這部分功能并不是reactive x獨有的，如果你對java 8的流類庫有所了解，會發(fā)現(xiàn)這兩者這方面的功能幾乎是完全一樣的。

下面是個簡單的例子，將兩個數(shù)據(jù)源結(jié)合起來，然后找出來其中所有的偶數(shù)。

				?

									import rx

									from rx import operators as op

									from rx.subject import subject

									import datetime

									# 操作數(shù)據(jù)流

									some_data = rx.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)

									some_data2 = rx.from_iterable(range(10, 20))

									some_data.pipe(

									    op.merge(some_data2),

									    op.filter(lambda i: i % 2 == 0),

									    # op.map(lambda i: i * 2)

									).subscribe(lambda i: print(i))

再或者一個利用reduce的簡單例子，求1-100的整數(shù)和。

				?

									import rx

									from rx import operators as op

									from rx.subject import subject

									import datetime

									rx.range(1, 101).pipe(

									    op.reduce(lambda acc, i: acc + i, 0)

									).subscribe(lambda i: print(i))