首先分别定义这两个请求接口: 接着用Zip来打包请求:
需要注意的是,如果两个序列的长度不一致,zipIterable将会停止发出组合结果,而不会等待更长的序列完成。 在实际应用中,zipIterable操作符可以用于许多场景,例如将一个Observable序列与一个数据库查询结果进行组合,或者将一个Observable序列与一个网络请求结果进行组合等等。通过合理地使用zipIterable,我们可以更好地处理多个...
Observable.zip(o2, o1, new BiFunction<String, String, String>() { @Override public String apply(String s, String s2) throws Exception { return "新的数据:" + s + s2; } }).subscribe(new Consumer<String>() { @Override public void accept(String s) throws Exception { Log.i("==", s...
2.zip 根据的宝石图,可以知道zip操作符的作用是把多个源发射的item通过特定函数组合在一起,然后发射组合后的item。从图中还可以看到一个重要的信息是,最终发射的item是对上面的两个源发射的item按照发射顺序逐个组合的结果,而且最终发射的等item的发射时间是由组合它的和等item中发射时间较晚的那个item决定的,也正...
zip: 逐个接收上游多个流的每个元素,并且一对一的组合起来,转换后发送给下游。示例见code3.1 code 3.1 //第一个流每1秒输出一个偶数 Observable<Long> even = Observable.interval(1000, TimeUnit.MILLISECONDS).map(i -> i * 2L); //第二个流每3秒输出一个奇数 ...
这里我主要讲RxJava的一些基本用法,基本案例,原理的话暂时不深究: 一、自己构造事件 Observable.create(newObservableOnSubscribe<Integer>() { @Overridepublicvoidsubscribe(ObservableEmitter emitter) {inti =getNumber();if(i < 0) { emitter.onComplete();return; ...
zip:使用一个函数组合多个Observable发射的数据集合,然后再发射这个结果 combineLatest 变换:map/flatMap/cast/flatMapIterable/groupBy 聚合:reduce/collect/count/countLong 转换:toList/toSortedList/toMap/toMultiMap 错误处理/重试机制:onErrorResumeNext/onExceptionResumeNext/onErrorReturn/retry/retryWhen… … 操作符...
内存泄漏是常见问题。CompositeDisposable集中管理订阅关系，在Activity销毁时调用clear()方法及时取消订阅。配合AndroidLifecycle组件，能自动处理生命周期关联的订阅。原理层面，RxJava通过观察者模式实现数据推送。订阅时，Observer被包装成Subscriber，Observable通过subscribeActual建立订阅关系。事件传递时，每个操作符都会创建新的...
zip(varargs Observable,BiFunction<T…>)函数:将多个Observable的数据在BiFunction接口的实现中进行自定义合并后发射出去。比如将两个Int相加后再发射出去之类的操作。 combineLastest(varargs Observable,BiFunction<T…>)函数:将多个Observable最新发射的数据组合起来。类似于zip,但不同于zip需要多个Observable都有新数据发射...