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前两篇文章讲了flow,collect和中间操作符map的实现原理及方式,但是仅仅是看还是有点头晕,不得不说这个函数式编程太绕了,所以现在让我们自己定义一个Flow数据流,也是仅实现上述三个方法的功能。
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第一步
首先回顾下前面的知识点:
flow提供的只是一个「扩展函数」返回的是一个保存了这个方法的类实例,并且该类提供emit方法以供flow中调用
构建Flow
「flow方法」
object Flow {
fun <T> flow(collect: Collector<T>.() -> Unit): SafeFlowCollector<T> {
return SafeFlowCollector(collect)
}
}
定义一个Flow类,内部提供flow方法。
「SafeCollector」类:
class SafeFlowCollector<T>(val collect: Collector<T>.() -> Unit) {
//将该Function保存在调用flow后创建的实例中获取实例创建FlowCollector
fun collectFunction(a: (T) -> Unit) {
val co = Collector(a)
co.collect()
}
「Collector类」
class Collector<T>(val action: (a: T) -> Unit) {
fun emit(value: T) {
action(value)
}
}
这是flow方法需要创建的三个类,虽然功能不多,但是对于简单的构建流还是绰绰有余的。
分析
可以看到flow方法传入的方法参数collect被定义为了Collector的扩展函数,并且保存在了刚创建的SafeCollector的类中用collect函数表示。
「第一个功能」:flow参数提交的类型和collect中收到的类型一致,我采用了更加直接的形式定义flow时需要设置传输的类型,在emit和collect中都是对应的类型。
「实现」
flow定义类型和emit类型保持一致:通过Collector< T >实现
flow定义类型和收集到的类型一致:通过SafeFlowCollector< T >实现
第二步
构建collect收集器
第一步发射器设置好后,我们限制了发送的类型和接受的类型,并且将发送逻辑保存在了实例中。接下来我们需要调用该实例对象以触发发送逻辑,在发送逻辑中还需要调用到我们收集的逻辑。
因此收集逻辑需要单独存放,因此需要单独构建一个类,这个类还必须可以调用到发送逻辑。
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注:Flow中采用的是collect收集触发flow流发送逻辑,本人使用时是按照collectFunction定义的。两者逻辑一样只是名称不同
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flow要构造成哪个类的构造函数,该类就需要持有collect传入的方法。这也是Collector的功能
SafeFlowCollector和Collector
Collector保存collect传入的方法,flow扩展Collector以使他可以触发发射逻辑也就是flow传入的参数。
class SafeFlowCollector<T>(val collect: Collector<T>.() -> Unit) //扩展函数
//发送逻辑emit,这个action是从哪里来的呢?
class Collector<T>(val action: (a: T) -> Unit) {
fun emit(value: T) {
action(value)
}
}
再解collectFunction方法:
上面说到action方法,接着看:
fun collectFunction(a: (T) -> Unit) {
//可以看到调用collectFunction方法将传入的方法参数保存到了Collector中也就是action方法
val co = Collector(a)
//触发collect,collect也就是flow中传入的方法。
co.collect()
}
原生flow,collect的demo:
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注:将上述三个类拷贝到您的项目中即可调用
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Flow.flow<String> {
Log.i(TAG, "emit before")
emit("1")
Log.i(TAG, "emit after")
}.collectFunction {
Log.i(TAG, "collectionFunction is : $it")
}
总结
因此可以看到调用collectFunction方法会调用到flow传入的方法中,在flow传入的方法中调用emit又会执行collectFunction传入的方法。
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ps:collectFunction类比于原生Flow中的collect方法即可
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扩展中间转换符
flow和collect我们支持了,现在我们来扩展转换操作符。这里还是简单实现,原生Flow的实现看的很绕。
map操作符
map方法接受的是一个方法。并且该方法的参数是原数据,经过转换后返回的值是collect接受的值。
首先我们需要确定几个点:
1、map的参数如何确定?
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map的参数即上一个Flow emit的值,而在我们这个里面emit的值是通过flow< T >指定的,所以参数直接写T就可以。2.map的返回值如何确定?
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map的返回值要经过两个阶段,收到上一个flow发送的值调用转换函数把值传入得到结果,因此map中最后一行即为返回值。
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3.支持链式调用map
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map之后还需要再次经历map或者collectFunction方法,因此他返回的也必须是一个flowSafeCollector。参数是map传入方法的返回值。
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确定好这些来实现,由于需要调用到上一个flow的collect方法,「原生中是扩展函数this即代表上一个Flow。本demo异曲同工,直接定义为该类的函数」。于是实现如下,「修改SafeFlowCollector」类即可:
class SafeFlowCollector<T>(val collect: Collector<T>.() -> Unit) {
fun collectFunction(a: (T) -> Unit) {
val co = Collector(a)
co.collect()
}
//对比发现只是扩展了这个map方法
fun <R> map(mapFunction: (T) -> R): SafeFlowCollector<R> {
//外层调用经map转换后的collectionFunction会走到flow里面
return Flow.flow {
//this@SafeFlowCollector是为了保证调用到调用map函数的flow触发这个flow的收集
this@SafeFlowCollector.collectFunction {
//当最内层flow函数调用emit,此collectFunction会收到回调,进行转换后调用flow返回给最外层的collectFunction方法。
emit(mapFunction(it))
}
}
}
}
读者可以直接将上面的SafeFlowCollector换成这个即可。
可支持map转换Flow的demo
Flow.flow<String> {
emit("2")
}.map {
it.toInt()
}.map {
it.toString()
}.collectFunction {
Log.i(TAG, "onCreate: it $it")
}
「最后还是放出这张图片:」
扩展中间操作符
还是像map一样,直接把该方法添加到「SafeFlowCollector」类中即可
//新增扩展zip操作流,用于多个流发射,就近原则谁先返回用谁
//tips1:收集器类型及·返回流类型,由于返回值相同。因此复用调用方流的泛型即可
//2:开启收集后触发多个流的收集,利用标志位进行判断是否发射。目前采用这种方式。缺点:流发射后应该关闭但是此处只是限制了流的发射逻辑
fun zip(twoFlow: SafeFlowCollector<T>): SafeFlowCollector<T> {
return Flow.flow<T> {
var a = false //通过定义condition判断,不支持协程需要手动切换线程测试效果
//开启两个刘的收集,谁先收集到谁先返回
this@SafeFlowCollector.collectFunction {
if (!a) {
a = true
this.emit(it)
}
}
twoFlow.collectFunction {
if (!a) {
a = true
this.emit(it)
}
}
}
}
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该种方案可支持多个Flow发射,zip中将参数变为可变参数即可。SafeCollector中扩展
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zip操作符Demo
val flow1 = Flow.flow<Int> {
emit(2)
}
Flow.flow<String> {
Thread{
emit("111")
}.interrupt()
}.map {
it.toInt()
}.zip(flow1).collectFunction {
Log.i(TAG, "onCreate: ZIP操作符下的Flow收集器收集到的数据位 $it")
}
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上述方案采用标志位实现不太优雅,有更好的方式可以提出~~
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「不支持协程~~~,需要调度手动切换线程」
总结
「转换操作符只是中间操作符的一种,其他中间操作符原理大致都一样。都是经过在封装一次flow然后触发上级flow的收集,最后调用到最里层的flow,调用emit在一层层经过中间操作符处理给到最外层」
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使用过程中出现问题或有更好的解决方式辛苦在评论区提出,感谢~~
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原文始发于微信公众号(北洋洋洋):仿Flow构建器创建数据流
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