Rxjava操作符compose

原文链接：http://blog.danlew.net/2015/03/02/dont-break-the-chain/

在RxJava中一种比较nice的思想是能够通过一系列的操作符看到数据是如何转换的：

Observable.from(someSource)  
    .map(data -> manipulate(data))
    .subscribeOn(Schedulers.io())
    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
    .subscribe(data -> doSomething(data));

假设想要给多个流重复利用一系列操作符该怎么办呢？比如，我想在工作线程中处理数据，在主线程中订阅，所以必须频繁使用subscribeOn() 和observeOn()。如果我能将这逻辑通过连续的、可重复的方式应用到我的所有流上，那简直太棒了。

糟糕的实现方式

下面这个方法是我用过数月的“反模式”方法。
注：反模式（英文：Anti-patterns或pitfalls）, 是指用来解决问题的带有共同性的不良方法。

The following is the anti-pattern I used for many months and is bad (and I feel bad).

首先，创建一个方法,该方法适用于调度器

<T> Observable<T> applySchedulers(Observable<T> observable) {  
    return observable.subscribeOn(Schedulers.io())
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}

然后调用applySchedulers()，包装你的Observable链：

applySchedulers(  
    Observable.from(someSource)
        .map(data -> manipulate(data))
    )
    .subscribe(data -> doSomething(data));

虽然这样写能运行但是很丑很乱——因为applySchedulers()导致了它不再是操作符，因此很难在其后面追加其他操作符。现在，当你多用几次这种“反模式”在单一流上之后你就会觉得它有多坏了。

Transformers登场

在RXJava背后有一群聪明的人意识到了这是一个问题并且提供了解决方案： Transformer ，它和 Observable.compose() 一起使用。

Transformer is actually just Func1<Observable<T>, Observable<R>>.

换句话说就是提供给他一个Observable它会返回给你另一个Observable，这和内联一系列操作符有着同等功效。

实际操作下，写个方法，创建一个Transformer调度器：

<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());
        }
    };
}

用lambda表达式看上去会好看些：

<T> Transformer<T, T> applySchedulers() {  
    return observable -> observable.subscribeOn(Schedulers.io())
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());
}

现在调用这个方法会是怎么样的呢：

Observable.from(someSource)  
    .map(data -> manipulate(data))
    .compose(applySchedulers())
    .subscribe(data -> doSomething(data));

是不是好很多！我们既重用了代码又保护了链式。如果你用的是JDK 7以下版本，你不得不利用compose() 做一些多余的工作。比如说，你得告诉编译器返回的类型，像这样：

Observable.from(someSource)  
    .map(data -> manipulate(data))
    .compose(this.<YourType>applySchedulers())
    .subscribe(data -> doSomething(data));

复用Transformers

如果你经常做从一个具体类型转换到另一个类型来创建一个实例：

Transformer<String, String> myTransformer = new Transformer<String, String>() {  
    // ...Do your work here...
};

用Transformer会怎么样呢？它压根就不会考虑类型问题，但你又不能定义一个通用的实例。

// Doesn't compile; where would T come from?
Transformer<T, T> myTransformer;

你可以把它改成Transformer< Object, Object>，但是返回的Observable会丢失它的类型信息。

解决这个问题我是从 Collections 中得到了灵感，Collections是一堆类型安全、不可变的空集合的生成方法（比如 Collections.emptyList() ）。本质上它采用了非泛型实例，然后通过方法包裹附加泛型信息。

final Transformer schedulersTransformer =  
    observable -> observable.subscribeOn(Schedulers.io())
        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread());

@SuppressWarnings("unchecked")
<T> Transformer<T, T> applySchedulers() {  
    return (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：无论如何你都有可能陷入类型转换异常的坑。确保你的Transformer真的是类型无关的。另一方面，你可能会在运行时抛出ClassCastException异常，即使你的代码编译通过了。在这个例子里面，因为调度器没有和发射的项目发生互动，所以它是类型安全的。

和flatMap()有啥区别？

compose()和flatMap()有啥区别呢。他们都是发射出Observable，是不是就是说他们都可以复用一系列操作符呢？

The difference is that compose() is a higher level abstraction: it operates on the entire stream, not individually emitted items. In more specific terms:

中文翻译：

区别在于compose()是高等级的抽象，他操作的是整个流，而不是单一发射出的项目，这里有更多的解释：
VS
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：

原文：

1 compose() is the only way to get the original Observable from the stream. Therefore, operators that affect the whole stream (like subscribeOn() and observeOn()) need to use compose().

In contrast, if you put subscribeOn()/observeOn() in flatMap(), it would only affect the Observable you create in flatMap() but not the rest of the stream.

2 compose() executes immediately when you create the Observable stream, as if you had written the operators inline. flatMap() executes when its onNext() is called, each time it is called. In other words, flatMap() transforms each item, whereas compose() transforms the whole stream.

3 flatMap() is necessarily less efficient because it has to create a new Observable every time onNext() is called. compose() operates on the stream as it is.

中文翻译1：

compose()是唯一一个能从流中获取原生Observable 的方法，因此，影响整个流的操作符（像subscribeOn()和observeOn()）需要使用compose()，相对的，如果你在flatMap()中使用subscribeOn()/observeOn()，它只影响你创建的flatMap()中的Observable,而不是整个流。

当你创建一个Observable流并且内联了一堆操作符以后，compose()会立即执行，flatMap()则是在onNext()被调用以后才会执行，换句话说，flatMap()转换的是每个项目，而compose()转换的是整个流。

flatMap()一定是低效率的，因为他每次调用onNext()之后都需要创建一个新的Observable，compose()是操作在整个流上的。

中文翻译2：

compose()是唯一一个能够从数据流中得到原始Observable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。

如果你想用可重用的代码替换一些操作符，可以利用compose()和flatMap()，但他们不是唯一的解决办法。

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复用Transformers

和flatMap()有啥区别？

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