有条件地组合两个 Rx 流
Combining two Rx stream conditionally
我正在尝试使用 Rx 实现一个场景,其中我有两个热 Observable。流 1 和流 2。基于流 1 的数据,我需要启动流 2 或停止流 2。然后使用 CombineLatest 将两个流数据合并为一个。下面是我能够想出的代码。
有没有更好的实现方式?
我怎样才能使它更通用,就像我将有 Stream 1 然后是 Stream 2 .. n 对于来自 2 .. n 的每个流都有条件 Condition 2 .. n 利用数据Stream 1 检查其他流是否需要启动,然后以 CombineLatest 方式合并所有数据
代码:
IDisposable TfsDisposable = null;
// stream 1
var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1));
// stream 2
var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1)).Publish();
var observerHot = hotObs.Do(a =>
{
// Based on Condition to start the second stream
if (ConditionToStartStream2)
{
TfsDisposable = TfsDisposable ?? hotObs2.Connect();
}
})
.Do(a =>
{
// Based on condition 2 stop the second stream
if (ConditionToStopStream2)
{
TfsDisposable?.Dispose();
TfsDisposable = null;
}
}).Publish();
// Merge both the stream using Combine Latest
var finalMergedData = hotObs.CombineLatest(hotObs2, (a, b) => { return string.Format("{0}, {1}", a, b); });
// Display the result
finalMergedData.Subscribe(a => { Console.WriteLine("result: {0}", a); });
// Start the first hot observable
observerHot.Connect();
玩这个:
var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1.0));
var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(0.3));
var query =
hotObs2.Publish(h2s =>
hotObs.Publish(hs =>
hs
.Select(a => a % 7 == 0 ? h2s : Observable.Empty<long>())
.Switch()
.Merge(hs)));
这需要两个 observables 并使用在 lambda 中发布它们的重载来发布它们。它使它们在 lambda 的范围内变热,并防止需要处理对 .Connect()
.
的调用。
然后我只是执行条件检查(在本例中是 a
偶数)然后返回另一个流,如果不返回空流。
然后 .Switch
通过仅从最新的内部观察值中获取值,将 IObservable<IObservable<long>>
变成 IObservable<long>
。
最终它与原始 hs
流合并。
使用上面的示例代码,我得到以下输出:
0
1
2
3
1
2
3
4
5
6
7
23
24
25
8
我正在尝试使用 Rx 实现一个场景,其中我有两个热 Observable。流 1 和流 2。基于流 1 的数据,我需要启动流 2 或停止流 2。然后使用 CombineLatest 将两个流数据合并为一个。下面是我能够想出的代码。
有没有更好的实现方式?
我怎样才能使它更通用,就像我将有 Stream 1 然后是 Stream 2 .. n 对于来自 2 .. n 的每个流都有条件 Condition 2 .. n 利用数据Stream 1 检查其他流是否需要启动,然后以 CombineLatest 方式合并所有数据
代码:
IDisposable TfsDisposable = null;
// stream 1
var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1));
// stream 2
var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1)).Publish();
var observerHot = hotObs.Do(a =>
{
// Based on Condition to start the second stream
if (ConditionToStartStream2)
{
TfsDisposable = TfsDisposable ?? hotObs2.Connect();
}
})
.Do(a =>
{
// Based on condition 2 stop the second stream
if (ConditionToStopStream2)
{
TfsDisposable?.Dispose();
TfsDisposable = null;
}
}).Publish();
// Merge both the stream using Combine Latest
var finalMergedData = hotObs.CombineLatest(hotObs2, (a, b) => { return string.Format("{0}, {1}", a, b); });
// Display the result
finalMergedData.Subscribe(a => { Console.WriteLine("result: {0}", a); });
// Start the first hot observable
observerHot.Connect();
玩这个:
var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1.0));
var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(0.3));
var query =
hotObs2.Publish(h2s =>
hotObs.Publish(hs =>
hs
.Select(a => a % 7 == 0 ? h2s : Observable.Empty<long>())
.Switch()
.Merge(hs)));
这需要两个 observables 并使用在 lambda 中发布它们的重载来发布它们。它使它们在 lambda 的范围内变热,并防止需要处理对 .Connect()
.
然后我只是执行条件检查(在本例中是 a
偶数)然后返回另一个流,如果不返回空流。
然后 .Switch
通过仅从最新的内部观察值中获取值,将 IObservable<IObservable<long>>
变成 IObservable<long>
。
最终它与原始 hs
流合并。
使用上面的示例代码,我得到以下输出:
0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 23 24 25 8