Kotlin协程使用


前言

为了适应Android发展潮流和学习GitHub上大佬们的代码学习Kotlin协程使用


一、 协程是什么?

  • 轻量:您可以在单个线程上运行多个协程,因为协程支持挂起,不会使正在运行协程的线程阻塞。挂起比阻塞节省内存,且支持多个并行操作。
  • 内存泄漏更少:使用结构化并发机制在一个作用域内执行多项操作。
  • 内置取消支持:取消操作会自动在运行中的整个协程层次结构内传播。

二、协程使用步骤

1.引入库

//协程核心库
    implementation 'org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.3.9'
    implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.3.9"

2.开始使用协程

开启一个简单全局协程

 GlobalScope.launch {      //GlobalScope 启动新的协程,它的生命周期只受整个应用程序的生命周期限制
            val banner = MM.getData().getBanner().execute().body()
            Log.i(TAG, "${banner?.msg}")
        }

MM.getData().getBanner()

这是我retrofit封装的一个请求

import retrofit2.Retrofit
import retrofit2.converter.gson.GsonConverterFactory

class MM {
    companion object{
        fun getData(): Api =
            Retrofit.Builder().addConverterFactory(GsonConverterFactory.create()).baseUrl("http://124.93.196.45:10002")
                    .build().create(Api::class.java)

    }
}

Api.kt

interface Api {
    @GET("/userinfo/xx")
    fun getBanner():Call<Carousel>
    }

开始切换线程

   GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
            val banner = withContext(Dispatchers.IO) { MM.getData().getBanner().execute().body() }  //数据请求
            textView72.text = banner.msg       //更新ui
        }

简化封装使用

 GlobalScope.launch {  //Lambada
            val banner = MM.getData().getBanner_kt()        //封装成挂起函数
            textView72.text = banner.msg       //更新ui
        }

多协程异步处理

        GlobalScope.launch{
            val async = async { MM.getData().getBanner_kt() }  //异步
            val async2 = async { MM.getData().getBanner_kt() }
            val b = async.await().msg + async2.await().msg
            textView72.text = b.toString()
        }

api.kt

    //挂起函数
    @GET("/userinfo/xx")
    suspend fun getBanner_kt():Carousel  //声明suspend函数

3.集成viewMode使用:viewModelScope

viewModelScope 是预定义的 CoroutineScope,包含在 ViewModel KTX 扩展中。请注意,所有协程都必须在一个作用域内运行

添加依赖

    //集成viewModel
    implementation "androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.3.1"

这里新建一个Viewmodel类

 class MyViewModel : ViewModel(){
        fun loadData(){
            viewModelScope.launch(Dispatchers.IO){
                val banner = MM.getData().getBanner().execute().body()   //retrofit同步请求
                println(banner?.msg)
            }
        }
    }
  • launch 是一个函数,用于创建协程并将其函数主体的执行分派给相应的调度程序。
  • Dispatchers.IO 指示此协程应在为 I/O 操作预留的线程上执行。
    当然也可以使用Lmbada写法
            viewModelScope.launch{
                val banner = MM.getData().getBanner().execute().body()   //retrofit同步请求
                println(banner?.msg)
            }

不过这里的默认模式是主线程的

在ViewModel里面使用的好处:
在 ViewModel 的作用域内执行。如果 ViewModel 因用户离开屏幕而被销毁,则 viewModelScope 会自动取消,且所有运行的协程也会被取消
最后控制台成功打印

I/System.out: 查询成功

4.async与launch

launch 更多是用来发起一个无需结果的耗时任务(如批量文件删除、创建),这个工作不需要返回结果。async 函数则是更进一步,用于异步执行耗时任务,并且需要返回值(如网络请求、数据库读写、文件读写),在执行完毕通过 await() 函数获取返回值。

网络异步处理

lifecycleScope.launch{      //异步处理
            try {
                val bannerKt = MM.getData().getBanner_kt()
                textView72.text = bannerKt.msg
            } catch (e: Throwable) {
            }
        }

三、suspend挂起函数关键字

协程概念:启动一个协程可以使用 launch 或者 async 函数,协程其实就是这两个函数中闭包的代码块。

挂起函数:协程的代码块中,线程执行到了 suspend 函数这里的时候,就暂时不再执行剩余的协程代码,跳出协程的代码块,继续走主线程。

首先自定义一个挂起函数

  //挂起函数   当有耗时操作,自定义延迟操作时,
    private suspend fun loadData2()= withContext(Dispatchers.IO){ MM.getData().getBanner().execute().body() }

在主线程中调用:可以看到报错
那么挂起函数只能写在被另一个挂起函数里或协程里
在这里插入图片描述
在声明suspend关键字的函数里要有其他挂起函数的调用不然和普通方法没有区别
其中withContext()就是一个挂起函数它的作用是对线程进行切换

常用的 Dispatchers ,有以下三种:

  • Dispatchers.Main:Android 中的主线程
  • Dispatchers.IO:针对磁盘和网络 IO 进行了优化,适合 IO 密集型的任务,比如:读写文件,操作数据库以及网络请求
  • Dispatchers.Default:适合 CPU 密集型的任务,比如计算

总结

提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify的循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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