RxJava个人学习总结1

概述:

rxjava是用java实现ReactiveExtensions,可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。它扩展了观察者模式来支持数据/事件序列,而抽象掉的事情,如低级别的线程,同步,线程安全和并发数据结构.


以上是官网对rxjava的介绍,那到底rxjava是个什么东东呢,(用到今天自己都没总结过),rxjava是一种观察者模式,采用的响应式编程的方式,响应式代码的基本组成部分是Observables和Subscribers,Observable负责发送消息,而Subscriber则用于消费消息,这么一说有人肯定想
这跟Handler、AsyncTask差不多干嘛还要去学这个呢?问题就在这,这也是rxjava的最大优点,rxjava能极大的简化各个模块类之间的耦合度
能在程序逻辑变得很复杂的情况下,依然保持简洁,本博客不会去具体讲Rxjava,只是将里面的一些常用函数列举。

接下来就来看实际应用:
首先引入哪些依赖就不用多讲了。

Rxjava中有很多操作符,这里列举几个常用的操作符,文档会在文章底部给出:

  public static void createObsevable() {
        //定义被观察者
        Observable<String> observable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
            @Override
            public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
                if (!subscriber.isUnsubscribed()) {
                    subscriber.onNext("hello");
                    subscriber.onNext("world");
                    subscriber.onNext(downLoadJson());
                    subscriber.onNext("HPC");
                    subscriber.onCompleted();
                }
            }
        });
		//观察者
        Subscriber<String> subscriber = new Subscriber<String>() {
            @Override
            public void onCompleted() {

            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {

            }

            @Override
            public void onNext(String s) {
                System.out.println(s);
            }
        };
		//关联被观察者
        observable.subscribe(subscriber);
    }
	
	
    public static String downLoadJson() {
        return "json data";
    }
打印输出:helloworldjson dataHPC
上面的public void call方法中有三个回调方法:onNext,onError,onCompleted,这三个方法对应着Subscriber中的三个回调方法,
会将onNext,onError,onCompleted中的参数传递到Subscriber中,有人在想:靠!这么复杂,干嘛还用啊!这里我要说明的是rxjava
是将整个代码的耦合度变低,将这个逻辑变的
简洁,并不是说能节省代码量,更多的是以增加代码量来换取逻辑简洁。


public static void createPrint() {
        Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() {

            @Override
            public void call(Subscriber<? super Integer> subscriber) {
                if (!subscriber.isUnsubscribed()) {
                    for (int i = 1; i < 10; i++) {
                        subscriber.onNext(i);
                    }
                    subscriber.onCompleted();
                }
            }
        }).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
            @Override
            public void onCompleted() {

            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {

            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                System.out.println(integer);
            }
        });
    }

打印输出:123456789
这里的方式与上面方式的区别在于这种方式是通过.的方式来回调给观察者的。


	//使用在被观察者,返回的对象一般都是数值类型
    public static void from() {
        Integer[] item = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
        Observable observable = Observable.from(item);
        observable.subscribe(new Action1() {
            @Override
            public void call(Object o) {
                System.out.println(o.toString());
            }
        });
    }

打印输出:123456789
from()它接收一个集合作为输入,然后每次输出一个元素给subscriber


	//指定某一时刻进行数据发送
    public static void interval() {
        Integer[] items = {1, 2, 3, 4, 5};
        Observable observable = Observable.interval(1, 1, TimeUnit.SECONDS);
        observable.subscribe(new Action1() {
            @Override
            public void call(Object o) {
                System.out.println(o.toString());
            }
        });
    }
	这里会每隔1秒打印出一个1个字符

	//使用范围数据,指定输出数据的范围
    public static void range() {
        Observable observable = Observable.range(1, 40);
        observable.subscribe(new Subscriber<Integer>() {
            @Override
            public void onCompleted() {

            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {

            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                System.out.println(integer);
            }

        });
    }
	这里会从根据指定的范围,输出相应的数字

	//使用过滤功能
    public static void filter() {
        Observable observable = Observable.just(1, 2, 3, 4, 5);
        observable.filter(new Func1<Integer, Boolean>() {
            @Override
            public Boolean call(Integer o) {
                return o < 5;
            }
        }).observeOn(Schedulers.io()).subscribe(new Subscriber<Integer>() {
            @Override
            public void onCompleted() {

            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {

            }

            @Override
            public void onNext(Integer integer) {
                System.out.println(integer.toString());
            }
        });
    }
	将其中小于5的数字给过滤掉,进行输出。

	//延迟操作,只有创建订阅者并且订阅之后才会创建Observable
    public void defer() {
        Observable.defer(() -> Observable.just(1, 2, 3, 4)).subscribe(new Action1<Integer>() {
            @Override
            public void call(Integer s) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, s, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }

	//将list数组中的数据一个个取出来
	private void fromList() {
        List<String> stringList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            stringList.add("" + i);
        }
        Observable<String> observable = (Observable<String>) Observable.from(stringList).subscribe(s -> Toast.makeText(MainActivity.this, "", Toast.LENGTH_LONG).show());
    }

   //有限循环,将指定的内容循环发送指定的次数
    private void repeat() {
        Observable<Integer> observable = (Observable<Integer>) Observable.just(1, 2, 3, 4).repeat(10).subscribe(new Action1<Integer>() {
            @Override
            public void call(Integer integer) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, "" + integer, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }

   //可以将类型进行转换
    private void flatMap() {
        Observable<Integer> observable = Observable.just(1, 2, 3, 4);
        Observable<String> observable1 = (Observable<String>) observable.flatMap(new Func1<Integer, Observable<String>>() {
            @Override
            public Observable<String> call(Integer integer) {
                return Observable.just(integer + "");
            }
        }).subscribe(new Action1<String>() {
            @Override
            public void call(String s) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, s, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }
	Observable.flatMap()接收一个Observable的输出作为输入,同时输出另外一个Observable

	//转换为可以迭代的数据
    private void flatMapIterable() {
        Observable<Integer> observable = (Observable<Integer>) Observable.just(1, 2, 3, 4, 5, 6).flatMapIterable(new Func1<Integer, List<Integer>>() {
            ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>();

            @Override
            public List<Integer> call(Integer integer) {
                arrayList.add(integer);
                return arrayList;
            }
        }).subscribe(new Action1<Integer>() {
            @Override
            public void call(Integer integer) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, "" + integer, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }

	//对值直接进行操作
    private void map() {
        Observable.just(1, 2, 3, 4).map(integer -> integer + "").subscribe(new Action1<String>() {
            @Override
            public void call(String s) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, s, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }

//直接强制类型转换,和map区别是:map是通过某种方式将一种类型转换成另一种类型
//而cast是通过java的强制类型转换变成对应的类型
    private void cast() {
        Object o = new String();
        Observable.just(o).cast(String.class).subscribe(new Action1<String>() {
            @Override
            public void call(String s) {
                Toast.makeText(MainActivity.this, s, Toast.LENGTH_SHORT).show();
            }
        });
    }

到这里就讲这么多,关于rxjava线程的切换主要就是调用ObserverOn()和SubscribeOn()两个方法,会在后面的RxAndroid中提及。
总结:
1.Observable和Subscriber可以做任何事情
Observable可以是一个数据库查询,Subscriber用来显示查询结果;
Observable可以是屏幕上的点击事件,Subscriber用来响应点击事件;
Observable可以是一个网络请求,Subscriber用来显示请求结果。(使用最多)


2.Observable和Subscriber是独立于中间的变换过程的。
在Observable和Subscriber中间可以增减任何数量的map。整个系统是高度可组合的,操作数据是一个很简单的过程。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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