RxPY - 概述

本章解释什么是响应式编程，什么是 RxPY，它的操作符、特性、优点和缺点。

什么是响应式编程？

响应式编程是一种编程范式，它处理数据流和变化的传播。这意味着，当一个组件发出数据流时，变化将通过响应式编程库传播到其他组件。变化的传播将持续到到达最终接收器。

使用 RxPY，您可以很好地控制异步数据流，例如，可以使用 Observable 追踪对 URL 的请求，并使用 Observer 监听请求何时完成以获取响应或错误。

RxPY 允许您使用Observables处理异步数据流，使用Operators（例如 filter、sum、concat、map）查询数据流，并使用Schedulers利用数据流的并发性。创建 Observable 会得到一个带有 on_next(v)、on_error(e) 和 on_completed() 方法的 Observer 对象，需要对其进行订阅才能在事件发生时收到通知。

可以使用管道操作符以链式格式使用多个操作符查询 Observable。

RxPY 提供各种类别的操作符，例如：

• 数学操作符

• 转换操作符

• 过滤操作符

• 错误处理操作符

• 实用程序操作符

• 条件操作符

• 创建操作符

• 可连接操作符

本教程将详细解释这些操作符。

什么是 RxPy？

根据 RxPy 官方网站 (https://rxpy.readthedocs.io/en/latest/.) 的定义，RxPY 是一个用于使用可观察集合和可管道查询操作符在 Python 中组合异步和基于事件的程序的库。

RxPY 是一个支持响应式编程的 Python 库。RxPY 代表Python 的响应式扩展。它是一个使用 Observable 来处理响应式编程的库，该库处理异步数据调用、回调和基于事件的程序。

RxPy 的特性

在 RxPy 中，以下概念负责处理异步任务：

Observable

Observable 是一个函数，它创建一个 Observer 并将其附加到具有预期数据流的源，例如 Tweets、计算机相关事件等。

Observer

它是一个带有 on_next()、on_error() 和 on_completed() 方法的对象，当与 Observable 交互时（例如，传入 Tweets 等）将被调用。

Subscription（订阅）

创建 Observable 后，需要订阅它才能执行 Observable。

Operators（操作符）

操作符是一个纯函数，它以 Observable 作为输入，输出也是一个 Observable。您可以使用管道操作符在 Observable 数据上使用多个操作符。

Subject

Subject 既是 Observable 序列，也是 Observer，可以进行多播，即与已订阅的多个 Observer 通信。Subject 是一个冷 Observable，即值将在已订阅的 Observer 之间共享。

Schedulers（调度器）

RxPy 的一个重要特性是并发性，即允许任务并行执行。为此，RxPy 具有两个与调度器一起工作的操作符 subscribe_on() 和 observe_on()，它们将决定订阅任务的执行。

使用 RxPY 的优点

以下是 RxPy 的优点：

• 在处理异步数据流和事件方面，RxPY 是一个很棒的库。RxPY 使用 Observable 来处理响应式编程，该编程处理异步数据调用、回调和基于事件的程序。

• RxPY 提供了大量的操作符，涵盖数学、转换、过滤、实用程序、条件、错误处理和连接等类别，在使用响应式编程时使生活更加轻松。

• 使用 RxPY 中的调度器可以实现并发性，即多个任务一起工作。

• 使用 RxPY 可以提高性能，因为它简化了异步任务和并行处理的处理。

使用 RxPY 的缺点

• 使用 Observable 调试代码有点困难。