在Android中使用RxJava创建REST API客户端

如果你做过Android(和Java)的开发,很有可能已经听说过RxJava了。RxJava是由Netflix开发的响应式扩展(Reactive Extensions)的Java实现。引用MSDN上对它的定义,Reactive Extensions是这样一个第三方库:它结合了可观察集合和LINQ式查询以达到异步和基于事件的编程效果。Netflix将这个库托管到了Github上,支持Java6以上的版本并且使它可以用于Android App开发。

本篇是介绍RxJava和Android的系列文章的第一篇,将会介绍如何在Android中使用RxJava observables(基于Square的Retrofit组件)创建REST API客户端。

在Android中使用RxJava创建REST API客户端

我们从添加所需的库文件开始。如果你用Maven的话,只需将下面的dependencies(依赖库)加到pom.xml中即可:

<dependency> 


    <groupId>com.squareup.retrofit</groupId> 


    <artifactId>retrofit</artifactId> 


    <version>1.2.2</version> 


</dependency> 


<dependency> 


    <groupId>com.netflix.rxjava</groupId> 


    <artifactId>rxjava-android</artifactId> 


    <version>0.14.6</version> 


</dependency> 

在本文中,我们将用气象地图开放平台(OpenWeatherMap) API作为演示示例。 OpenWeatherMap是一个免费的天气数据API,非常易于配置和使用,调用时只需传入位置信息(城市名或者是地理坐标)作为参数即可,具体效果请参见这个示例。它默认传输的是JSON格式的数据(但也可以配置为XML或HTML格式)。精度和温度单位也是可以配置的,更多详情请看这里

通常要实现调用一个API需要如下这几个步骤(每个步骤都有一堆公式化代码):

  1. 创建所需的模型类(必要时,添加上注解)。
  2. 实现请求—回应管理的网络层代码,并带错误处理。
  3. 用后台线程实现请求调用(一般是用异步任务的形式实现),用一个回调函数(Callback Function)来实现在UI线程上呈现回应信息。

创建模型类

第一步我们可以依靠一些类似jsonschema2pojo的JSON-POJO生成工具(半)自动化完成。OpenWeather API的模型类如下:

public class WeatherData { 


  


    public Coordinates coord; 


    public Local sys; 


    public List<Weather> weathers; 


    public String base; 


    public Main main; 


    public Wind wind; 


    public Rain rain; 


    public Cloud clouds; 


    public long id; 


    public long dt; 


    public String name; 


    public int cod; 


  


    public static class Coordinates { 


        public double lat; 


        public double lon; 


    } 


  


    public static class Local { 


        public String country; 


        public long sunrise; 


        public long sunset; 


    } 


  


    public static class Weather { 


        public int id; 


        public String main; 


        public String description; 


        public String icon; 


    } 


  


    public static class Main { 


        public double temp; 


        public double pressure; 


        public double humidity; 


        public double temp_min; 


        public double temp_max; 


        public double sea_level; 


        public double grnd_level; 


    } 


  


    public static class Wind { 


        public double speed; 


        public double deg; 


    } 


  


    public static class Rain { 


        public int threehourforecast; 


    } 


  


    public static class Cloud { 


        public int all; 


    } 


  


} 

用Retrofit实现网络调用

第二步中网络调用的实现通常我们需要写一大堆公式化的代码,但如果用Square公司的Retrofit组件来实现的话将大大减少代码量。只需要创建一个接口类(用注释来描述整个请求),然后用RestAdapter.Builder来创建客户端就行了。Retrofit也可以用来完成JSON的序列化与反序列化。

private interface ApiManagerService { 


    @GET("/weather") 


    WeatherData getWeather(@Query("q") String place, @Query("units") String units); 


} 

上面的示例中我们可以看到,方法前的注释是由一个HTTP方法(我们这里用的是GET,当然你也可以按需要用Retrofit实现POST、 PUT、DELETE和HEAD方法)和一个相对路径(基本路径是由RestAdapter.Builder提供的)。@Query注释用于组装请求参 数,我们这有两个参数,一个是place(代表位置),另一个是units计量单位。

我们来看一个具体的调用示例(实际代码中应该把这个调用放到一个非UI线程里)。这段代码还是比较容易理解的:

//... 


final RestAdapter restAdapter = new RestAdapter.Builder() 


    .setServer("http://api.openweathermap.org/data/2.5") 


    .build(); 


  


final ApiManagerService apiManager = restAdapter.create(ApiManagerService.class); 


final WeatherData weatherData = apiManager.getWeather("Budapest,hu", "metric"); 


//... 

怎么样,很简单吧,你只需要很少的代码就实现了整个调用过程,这就是Retrofit的威力,要了解更多,请点击这里

用RxJava实现响应式编程

现在我们就进入第三步了:RxJava部分!我们这里示例将用它来实现异步的请求调用。但这并不是RxJava所有的功能,以下对RxJava的介绍引用自Netflix的Github 知识库:

RxJava 是一个在Java虚拟机上实现的响应式扩展库:提供了基于observable序列实现的异步调用及基于事件编程。

它扩展了观察者模式,支持数据、事件序列并允许你合并序列,无需关心底层的线程处理、同步、线程安全、并发数据结构和非阻塞I/O处理。

它支持Java5及更高版本,并支持其他一些基于JVM的语言,如Groovy、Clojure和Scala。

我们假设你已经对RxJava有一些了解。如果没有的话,强烈建议先看看这两篇 文章和Netflix在Github Wiki上的前几页。

在最后的这个示例中,我们将实现一个API 管理器负责生成observable对象,并完成多并发调用(每个调用都请求同一个地址,但参数不同)。

首先我们需要将前面创建的接口类,换为这个类:

public class ApiManager { 


  


    private interface ApiManagerService { 


        @GET("/weather") 


        WeatherData getWeather(@Query("q") String place, @Query("units") String units); 


    } 


  


    private static final RestAdapter restAdapter = new RestAdapter.Builder() 


        .setServer("http://api.openweathermap.org/data/2.5") 


        .build(); 


    private static final ApiManagerService apiManager = restAdapter.create(ApiManagerService.class); 


  


    public static Observable<WeatherData> getWeatherData(final String city) { 


        return Observable.create(new Observable.OnSubscribeFunc<WeatherData>() { 


            @Override 


            public Subscription onSubscribe(Observer<? super WeatherData> observer) { 


                try { 


                    observer.onNext(apiManager.getWeather(city, "metric")); 


                    observer.onCompleted(); 


                } catch (Exception e) { 


                    observer.onError(e); 


                } 


  


                return Subscriptions.empty(); 


            } 


        }).subscribeOn(Schedulers.threadPoolForIO()); 


    } 


  


} 

我们先来看下getWeatherData()这个方法,它调用了Observable.create()方法并向方法传入一个 Observable.OnSubscribeFunc的实现,以此得到一个Observable对象并返回。并且一旦Observable对象被订阅 (subscribed)后就会开始工作。Observable每次处理的结果都会当作参数传给onNext()方法。因为我们这里只是想实现网络请求的 并发调用,所以只需要让每个Observable对象中调用一次请求即可。代码最后调用onComplete()方法。这里的subscribeOn() 方法很重要,它决定了程序将选用哪种线程。这里调用的是Schedulers.threadPoolForIO(),此线程用于优化IO和网络性能相关的 工作。

最后一步是要实现这个API调用。下面的代码实现了并发网络请求,每个请求都使用不同的调用参数异步调用同一个url:

Observable.from(cities) 


            .mapMany(new Func1<String, Observable<WeatherData>>() { 


                @Override 


                public Observable<WeatherData> call(String s) { 


                    return ApiManager.getWeatherData(s); 


                } 


            }) 


            .subscribeOn(Schedulers.threadPoolForIO()) 


            .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 


            .subscribe(new Action1<WeatherData>() { 


                @Override 


                public void call(WeatherData weatherData) { 


                    // do your work 


                } 


            }); 

Observable.from()方法将城市名称数组转化为一个observable对象,将数组里的字符串提供给不同的线程。然后mapMany()方法将会把前者提供的每一个字符串都转化为observable对象(译注:新对象包含的是weatherData对象数据)。这里的转化通过调用ApiManager.getWeatherData()完成。

这里还是注册在I/O线程池上。在Android系统上,如果需要把结果展示在UI上,就必须把数据发布给UI线程处理。因为我们知道,在 Android上只有最原始的那个创建界面的线程才可以操作界面。这里只需要用observeOn()方法调用 AndroidSchedulers.mainThread()即可。subscribe()方法的调用将触发observable对象,我们可以在这里 处理observable对象发出的结果。

这个示例展示了RxJava强大的功能。如果没有Rx,我们需要创建N个线程去调用请求,然后通过异步方式把处理结果交给UI线程。使用Rx只需编写很少的代码就完成工作,使用它强大的功能创建、合并、过滤和转化observable对象。

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