Retrofit 2 + RxJava 将类似的请求干净地链接在一起

Question

目标

在我的应用程序中，我希望使用 Retrofit 2 将一些文件上传到我的网络服务器（一次多个文件，在本例中为图片。）并且在每个文件上传完成后我想更新一个 SQL table 与该特定文件的路径。

尝试过

我是函数式编程范式的新手，所以我的理解在这里可能会被误导。我有两个不同的对象，一个 FileResponse（DTO 表示上传文件后来自我的 Web 服务器的响应）和一个 Photo 对象。此 Photo 对象有两个字段，并充当在我的后端服务器中持久保存的实体。它的字段对应于列，并且单独上传这些对象中的每一个都可以正常工作。我尝试做的是一次性完成双重操作。

这是我尝试过的：

List<Observable<FileResponse>> mObservables = new ArrayList<>(3);

...
...

Observable.merge(mObservables).
            map(new Func1<FileResponse, Observable<Photo>>() {
                @Override
                public Observable<Photo> call(FileResponse fileResponse) {
                    Photo photo = new Photo();
                    photo.setPath(fileResponse.getUrl());
                    photo.setId("demo123");
                    return mPhotoService.createPhoto(photo);
                }
            }).forEach(
                new Action1<Observable<Photo>>() {
                    @Override
                    public void call(Observable<Photo> photoObservable) {

                    }
                },
                new Action1<Throwable>() {
                    @Override
                    public void call(Throwable throwable) {
                        Log.e(TAG, "Error: " + throwable.getMessage());
                    }
                }
            );

这是我背后的逻辑：

merge( ) — 将多个 Observable 合并为一个。

我希望将我创建的 Observable 列表合并在一起，以便我对它们中的每一个执行相同的操作。在这种情况下，Observables 是 FileResponse 类型。这是上传到文件的网络服务。

map ( ) - 通过对每个项目应用函数来转换 Observable 发出的项目。

在这种情况下，我想对 FileResponse Observables 应用一个函数，returns 一个新的 Observable，Observable。

forEach( ) — 对 Observable 发出的每个项目调用一个函数；阻塞直到 Observable 完成。

然后这将获取每个发出的 Observable 并上传它。但是在这种情况下，这部分失败了。文件成功上传，但 forEach 部分只是 returns "Error: null"。

问题

这种理解是否接近我想要达到的目标？同样，我只是希望将多个请求链接在一起，在其他请求成功时执行新请求。有更好/正确的方法吗？

编辑备注：

我忘了说，我可以这样实现我想要的：

Observable.merge(mObservables)
            .map(new Func1<FileResponse, Observable<Photo>>() {
                @Override
                public Observable<Photo> call(FileResponse fileResponse) {
                    Photo photo = new Photo();
                    photo.setPath(fileResponse.getUrl());
                    photo.setDogId("123");
                    return mPhotoService.createPhoto(photo);
                }
            })
           .subscribe(new Subscriber<Observable<Photo>>() {
                    @Override
                    public void onCompleted() {
                        Log.d(TAG, "Save complete!");
                    }

                    @Override
                    public void onError(Throwable e) {
                        Log.e(TAG, "Error: " + e.getMessage());
                    }

                    @Override
                    public void onNext(Observable<Photo> photoObservable) {
                        photoObservable.subscribeOn(Schedulers.newThread()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                                .subscribe(new Subscriber<Photo>() {
                                    @Override
                                    public void onCompleted() {
                                        Log.d(TAG, "Here!");
                                    }

                                    @Override
                                    public void onError(Throwable e) {
                                        Log.d(TAG, "Error! " + e.getMessage());
                                    }

                                    @Override
                                    public void onNext(Photo photo) {
                                        Log.d(TAG, "Woo!!");
                                    }
                                });
                    }
                }
            );

但我试图找到一种可能更简洁的方法来执行此操作。如果这是唯一的方法，那就够公平了。只是想就我的想法获得更多意见，看看我可以做些什么来让它看起来更好（或最佳实践）。

Answer 1

为了使其更简洁（并避免额外订阅 onNext 中的项目），您可以将 map() 切换为 flatMap():

Observable.merge(mObservables)
                .flatMap(new Func1<FileResponse, Observable<Photo>>() {
                    @Override
                    public Observable<Photo> call(FileResponse fileResponse) {
                        Photo photo = new Photo();
                        return mPhotoService.createPhoto(photo);
                    }
                })
                .forEach(new Action1<Photo>() {
                    @Override
                    public void call(Photo photo) {

                    }
                });

正如您在代码片段中看到的，flatMap 之后的下一个运算符将看到 Photo 个对象（与 map() 之后的 Observable<Photo> 相比）。

Retrofit 2 + RxJava 将类似的请求干净地链接在一起

Retrofit 2 + RxJava chaining similar requests together cleanly

android

rest

rx-java

retrofit2