Combine.framework 是Apple在2019 WWDC 上基于Swift推出的函数响应框架(Functional Reactive Programming),支持Apple全平台的操作系统(iOS13+,macOS 10.15+等)。函数式响应框架无论在哪个平台早已流行泛滥,开源的Rx更是实现了各种语言的响应式编程框架。Apple在这个时候推出响应式框架,无疑是对自己护城河的进一步巩固。事实上SwiftUI的数据驱动就是依赖Combine。
在 Xcode 13.2 中,苹果完成了 async/await 的向前部署(Back-deploying)工作,将最低的系统要求降低到了 iOS 13(macOS Catalina),这一举动鼓舞了越来越多的人开始尝试使用 async/await 进行开发。当大家在接触了异步序列(AsyncSequence)后,会发现它同 Combine 的表现有些接近,尤其结合近两年 Combine 框架几乎没有什么变化,不少人都提出了疑问:苹果是否打算使用 AsyncSequence 和 AsyncStream 替代 Combine。
我们在使用订阅者的时候,都是用Sink或者Assign,但是大家有没有想过一个问题,这两种订阅者在第一次连接到发布者的时候,会发送一个无限大(unlimited)的需求(Demand)。
如果说 Publisher 决定了发布什么样的 (what) 数据的话,Scheduler(调度器) 所要解决的就是两个问题:在什么地方 (where),以及在什么时候 (when) 来发布数据和接收数据。我们都知道,在 iOS 开发中如果需要更新 UI,需要保证相关操作发生在主线程。在 Combine 中如果数据流前面的 Publisher 是在后台线程进行操作,那么在订阅时,当状态的变化会更新 UI 时,需要将数据流中接收数据的线程切换到主线程。
Combine 既可以在 SwiftUI 中使用,也可以在 UIKit 中使用。下面分别实践一下。
iOS 应用开发中最常见的错误之一是线程错误,当开发者试图从一个闭包中更新用户界面时,会出现这种错误。为了解决这个问题,我们可以使用 DispatchQueue.main 和 threads。
前面我们用过Just,其数据的发布和订阅是同步行为。如果希望数据的发布和订阅是异步的,可以使用Future。Future可以创建一个接收未来数据与事件的 Publisher。Future定义如下:
Publisher 中的 Output 和 Failure 两个关联类型如果进行多次嵌套会让类型变得非常复杂,难以阅读,而实际开发中往往需要经过多次的操作才能得到合适的 Publisher。 对于 Subscriber 来说,只需要关心 Publisher 的 Output 和 Failure 两个类型就能顺利订阅,它并不需要具体知道这个 Publisher 是如何得到、如何嵌套的。 为了对复杂类型的 Publisher 进行类型抹消,Combine 提供了eraseToAnyPublisher()方法将复
Publisher 根据 Subscriber 的请求提供数据。如果没有任何订阅请求,Publisher 不会提供任何数据。所以可以这样说,Subscriber负责向 Publisher 请求数据并接收数据(或失败)。
面向异步数据流的编程思想。业界比较知名的响应式框架是 ReactiveX 系列。Rx 也有 Swift 版本 — RxSwift。
概念 Combine 中包括Publisher在内的一系列角色都使用协议来进行定义,这是 Swift 面向协议编程思想的具体体现。 Publisher 随着时间推移向一个或多个Subscriber发布数据。 Publisher 最主要的工作其实有两个 被 Subscriber 订阅 发布数据和数据 Publisher定义 public protocol Publisher { /// 发送的数据的类型 associatedtype Output /// Publisher可能产生
Subject是一种特殊的 Publisher,最大的特点是可以手动发送数据。定义如下:
iOS开发中UIKit中控件的交互方式默认是Target-Action,这种方式简单且直观。不过,一个问题在于编码方式太过于繁琐,需要定义一个方法,然后调用addTartget方式进行绑定;在复杂页面交互,需要跨多级数据传递的时候,就变得异常繁琐。
在上一次Spock实践中我们介绍了Spock的文档化测试和HTTP接口测试实践,今天我们用Spock做一些mock的实践。
经过两年多的时间,SwiftUI发展到当前的3.0版本,无论SwiftUI的功能还是Swift语言本身在这段时间里都有了巨大的提升。是时候使用Async/Await来重构我的的状态容器代码了。
VIPER架构模式是MVC或MVVM的另一种选择。虽然SwiftUI和Combine框架创建了一个强大的组合,可以快速构建复杂的ui和在应用程序中移动数据,但它们也面临着各自的挑战和对架构的看法。
所有被勾选了“Static”的GameObject,其中的Mesh Filter中的mesh都会被合并到 "Combined Mesh (root: scene)" 中。
本文介绍了如何使用PowerShell的Join-Path命令将多个路径连接在一起,包括使用Join-Path命令本身的嵌套参数和[io.path]::combine函数等方法。
接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了。而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。
本文将聊聊一个与创建复杂的 SwiftUI 应用很契合的框架 —— The Composable Architecture( 可组装框架,简称 TCA )。包括它的特点和优势、最新的进展、使用中的注意事项以及学习路径等问题。
前些日子,一位网友在聊天室中就如下的 问题[3] 与大家进行了交流与探讨 —— 如何通过 Text + AttributedString 实现类似文章关键字检索的功能,并可通过按钮在搜索结果中进行滚动切换?
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码(例如,在C语言中,指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化)。
在大数据程序流行的今天,许多程序都面临着共同的难题:程序输入数据趋于无限大,抵达时间又不确定。一般的解决方法是采用回调函数(callback-function)来实现的,但这样的解决方案很容易
No.37期 字数统计 Mr. 王:我们来看几个 MapReduce 应用的实际例子,这样更有助于你对它的认识。 小可:我也迫不及待地想试试 MapReduce 的应用了。 Mr. 王:先讲一个最基
在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示:
我是在去年阅读王巍写的《SwiftUI 与 Combine 编程》才第一次接触到单一数据源这一概念的。
本文将对 @Published 与符合 ObservableObject 协议的类实例之间的沟通机制做以介绍,并通过三个示例:@MyPublished( @Published 的仿制版本 )、@PublishedObject(包装值为引用类型的 @Published 版本)、@CloudStorage(类似 @AppStorage ,但适用于 NSUbiquitousKeyValueStore ),来展示如何为其他的自定义属性包装类型添加可访问包裹其的类实例的属性或方法的能力。
代码如上所示,外循环每执行一次,我们要进行一次乘法计算。i = 0,ni = 0;i = 1,ni = n;i = 2,ni = 2n。因此,我们可以把乘法换成加法,以n为步长,这样就减小了外循环的代码量。
在上一篇文章Go 每日一库之 message-bus中,我们介绍了一款小巧、实现简单的异步通信库。作为学习,message-bus确实不错。但是在实际使用上,message-bus的功能就有点捉襟见肘了。例如,message-bus将消息发送到订阅者管道之后就不管了,这样如果订阅者处理压力较大,会在管道中堆积太多消息,一旦订阅者异常退出,这些消息将会全部丢失!另外,message-bus不负责保存消息,如果订阅者后启动,之前发布的消息,这个订阅者是无法收到的。这些问题,我们将要介绍的watermill都能解决!
在使用 transform 操作符时,可以任意多次调用 emit ,这是 transform 跟 map 最大的区别:
按下Activity1中的Button, 会跳转到Activity2; 按下Activity2中的button, 会通过EventBus去通知Activity1; Activity1会通过OnEvent接收, 如果接收到Activity2发送过来消息, 然后触发Toast;
在上图所示中,计数器有19个,分为四个组:File Output Format Counters、FileSystemCounters、File Input Format Counters和Map-Reduce Framkework。
在前些阵子的《ThreadLocal与ScopedValue》文章中,已经详细地描述了ThreadLocal与ScopedValue的作用。不同的多线程应用环境造就了不一样的两个本地线程缓存方案,实际项目开发中仍然是与多线程环境相互结合才能发挥它们最大的作用。
今天之所以在写一篇关于 App Studio 的文章是由于,App Studio 经过了几次升级功能得到了明显提升还能够调用系统功能了。而且能够更方便的和应用商店关联公布 Universal Windows 应用(注:这是指 Windows 8.1 和 Windows Phone 8.1应用)以及 Windows Phone 8.0应用。接下来我为大家在介绍一下这升级后的 Universal Windows App Studio
越来越多同学打算开始用 Swift 来开发了,可很多人以前都没接触过 Swift。这篇和我以前文章不同的是,本篇只是面向 Swift 零基础的同学,内容主要是一些直接可用的小例子,例子可以直接在工程中用或自己调试着看。
判断一个可滚动控件( ScrollView、List )是否处于滚动状态在某些场景下具有重要的作用。比如在 SwipeCell[3] 中,需要在可滚动组件开始滚动时,自动关闭已经打开的侧滑菜单。遗憾的是,SwiftUI 并没有提供这方面的 API 。本文将介绍几种在 SwiftUI 中获取当前滚动状态的方法,每种方法都有各自的优势和局限性。
通过图书管理系统引入多表操作:如果我们创建表的方式是先抽象出表与表之间相同的字段建一个父类,然后在用每个表类去继承这个父类,如下面的代码,我们将无法得到期望的表字段。
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后,反应式编程又来了,Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的,在java领域中,关于Reactive,有一个框架规范,叫【Reactive Streams】,在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用,但是或多会少你接触过异步Servlet,同时又有这么一种论调:异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能,但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后,是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程,所以会有这种感觉。没关系,下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
我用过很多消息系统,比如:简单的 Redis Streams;高效的 Kafaka 等等,不过自从我把编程语言切换到 Golang 以后,总觉得必须找个用 Golang 开发的消息系统才配得上门当户对,原本我已经和小家碧玉的 NSQ 厮守终生,不过当我认识了上流社会 CNCF 钦定的大家闺秀 NATS 后,刹那间就仿佛徐志摩遇到了林徽因,扭头就给结发妻子写了休书。
保存后,进入系统的全局安全配置,把启动安全和防止跨站店请求伪造给去掉,不然会造成webhook 403错误
StateObject 是在 SwiftUI 2.0 中才添加的属性包装器,它的出现解决了在某些情况下使用 ObservedObject 视图会出现超预期的问题。本文将介绍两者间的异同,原理以及注意事项。
奥运会参加百米的田径运动员听到枪声,比赛立即进行。其中枪声是事件,而运动员比赛就是这个事件发生后的动作。不参加该项比赛的人对枪声没有反应。
本文通过很多的数据测试分析在一个项目引用很多个外部项目和将外部项目的类合并到一个项目之间的启动性能的不同。 通过分析知道了如果一个项目引用了很多项目,而且在启动过程会全部调用这些项目,这时的软件性能会比将这些项目的代码合并到一个项目的慢很多 本文的数据为 预编译框架,开发高性能应用 - 课程 - 微软技术暨生态大会 2018 - walterlv 提供
使用 RabbitMQ 时,消息发送方期望杜绝任何消息丢失或投递失败场景(否则 MQ 将失去其存在意义)。RabbitMQ 提供两个选项控制消息的投递可靠性模式。
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既然异步通讯这么差,为什么还要用这种,那是因为它有自己的一些长处,同步通讯,像打电话,你正在跟一个妹子打电话,现在又有两个妹子给你打来电话,抱歉打不通,因为你只能同一时刻和一个妹子聊天。
大家好,我是小菜。一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人!如果你也想成为我想成为的人,不然点个关注做个伴,让小菜不再孤单!
Shuffle 过程 上一章里讨论了 job 的物理执行图,也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的,同时也分析了 task 是怎么产生 result,以及 result 怎么被收集后计算出最终结果的。然而,我们还没有讨论数据是怎么通过 ShuffleDependency 流向下一个 stage 的? 对比 Hadoop MapReduce 和 Spark 的 Shuffle 过程 如果熟悉 Hadoop MapReduce 中的 shuffle 过程
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