RxPY - Visão geral
Este capítulo explica o que é programação reativa, o que é RxPY, seus operadores, recursos, vantagens e desvantagens.
O que é programação reativa?
A programação reativa é um paradigma de programação que lida com o fluxo de dados e a propagação da mudança. Isso significa que, quando um fluxo de dados é emitido por um componente, a mudança será propagada para outros componentes por uma biblioteca de programação reativa. A propagação da mudança continuará até atingir o receptor final.
Ao usar o RxPY, você tem um bom controle sobre os fluxos de dados assíncronos, por exemplo, uma solicitação feita para URL pode ser rastreada usando observável e usar o observador para ouvir quando a solicitação for concluída para resposta ou erro.
RxPY oferece a você lidar com fluxos de dados assíncronos usando Observables, consulte os fluxos de dados usando Operators ou seja, filtrar, somar, concatenar, mapear e também usar a simultaneidade para os fluxos de dados usando Schedulers. Criando um Observable, dá um objeto observador com os métodos on_next (v), on_error (e) e on_completed (), que precisa sersubscribed para que recebamos uma notificação quando um evento ocorrer.
O Observable pode ser consultado usando vários operadores em um formato de cadeia usando o operador de tubo.
RxPY oferece operadoras em várias categorias como: -
Operadores matemáticos
Operadores de transformação
Operadores de filtragem
Operadores de tratamento de erros
Operadores de serviços públicos
Operadores condicionais
Operadores de criação
Operadores conectáveis
Esses operadores são explicados em detalhes neste tutorial.
O que é RxPy?
RxPY é definido como a library for composing asynchronous and event-based programs using observable collections and pipable query operators in Python conforme o site oficial da RxPy, que é https://rxpy.readthedocs.io/en/latest/.
RxPY é uma biblioteca python para dar suporte à programação reativa. RxPy significaReactive Extensions for Python. É uma biblioteca que usa observáveis para trabalhar com programação reativa que lida com chamadas de dados assíncronas, retornos de chamada e programas baseados em eventos.
Recursos do RxPy
No RxPy, os conceitos a seguir cuidam de lidar com a tarefa assíncrona -
Observável
Um observável é uma função que cria um observador e o anexa à fonte com fluxos de dados esperados de, por exemplo, Tweets, eventos relacionados ao computador, etc.
Observador
É um objeto com os métodos on_next (), on_error () e on_completed (), que será chamado quando houver interação com o observável, isto é, a fonte interage para um exemplo de Tweets recebidos, etc.
Inscrição
Quando o observável é criado, para executar o observável, precisamos assiná-lo.
Operadores
Um operador é uma função pura que recebe observáveis como entrada e a saída também é observável. Você pode usar vários operadores em dados observáveis usando o operador pipe.
Sujeito
Um assunto é uma sequência observável, bem como um observador que pode fazer multicast, ou seja, falar com muitos observadores que se inscreveram. O assunto é um observável frio, ou seja, os valores serão compartilhados entre os observadores que foram inscritos.
Schedulers
Uma característica importante do RxPy é a simultaneidade, ou seja, permitir que a tarefa seja executada em paralelo. Para que isso aconteça, o RxPy tem dois operadores subscribe_on () e observe_on () que trabalham com agendadores e decidem a execução da tarefa inscrita.
Vantagens de usar RxPY
A seguir estão as vantagens do RxPy -
RxPY é uma biblioteca incrível quando se trata de lidar com fluxos de dados assíncronos e eventos. RxPY usa observáveis para trabalhar com programação reativa que lida com chamadas de dados assíncronas, retornos de chamada e programas baseados em eventos.
O RxPY oferece uma enorme coleção de operadores em categorias matemáticas, de transformação, de filtragem, de utilidade, condicionais, de tratamento de erros e de junção que tornam a vida mais fácil quando usados com programação reativa.
A simultaneidade, isto é, trabalhar em várias tarefas em conjunto, é obtida usando agendadores no RxPY.
O desempenho é aprimorado usando RxPY, pois o manuseio de tarefas assíncronas e o processamento paralelo são facilitados.
Desvantagem de usar RxPY
Depurar o código com observáveis é um pouco difícil.