c# - 有条件地组合两个 Rx 流

Question

我正在尝试使用 Rx 实现一个场景，其中我有两个热 Observable。流 1 和流 2。基于流 1 的数据，我需要启动流 2 或停止流 2。然后使用 CombineLatest 将两个流数据合并为一个。下面是我能够想出的代码。

1. 有没有更好的方法来实现它？

2. 我怎样才能使它更通用，就像我将拥有 Stream 1 然后是 Stream 2 .. n 对于来自 2 .. n 的每个流都有条件 Condition 2 .. n 它利用 Stream 1 的数据来检查其他流是否需要启动，然后以 CombineLatest 方式合并所有数据

代码:

        IDisposable TfsDisposable = null;

        // stream 1
        var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1));


        // stream 2
        var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1)).Publish();


        var observerHot =  hotObs.Do(a => 
        {
            // Based on Condition to start the second stream
            if (ConditionToStartStream2)
            {
                TfsDisposable = TfsDisposable ?? hotObs2.Connect();
            }
        })
        .Do(a => 
        {
            // Based on condition 2 stop the second stream
            if (ConditionToStopStream2)
            {
                TfsDisposable?.Dispose();
                TfsDisposable = null;
            }
        }).Publish();


        // Merge both the stream using Combine Latest
        var finalMergedData  = hotObs.CombineLatest(hotObs2, (a, b) => { return string.Format("{0}, {1}", a, b); });

        // Display the result
        finalMergedData.Subscribe(a => { Console.WriteLine("result: {0}", a);  });

        // Start the first hot observable
        observerHot.Connect();

Answer 1

试一试:

var hotObs = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(1.0));
var hotObs2 = Observable.Timer(TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(0.3));

var query =
    hotObs2.Publish(h2s =>
        hotObs.Publish(hs =>
            hs
                .Select(a => a % 7 == 0 ? h2s : Observable.Empty<long>())
                .Switch()
                .Merge(hs)));

这会获取两个可观察对象并使用在 lambda 中发布它们的重载来发布它们。它使它们在 lambda 范围内变热，并避免了管理对 .Connect() 的调用的需要。 .

然后我只是执行条件检查(在本例中是 a 偶数)然后返回另一个流，如果不返回空流。

然后 .Switch转动 IObservable<IObservable<long>>进入 IObservable<long>仅从最新的内部可观察值中获取值。

最后它与原来的 hs 合并了流。

使用上面的示例代码，我得到以下输出:

0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 23 24 25 8