这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译,旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因,从设计者的角度,发现他们的问题,以及如何解决这些问题,pls enjoy it。
LiveData 是Jetpack中的一个组件,是一个可被观察的数据存储器类, 具有感知组件生命周期的能力,LiveData 可以感知组件生命周期活跃状态发送数据更新,在组件销毁时移除观察者对象,大多结合具有生命周期的组件一起使用(如 Activity、Fragment 或 Service,或实现了 LifecycleOwner 接口的对象)。
关于LiveData,在2022尾声的今天,从事 Android 开发的小伙伴一定不会陌生。相应的,关于 LiveData 解析与使用的文章更是数不胜数,其中不乏优秀的创作者,在众多的文章以及前辈面前,本篇也不敢妄谈能写的多么深入,易懂。
LiveData 是基于 Lifecycle 框架实现的生命周期感知型数据容器,能够让数据观察者更加安全地应对宿主(Activity / Fragment 等)生命周期变化,核心概括为 2 点:
众所周知在android中当执行程序的耗时超过5秒时就会引发ANR而导致程序崩溃。由于UI的更新操作是在UI主线程进行的,理想状态下每秒展示60帧时人眼感受不到卡顿,1000ms/60帧,即每帧绘制时间不应超过16.67ms。如果某项操作的耗时超过这一数值就会导致UI卡顿。因此在实际的开发中我通常把耗时操作放在一个新的线程中(比如从网络获取数据,从SD卡读取图片等操作),但是呢在android中UI的更新只能在UI主线程中进行更新,因此当我们在非UI线程中执行某些操作的时候想要更新UI就需要与UI主线程进行通信。在android中google为我们提供了AsyncTask和Handler等工具来便捷的实现线程间的通信。有许多的第三方库也为我们实现了这一功能,比如现在非常流行的RxJava库。在本篇文章中呢我想给大家分享的是使用Kotlin的Coroutine(协程)来实现耗时操作的异步加载,现在有RxJava这么屌的库我们为什么还要了解这个呢?Kotlin如今已是android的官方开发语言了解他里边的异步相关的操作是很有必要的。本文只讲解Coroutine的基本使用方法,并不作深入底层的研究,我将以一个加载图片的例子来向您展示Coroutine的基本使用方法。
ViewModel和LiveData最早是Google提出的AAC架构中的重要成员,那么它为什么又和协程扯上关系了呢?
在今年(2021 年)的 Google I/O 大会中的 Jetpack Q&A 环节,Android 团队被问了一个很有意思的问题:LiveData 是要被废弃了吗?
最近了解了一下 Koltin Flow 相关的一些内容。在这里做一些简单的总结。关于 Flow 的知识点有如下一些:
前半部分介绍响应式编程的一些思想,后半部分介绍我们如何基于LiveData实现数据流设计的落地实践。 "一切都是对象 ( Everything is an Object! )" 当使用面向对象(Object-Oriented)的思维去开发时,我们被教导:“一切都是对象 ( Everything is an Object! )”。 我们自顶向下地分解问题,将模块封装为交互(method) 和状态(property)的集合,通过不断将模块拆分成更细的维度,最后形成一个个具有明确定义的内聚性的类(Class)
为了解决Android-App开发以来一直存在的架构设计混乱的问题,谷歌推出了Jetpack-MVVM的全家桶解决方案。作为整个解决方案的核心-LiveData,以其生命周期安全,内存安全等优点,甚至有逐步取代EventBus,RxJava作为Android端状态分发组件的趋势。
LiveData 是一个可观察数据包装类,与普通观察者不同,LiveData 具备生命周期感知能力,这意味着它遵循其它应用组件的生命周期(Activity、Fragment、Service 等),此感知能力确保了 LiveData 只更新处于生命周期活跃状态的组件的观察者
Android Architecture Components 是一组库,可帮助您设计健壮、可测试和可维护的应用程序。包含以下几个组件模块:
ViewModel 架构组件 是 视图 View 与 数据模型 Model 之间 数据交互的 桥梁 ;
LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时,观察者模式有效简化了开发,但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此,架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计,这使得开发者很容易上手;而对于较为复杂的交互数据流场景,建议您使用 RxJava,这样两者结合的优势就发挥出来了。
在Android开发中,处理异步任务一直是一项挑战。以往的回调和线程管理方式复杂繁琐,使得代码难以维护和阅读。Jetpack引入的Coroutine(协程)成为了异步编程的新标杆。本文将深入探讨Android Jetpack Coroutine的使用、原理以及高级用法,助您在异步编程的路上游刃有余。
今天我们来聊聊Kotlin Coroutine,如果你还没有了解过,那么我要提前恭喜你,因为你将掌握一个新技能,对你的代码方面的提升将是很好的助力。
上节(Kotlin 学习笔记(五)—— Flow 数据流学习实践指北(一))主要讲述了 Flow 的组成、Flow 常用操作符以及冷流的具体使用。这节自然就要介绍热流了。先来温习下:
生命周期感知组件可以感知其他组件的生命周期,例如 Activity,Fragment等,以便于在组件的生命周期状态变化时做出相应的操作。支持生命感知的组件可以帮你更好的组织代码,让你的代码更轻,更好维护。
ViewModel 甫一发布,便成为了 Jetpack 中的核心组件之一。我们在 2019 年做的一份开发者问卷显示,超过 40% 的 Android 开发者已经在自己的应用中使用了 ViewModel。ViewModel 可以将数据层与 UI 分离,而这种架构不仅可以简化 UI 的生命周期的控制,也能让代码获得更好的可测试性。如果想了解更多,可以参考 ViewModel: 简单介绍视频和官方文档。
ViewModel 甫一发布,便成为了 Jetpack 中的核心组件之一。我们在 2019 年做的一份开发者问卷显示,超过 40% 的 Android 开发者已经在自己的应用中使用了 ViewModel。ViewModel 可以将数据层与 UI 分离,而这种架构不仅可以简化 UI 的生命周期的控制,也能让代码获得更好的可测试性。
为了帮助开发着打造一款优秀的APP,Google可谓费尽心力,推出了各种诸如MVP,MVVM等等项目架构的思路,帮助开发者更加高效的开发,尽管这样,Google还是接着推出了一个新的项目架构,以便给予开发者更多的选择,至于这种架构思路和MVP等框架的优劣,各位看完文章或许自有定论。
在本教程中,你将学习Kotlin中的反应式流,并使用两种类型的流——SharedFlow和StateFlow,构建一个应用程序。
在现代Android应用开发中,协程(Coroutine)已经成为一种不可或缺的技术。它不仅简化了异步编程,还提供了许多强大的工具和功能,可以在高阶场景中发挥出色的表现。本文将深入探讨Coroutine重要知识点,帮助开发者更好地利用Coroutine来构建高效的Android应用。
链接:https://juejin.im/post/6854573211930066951
一直以来,解藕都是软件开发永恒的话题。在Android开发中,解藕很大程度上表现为系统组件的生命周期与普通组件之间的解藕,因为普通组件在使用过程中需要依赖系统组件的的生命周期。
原文链接:https://proandroiddev.com/using-livedata-flow-in-mvvm-part-i-a98fe06077a0
其实回想一下我写这个Kotlin Flow三部曲的初衷,主要还是因为我自己想学这方面的知识。
在 Android Studio 的 Terminal 终端执行 gradlew 报错 , 报错信息如下 :
最近两年,MVVM的呼声越来越高,说实话,在经历了MVP的臃肿,MVP的繁琐,我有点怕了。但是这次Google官方带来的一系列为MVVM架构设计的武器—Jetpack,真的让我惊喜到了。
Lifecycle 的主要作用是简化实现生命周期感知型组件的复杂度。 在传统的方式中,需要手动从外部宿主(如 Activity、Fragment 或自定义宿主)中将生命周期事件分发到功能组件内部,这势必会造成宿主代码复杂度增加。例如:
从LiveData具有的特点,我们就能联想到它能够解决我们遇到的什么问题。LiveData具有以下优点:
Google 为了帮助 Android 开发者更快更好地开发 App,推出了一系列组件,这些组件被打包成了一个整体,称作 Android Jetpack,它包含的组件如下图所示:
本文转载自我的好基友老梁老司机,一文带你领略AAC的魅力。 Google 为了帮助 Android 开发者更快更好地开发 App,推出了一系列组件,这些组件被打包成了一个整体,称作 Android Jetpack,它包含的组件如下图所示:
postValue(this);这个方法是用于触发回调数据更新的方法. 你可以在你需要被观察的数据里添加.
本文旨在通过实际业务场景阐述如何使用Kotlin Flow解决Android开发中的痛点问题,进而研究如何优雅地使用Flow以及纠正部分典型的使用误区。有关Flow的介绍及其操作符用法可以参考:异步流 - Kotlin 语言中文站,本文不做赘述。基于LiveData+ViewModel的MVVM架构在某些场景下(以横竖屏为典型)存在局限性,本文会顺势介绍适合Android开发的基于Flow/Channel的MVI架构。
主要思想就是用到了观察者模式思想,让观察者和被观察者解耦,同时还能感知到数据的变化,所以一般被用到ViewModel中,ViewModel负责触发数据的更新,更新会通知到LiveData,然后LiveData再通知活跃状态的观察者。
在Android开发中,LiveData是一个非常有用的工具。它可以帮助我们在应用程序中实现响应式编程,并且还具有生命周期感知能力,可以帮助我们避免内存泄漏。本文将探讨LiveData的高阶使用和原理,并提供一些常见错误的解决方法。此外,我们还将介绍一些更高级的使用场景,以帮助你更好地使用LiveData。
你还记得是哪一年的 Google IO 正式宣布 Kotlin 成为 Android 一级开发语言吗?是 Google IO 2017 。如今两年时间过去了,站在一名 Android 开发者的角度来看,Kotlin 的生态环境越来越好了,相关的开源项目和学习资料也日渐丰富,身边愿意去使用或者试用 Kotlin 的朋友也变多了。常年混迹掘金的我也能明显感觉到 Kotlin 标签下的文章慢慢变多了(其实仍然少的可怜)。今年的 Google IO 也放出了 Kotlin First 的口号,许多新的 API 和功能特性将优先提供 Kotlin 支持。所以,时至今日,实在找不到安卓开发者不学 Kotlin 的理由了。
从谷歌在 2017 年的 Google IO 宣布 Kotlin 成为 Android 开发的官方语言开始,已经过去将近 2 年了,Kotlin 越来越被开发者所关注,在 Github 的开源项目中使用这门语言的也呈上升趋势。
从 API 1 开始,处理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是个老大难的问题,基本上开发者们都看过这两张生命周期流程图:
原文地址:ViewModels and LiveData: Patterns + AntiPatterns 原文作者:Jose Alcérreca 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.
跨页面通信是一个比较常见的场景,通常我们会选择使用EventBus,但EventBus无法感知生命周期,收到消息就会回调,所以有了LiveData之后很快就有了LiveEventBus。不过它也有缺点,比如不能切换接收线程。现在SharedFlow稳定了,那是不是也能搞一波?
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