【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（一）

【Koltin Flow（一）】五种创建flow的方式
 【Koltin Flow（二）】Flow操作符之末端操作符
 【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（一）
【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（二）
【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（三）

前言

flow的中间操作符比较多，根据作用大概可以分为几个类，如变换操作符、过滤操作符等。
本篇主要介绍的有变换操作符、过滤操作符、也包含其他的一些操作符。

变换操作符

1.map、mapLatest、mapNotNull，map实现直接的变换操作，collect接收到的为变换后的值，mapLatest则类似于collectLatest变换最新的值，如果来不及变换为上一个则直接取消，变换当前最新的值，mapNotNull则返回变换后不为空的值。

代码如下：

          val flow = flow {
                repeat(10){
                    delay(10)
                    emit(it)
                }
            }

            flow.map {
                "map $it"
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,it)
            }

            flow.mapLatest {
                delay(15)
                "mapLatest $it"
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,it)
            }

            flow.mapNotNull {
                if (it % 2 == 0){
                    "mapNotNull $it"
                }else{
                    null
                }
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,it)
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

日志如下：

2022-07-29 15:37:01.824 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 0
2022-07-29 15:37:01.836 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 1
2022-07-29 15:37:01.853 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 2
2022-07-29 15:37:01.865 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 3
2022-07-29 15:37:01.880 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 4
2022-07-29 15:37:01.892 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 5
2022-07-29 15:37:01.904 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 6
2022-07-29 15:37:01.915 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 7
2022-07-29 15:37:01.926 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 8
2022-07-29 15:37:01.937 10589-10614/edu.test.demo D/Test-TAG: map 9
2022-07-29 15:37:02.108 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: mapLatest 9
2022-07-29 15:37:02.128 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: mapNotNull 0
2022-07-29 15:37:02.149 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: mapNotNull 2
2022-07-29 15:37:02.171 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: mapNotNull 4
2022-07-29 15:37:02.196 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: mapNotNull 6
2022-07-29 15:37:02.218 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: mapNotNull 8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

分析：

map转换为字符串之后直接全部接收到。
mapLatest 因为转换的时候做了延时，超过了发送的延时，所以前面的全部被取消了，只留下了最新的值9。
mapNotNull 因为在转换的时候将不能被2整除的数转换为了null，所以都没接收到，只接收到了偶数。

2. transform、transformLatest、transformWhile ，transform直接进行转换，和map不同的是transform可以控制流速，transformLatest则进行最新值的转换，类似于mapLatest ，transformWhile则要求闭包返回一个boolean值，为true则继续返回，为false则后续的值全部取消。

代码如下：

          val flow = flow {
                repeat(10){
                    delay(10)
                    emit(it)
                }
            }
           flow.transform {
                delay(1000)
                emit(it*10)
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"transform is $it")
            }

            flow.transformLatest {
                delay(1000)
                emit("transformLatest $it")
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,it)
            }

            flow.transformWhile {
                emit("transformWhile $it")
                it!=5
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,it)
            }

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

日志如下：

2022-07-29 15:37:03.243 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 0
2022-07-29 15:37:04.255 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 10
2022-07-29 15:37:05.269 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 20
2022-07-29 15:37:06.281 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 30
2022-07-29 15:37:07.294 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 40
2022-07-29 15:37:08.306 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 50
2022-07-29 15:37:09.318 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 60
2022-07-29 15:37:10.330 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 70
2022-07-29 15:37:11.341 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 80
2022-07-29 15:37:12.353 10589-10615/edu.test.demo D/Test-TAG: transform is 90
2022-07-29 15:37:13.470 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformLatest 9
2022-07-29 15:37:13.483 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 0
2022-07-29 15:37:13.495 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 1
2022-07-29 15:37:13.509 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 2
2022-07-29 15:37:13.521 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 3
2022-07-29 15:37:13.532 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 4
2022-07-29 15:37:13.544 10589-10617/edu.test.demo D/Test-TAG: transformWhile 5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

分析：

可以看出transform转换的时候控制了流速，变成了每秒发送一个值，接收到的时候每秒打印出一个值。
transformLatest只转换了最新的值9.
transformWhile 因为在5的时候返回了false，所以后面的值全部被取消了。

3. runningFold（scan）、runningReduce功能类似于fold和reduce，但是这两个操作符会返回一个新的flow并将每一步的结果发送出去，scan和runningFold是一样的。

代码如下：

			 val flow1 = (1..5).asFlow()
		     flow1.runningFold(10) { accumulator, value ->
                Log.d(TAG.TAG, "accumulator $accumulator,$value")
                accumulator + value
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG, "runningFold $it")
            }

            flow1.runningReduce { accumulator, value ->
                accumulator + value
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG, "runningReduce $it")
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

日志如下：

2022-08-02 09:48:02.452 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 10
2022-08-02 09:48:02.453 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 11
2022-08-02 09:48:02.453 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 13
2022-08-02 09:48:02.453 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 16
2022-08-02 09:48:02.453 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 20
2022-08-02 09:48:02.453 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningFold 25
2022-08-02 09:48:02.455 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningReduce 1
2022-08-02 09:48:02.455 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningReduce 3
2022-08-02 09:48:02.455 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningReduce 6
2022-08-02 09:48:02.455 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningReduce 10
2022-08-02 09:48:02.455 2984-3010/edu.test.demo D/Test-TAG: runningReduce 15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

分析：

可以看出两个都打印出了每次累加的过程值，如1+2=3，3+3 = 6，区别就是runningFold 有初始值。
runningFold会多打印一次，将初始值打印出来。

过滤操作符

1. filter、filterNot、filterIsInstance、filterNotNull、fliter闭包返回一个Boolean值，为true则返回，false则不返回，filterNot刚好相反；filterIsInstance则进行类型过滤，如过滤出String或者Int等，filterNotNull则过滤null值，返回非空值。

代码如下：

            val flow = flow {
                repeat(10){
                    delay(10)
                    emit(it)
                }
            }
            flow.filter {
                it % 2 == 0
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"filter $it")
            }

            flow.filterNot {
                it % 2 == 0
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"filterNot $it")
            }

            flow {
                emit(1)
                emit("123")
            }.filterIsInstance<String>().collect {
                Log.d(TAG.TAG,"filterIsInstance $it")
            }

            flow {
                emit(1)
                emit(null)
                emit(2)
            }.filterNotNull().collect {
                Log.d(TAG.TAG,"filterNotNull $it")
            }

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

日志如下：

2022-07-29 15:50:45.376 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filter 0
2022-07-29 15:50:45.400 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filter 2
2022-07-29 15:50:45.422 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filter 4
2022-07-29 15:50:45.444 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filter 6
2022-07-29 15:50:45.466 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filter 8
2022-07-29 15:50:45.505 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNot 1
2022-07-29 15:50:45.528 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNot 3
2022-07-29 15:50:45.550 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNot 5
2022-07-29 15:50:45.574 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNot 7
2022-07-29 15:50:45.597 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNot 9
2022-07-29 15:50:45.598 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterIsInstance 123
2022-07-29 15:50:45.600 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNotNull 1
2022-07-29 15:50:45.600 10675-10703/edu.test.demo D/Test-TAG: filterNotNull 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

分析：

可以看出 filter 满足条件过滤出了偶数。
filterNot同样的条件刚好相反，过滤出了奇数。
filterIsInstance过滤出了字符串。
filterNotNull过滤了空值。

2. take、takeWhile、drop、dropWhile，take则是取几个值返回，takeWhile按条件取值，如果满足条件就返回，不满足则后面全部取消。drop和take相反，dropWhile和takeWhile相反。

代码如下：

            val flow = flow {
                repeat(10){
                    delay(10)
                    emit(it)
                }
            }
              flow.take(5).collect {
                Log.d(TAG.TAG,"take $it")
            }

            flow.takeWhile {
                it < 5
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"takeWhile $it")
            }

            flow.drop(5).collect {
                Log.d(TAG.TAG,"drop $it")
            }
            flow.dropWhile {
                it < 5
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"dropWhile $it")
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

日志如下：

2022-07-29 16:04:08.109 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: take 0
2022-07-29 16:04:08.120 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: take 1
2022-07-29 16:04:08.132 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: take 2
2022-07-29 16:04:08.144 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: take 3
2022-07-29 16:04:08.169 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: take 4
2022-07-29 16:04:08.184 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 0
2022-07-29 16:04:08.197 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 1
2022-07-29 16:04:08.207 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 2
2022-07-29 16:04:08.218 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 3
2022-07-29 16:04:08.229 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 4
2022-07-29 16:04:08.320 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: drop 5
2022-07-29 16:04:08.332 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: drop 6
2022-07-29 16:04:08.343 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: drop 7
2022-07-29 16:04:08.355 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: drop 8
2022-07-29 16:04:08.366 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: drop 9
2022-07-29 16:04:08.435 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: dropWhile 5
2022-07-29 16:04:08.446 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: dropWhile 6
2022-07-29 16:04:08.457 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: dropWhile 7
2022-07-29 16:04:08.467 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: dropWhile 8
2022-07-29 16:04:08.478 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: dropWhile 9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

分析：

可以看出take5 就取了前面五个进行返回，drop刚好相反。
takeWhile则返回了满足条件的前五个，后面的全部取消，dropWhile刚好相反。
也会有人有疑问，后面的都大于等于5了，所以都取消了，那后面如果出现个1呢，还会不会返回，那么再看如下代码，可以看出，后面即使出现满足条件的也被全部取消了：

flow{
                emit(1)
                emit(2)
                emit(5)
                emit(1)
                emit(2)
            }.takeWhile {
                it<5
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"takeWhile $it")
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

2022-07-29 16:04:08.087 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 1
2022-07-29 16:04:08.087 11070-11096/edu.test.demo D/Test-TAG: takeWhile 2
1
2

当然这个结论从源码也可以看出来，在注释的地方直接抛出异常，后续不会再执行，如下：

// Internal building block for non-tailcalling flow-truncating operators
internal suspend inline fun <T> Flow<T>.collectWhile(crossinline predicate: suspend (value: T) -> Boolean) {
    val collector = object : FlowCollector<T> {
        override suspend fun emit(value: T) {
            // Note: we are checking predicate first, then throw. If the predicate does suspend (calls emit, for example)
            // the the resulting code is never tail-suspending and produces a state-machine
            if (!predicate(value)) {
            	//此处predicate如果返回false直接抛出异常
                throw AbortFlowException(this)
            }
        }
    }
    try {
        collect(collector)
    } catch (e: AbortFlowException) {
        e.checkOwnership(collector)
    }
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

3. debounce、sample,debounce是超时取值，一个值发送之后，计时多少秒再取下一个值，二sample则属于周期性取值，每隔一定的时间周期取最新的值。

代码如下：

            flow {
                emit(1)
                delay(10)
                emit(2)
                delay(1000)
                emit(100)
                delay(500)
                emit(200)
            }.debounce(1000).collect {
                Log.d(TAG.TAG,"debounce $it")
            }

            flow {
                emit(1)
                delay(400)
                emit(2)
                delay(400)
                emit(100)
                emit(200)
                delay(200)
            }.sample(500).collect {
                Log.d(TAG.TAG,"sample $it")
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

日志如下：

2022-08-01 10:10:12.716 3651-3679/edu.test.demo D/Test-TAG: debounce 2
2022-08-01 10:10:13.221 3651-3679/edu.test.demo D/Test-TAG: debounce 200
2022-08-01 10:10:13.724 3651-3679/edu.test.demo D/Test-TAG: sample 2
2022-08-01 10:10:14.226 3651-3679/edu.test.demo D/Test-TAG: sample 200
1
2
3
4

分析：

我们看出debounce 取值为2,200，原因为第一次发送为1 之后1000ms内又发送了，所以1被覆盖，2之后1000ms内未发送值，所以2被打印，后面同理，100被200覆盖，最后打印出了200.
sample 取值也为2,200，原因为500ms，第一个周期内（0-500ms），1被2覆盖，打印了2，第二个周期内（500-1000ms），100被200覆盖，打印了2

4. distinctUntilChanged、distinctUntilChanged()、distinctUntilChangedBy，用于去除满足一定条件的值，如distinctUntilChanged()去重，如果两个连续的值一样，则跳过当前值，继续发送后面的值，属于distinctUntilChanged的简化用法，distinctUntilChanged还可以实现其他的功能，如只打印比当前值大的值，条件返回为boolean，为false打印，为true直接过滤，distinctUntilChangedBy也是去重，但是条件字段可以自定义，如根据bean的某一个值去重。

代码如下：

            flow {
                emit(1)
                emit(2)
                emit(3)
                emit(1)
                emit(1)
                emit(1)
            }.distinctUntilChanged().collect {
                Log.d(TAG.TAG,"distinctUntilChanged  $it")
            }

            flow {
                emit(1)
                emit(2)
                emit(3)
                emit(1)
                emit(1)
                emit(1)
            }.distinctUntilChanged { old, new ->
                old > new
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"distinctUntilChanged(old, new)  $it")
            }
            
            flow {
                emit(1)
                emit(2)
                emit(3)
                emit(1)
                emit(1)
                emit(1)
            }.distinctUntilChangedBy {
                it
            }.collect {
                Log.d(TAG.TAG,"distinctUntilChangedBy  $it")
            }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

日志如下：

2022-08-01 10:33:56.073 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged  1
2022-08-01 10:33:56.073 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged  2
2022-08-01 10:33:56.074 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged  3
2022-08-01 10:33:56.074 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged  1
2022-08-01 10:33:56.074 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged(old, new)  1
2022-08-01 10:33:56.075 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged(old, new)  2
2022-08-01 10:33:56.075 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChanged(old, new)  3
2022-08-01 10:33:56.075 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChangedBy  1
2022-08-01 10:33:56.076 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChangedBy  2
2022-08-01 10:33:56.076 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChangedBy  3
2022-08-01 10:33:56.076 4332-4359/edu.test.demo D/Test-TAG: distinctUntilChangedBy  1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

分析：

可以看出distinctUntilChanged()直接去除了后面两个重复的1， distinctUntilChanged则值打印出来了后面比前面大的值，后面3个1没打印，如果要实现去重，只需要将old>new改成old==new。distinctUntilChangedBy也实现了去重的效果。

总结

本篇主要介绍了中间操作符的一部分，其他的在下一篇继续介绍。
本篇设计到中间操作符的两类操作符，分别为变换操作符、过滤操作符。
操作符本身的理解并不难，只要总结起来结合具体的代码去理解就会比较容易。
本篇为自己学习及使用过程中的总结，难免存在错误或思维局限，欢迎大家讨论指正。

相关阅读:
5G三大应用场景: eMBB、uRLLC和mMTC
五、函数的介绍
 Go语言GC机制超详细
 撬开多线程的大门——学习多线程必须掌握的基本概念
 计算机组成原理-数据的运算
 ADuM1250 ADuM1251 模块 I2C IIC总线2500V电磁隔离接口保护
 [学习笔记] VFX Silhouette
Java学习笔记 --- 枚举类
 分享88个NET源码，总有一款适合您
 Vision Transformer
原文地址：https://blog.csdn.net/jinjin10086/article/details/126057082

【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（一）

目录

前言

变换操作符

1.map、mapLatest、mapNotNull，map实现直接的变换操作，collect接收到的为变换后的值，mapLatest则类似于collectLatest变换最新的值，如果来不及变换为上一个则直接取消，变换当前最新的值，mapNotNull则返回变换后不为空的值。

代码如下：

日志如下：

分析：

代码如下：

日志如下：

分析：

3. runningFold（scan）、runningReduce功能类似于fold和reduce，但是这两个操作符会返回一个新的flow并将每一步的结果发送出去，scan和runningFold是一样的。

代码如下：

日志如下：

分析：

过滤操作符

1. filter、filterNot、filterIsInstance、filterNotNull、fliter闭包返回一个Boolean值，为true则返回，false则不返回，filterNot刚好相反；filterIsInstance则进行类型过滤，如过滤出String或者Int等，filterNotNull则过滤null值，返回非空值。

代码如下：

日志如下：

分析：

2. take、takeWhile、drop、dropWhile，take则是取几个值返回，takeWhile按条件取值，如果满足条件就返回，不满足则后面全部取消。drop和take相反，dropWhile和takeWhile相反。

代码如下：

日志如下：

分析：

3. debounce、sample,debounce是超时取值，一个值发送之后，计时多少秒再取下一个值，二sample则属于周期性取值，每隔一定的时间周期取最新的值。

代码如下：

日志如下：

分析：

代码如下：

日志如下：

分析：

总结