Rx Mobile Moyenne

Pratique Rx Formation Londres 6-7 Octobre 2015 Présenté par l'auteur d'IntroToRx Aggregation Les données ne sont pas toujours précieux est sa forme brute. Parfois, nous devons consolider, rassembler, combiner ou condenser les montagnes de données que nous recevons en morceaux plus consommables morsure taille. Envisagez des données en mouvement rapide à partir de domaines tels que l'instrumentation, les finances, le traitement du signal et l'intelligence opérationnelle. Ce type de données peut changer à un taux de plus de dix valeurs par seconde. Peut-on vraiment consommer ce produit? Peut-être pour la consommation humaine, les valeurs agrégées comme les moyennes, les minimums et les maximums peuvent être plus utiles. En poursuivant le thème de la réduction d'une séquence observable, nous examinerons les fonctions d'agrégation qui sont disponibles dans Rx. Notre premier ensemble de méthodes se poursuit à partir de notre dernier chapitre, car ils prennent une séquence observable et de le réduire à une séquence avec une seule valeur. Nous passons ensuite à trouver des opérateurs qui peuvent transformer une séquence en une valeur scalaire, un pli fonctionnel. Juste avant de passer à l'introduction des nouveaux opérateurs, nous créerons rapidement notre propre méthode d'extension. Nous utiliserons cette méthode d'extension Dump pour aider à construire nos échantillons. Public class statique SampleExtentions public static void DumpltTgt (cette source IObservable ltTgt, nom de chaîne) igt Console. WriteLine (--gt. Name, i), exgt Console. WriteLine (échoué - nom gt., Ex. Message), () Gt Console. WriteLine (terminé. Name)) Ceux qui utilisent LINQPad reconnaîtront que c'est la source d'inspiration. Pour ceux qui n'ont pas utilisé LINQPad, je le recommande vivement. Il est parfait pour fouetter des échantillons rapides pour valider un extrait de code. LINQPad supporte également entièrement le type IObservableltTgt. Count est une méthode d'extension très familière pour ceux qui utilisent LINQ sur IEnumerableltTgt. Comme tous les bons noms de méthode, il fait ce qu'il dit sur l'étain. La version Rx s'écarte de la version IEnumerableltTgt comme Rx va retourner une séquence observable, pas une valeur scalaire. La séquence de retour aura une valeur unique étant le comptage des valeurs dans la séquence source. Évidemment, nous ne pouvons pas fournir le compte jusqu'à ce que la séquence source soit terminée. Var numbers Observable. Range (0,3) Si vous attendez que votre séquence ait plus de valeurs qu'un entier de 32 bits peut contenir, il existe la possibilité d'utiliser la méthode d'extension LongCount. C'est exactement le même que Count, sauf qu'il renvoie un IObservableltlonggt. Min, Max, Somme et Moyenne Les autres agrégations communes sont Min. Max. Somme et moyenne. Tout comme le comte. Tous renvoient une séquence avec une seule valeur. Une fois la source terminée, la séquence de résultats produira sa valeur, puis terminée. Var number new Objet lt int gt () Les méthodes Min et Max ont des surcharges qui vous permettent de fournir une implémentation personnalisée d'un IComparerltTgt pour trier vos valeurs de manière personnalisée. La méthode d'extension moyenne calcule spécifiquement la moyenne (par opposition à la médiane ou le mode) de la séquence. Pour les séquences d'entiers (int ou long), la sortie de Average sera un IObservableltdoublegt. Si la source est d'entiers nullables alors la sortie sera IObservableltdoublegt. Tous les autres types numériques (float, double décimal et leurs équivalents nulles) donneront la séquence de sortie du même type que la séquence d'entrée. Plis fonctionnels Enfin nous arrivons à l'ensemble de méthodes en Rx qui répondent à la description fonctionnelle de catamorphisme. Ces méthodes prendront un IObservableltTgt et produiront un T. La prudence devrait être prescrite lorsque l'on utilise l'une de ces méthodes de repliement sur une séquence observable, car elles sont toutes bloquantes. La raison pour laquelle vous devez être prudent avec les méthodes de blocage est que vous passez d'un paradigme asynchrone à un synchrone, et sans se soucier vous pouvez introduire des problèmes de concurrence tels que le verrouillage des interfaces utilisateur et des interblocages. Nous aborderons plus en détail ces problèmes dans un chapitre ultérieur, lorsque nous examinerons la concurrence. Il est intéressant de noter que dans le prochain à être publié. NET 4.5 et Rx 2.0 fournira un soutien pour éviter ces problèmes de concurrence. Le nouveau async attendent les mots clés et les fonctionnalités associées dans Rx 2.0 peuvent aider à sortir de la monade de manière plus sûre. La méthode d'extension First () renvoie simplement la première valeur d'une séquence. Var interval Intervalle observable (TimeSpan. FromSeconds (3)) Bloque pendant 3s avant de retourner Si la séquence source n'a pas de valeurs (c'est-à-dire une séquence vide), la première méthode lancera une exception. Vous pouvez répondre à cela de trois façons: Utilisez un bloc de trycatch autour de l'appel First () Utilisez Take (1) à la place. Cependant, ce sera asynchrone, pas de blocage. Utilisez la méthode d'extension FirstOrDefault à la place. La méthode FirstOrDefault restera bloquée jusqu'à ce que la source produise une notification. Si la notification est un OnError, elle sera lancée. Si la notification est un OnNext, cette valeur sera retournée, sinon, si elle est un OnCompleted, la valeur par défaut sera renvoyée. Comme nous l'avons vu dans les méthodes antérieures, nous pouvons choisir d'utiliser la méthode sans paramètre dans laquelle la valeur par défaut sera la valeur par défaut (T) (c'est-à-dire null pour les types de référence ou la valeur zéro pour les types de valeur) Valeur à utiliser. Une mention spéciale doit être faite pour la relation unique que BehaviorSubject et la méthode d'extension First () a. La raison derrière cela est que le BehaviorSubject est garanti d'avoir une notification, que ce soit une valeur, une erreur ou une fin. Cela supprime efficacement la nature de blocage de la méthode First extension lorsqu'elle est utilisée avec BehaviorSubject. Cela peut être utilisé pour faire des sujets de comportement agir comme des propriétés. Last et LastOrDefault bloqueront jusqu'à ce que la source soit terminée, puis retourne la dernière valeur. Tout comme la méthode First (), toutes les notifications OnError seront lancées. Si la séquence est vide, alors Last () lancera une exception InvalidOperationException. Mais vous pouvez utiliser LastOrDefault pour éviter cela. La méthode d'extension simple permet d'obtenir la valeur unique d'une séquence. La différence entre this et First () ou Last () est qu'il aide à affirmer votre hypothèse que la séquence ne contiendra qu'une seule valeur. La méthode se bloquera jusqu'à ce que la source produise une valeur, puis se termine. Si la séquence produit une autre combinaison de notifications, la méthode lancera. Cette méthode fonctionne particulièrement bien avec les instances AsyncSubject car elles ne produisent qu'une seule séquence de valeurs. Construisez vos propres agrégations Si les agrégations fournies ne répondent pas à vos besoins, vous pouvez construire les vôtres. Rx offre deux façons différentes de le faire. La méthode Aggregate permet d'appliquer une fonction d'accumulation à la séquence. Pour la surcharge de base, vous devez fournir une fonction qui prend l'état actuel de la valeur accumulée et la valeur que la séquence pousse. Le résultat de la fonction est la nouvelle valeur accumulée. Cette signature de surcharge est la suivante: IObservable ltTSourcegt AggregateltTSourcegt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TSource, TSourcegt accumulator) Si vous vouliez produire votre propre version de Sum pour les valeurs int, vous pourriez le faire en fournissant une fonction qui ajoute simplement à L'état actuel de l'accumulateur. Var sum source. Aggregate ((acc, currentValue) gt acc currentValue) Cette surcharge d'agrégat a plusieurs problèmes. Tout d'abord, il faut que la valeur agrégée doit être du même type que les valeurs de la séquence. Nous avons déjà vu dans d'autres agrégats comme Moyenne ce n'est pas toujours le cas. Deuxièmement, cette surcharge a besoin d'au moins une valeur à produire à partir de la source ou la sortie d'erreur avec une InvalidOperationException. Il devrait être complètement valide pour nous d'utiliser Aggregate pour créer notre propre compte ou somme sur une séquence vide. Pour ce faire, vous devez utiliser l'autre surcharge. Cette surcharge prend un paramètre supplémentaire qui est la graine. La valeur d'amorçage fournit une valeur accumulée initiale. Il permet également au type d'agrégat d'être différent du type de valeur. IObservable ltTAccumulategt AggregateltTSource, TAccumulategt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTAccumulate, TSource, TAccumulategt accumulator) Pour mettre à jour notre implémentation de Somme pour utiliser cette surcharge, il est facile. Il suffit d'ajouter la graine qui sera 0. Cela va maintenant retourner 0 comme la somme lorsque la séquence est vide ce qui est juste ce que nous voulons. Vous pouvez maintenant aussi créer votre propre version de Count. Var sum source. Aggregate (0, (acc, currentValue) gt acc currentValue) var count source. Aggregate (0, (acc, currentValue) gt acc 1) ou en utilisant pour signifier que la valeur n'est pas utilisée. Var count source. Aggregate (0, (acc,) gt acc 1) En tant qu'exercice, écrivez vos propres méthodes Min et Max en utilisant Aggregate. Vous trouverez probablement l'interface IComparerltTgt utile, et en particulier la propriété statique ComparerltTgt. Default. Lorsque vous avez effectué l'exercice, continuez avec les implémentations d'exemple. Exemples de création de Min et Max à partir d'Agrégat. Public static IObservable ltTgt MyMinltTgt (this IObservable ltTgt source) source. Aggregate (0, (acc, current) gt acc current) est équivalent à source. Scan (0, (acc, current) gt acc current).TakeLast () Exercice, utilisez les méthodes que nous avons couvertes jusqu'à présent dans le livre pour produire une séquence de minimums en cours d'exécution et maximums en cours d'exécution. La clé ici est que chaque fois que nous recevons une valeur qui est inférieure à (ou plus que pour un opérateur Max) notre accumulateur actuel, nous devrions pousser cette valeur et mettre à jour la valeur de l'accumulateur. Nous ne voulons cependant pas pousser des valeurs en double. Par exemple, à partir d'une séquence de 2, 1, 3, 5, 0, nous verrons la sortie comme 2, 1, 0 pour le minimum de fonctionnement, et 2, 3, 5 pour le maximum de fonctionnement. Nous ne voulons pas voir 2, 1, 2, 2, 0 ou 2, 2, 3, 5, 5. Continuez à voir un exemple d'implémentation. Exemple de minimum de fonctionnement: var comparison ComparerltTgt. Default Fonc ltT, T, Tgt minOf (x, y) gt comparateur (x, y) lt 0. x: y var min source. Scan (minOf) Alors que les seules différences fonctionnelles entre Les deux exemples est de vérifier plus grand au lieu de moins, les exemples montrent deux styles différents. Certaines personnes préfèrent la terseness du premier exemple, d'autres comme leurs accolades et la verbosité du deuxième exemple. La clé ici était de composer la méthode Scan avec les méthodes Distinct ou DistinctUntilChanged. Il est probablement préférable d'utiliser DistinctUntilChanged afin que nous ne gardions pas en interne un cache de toutes les valeurs. Partitioning Rx vous donne également la possibilité de partitionner votre séquence avec des fonctionnalités comme l'opérateur LINQ standard GroupBy. Cela peut être utile pour prendre une seule séquence et ventiler à de nombreux abonnés ou peut-être prendre des agrégats sur les partitions. MinBy et MaxBy Les opérateurs MinBy et MaxBy vous permettent de partitionner votre séquence en fonction d'une fonction de sélecteur de touches. Les fonctions de sélecteur de touches sont courantes dans d'autres opérateurs LINQ, comme le dictionnaire IEnumerableltTgt ToDictionary ou GroupBy et la méthode Distinct. Chaque méthode vous renvoie les valeurs de la clé qui était le minimum ou le maximum, respectivement. Retourne une séquence observable contenant une liste de zéro ou plusieurs éléments ayant une valeur de clé minimale. Public static IObservable ltIListltTSourcegtgt MinByltTSource, TKeygt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TKeygt keySelector) Prenez note que chaque opérateur Min et Max a une surcharge qui prend un comparateur. Cela permet de comparer les types personnalisés ou le tri personnalisé des types standard. Considérons une séquence de 0 à 10. Si nous appliquons un sélecteur de clé qui partitionne les valeurs dans les groupes en fonction de leur module de 3, nous aurons 3 groupes de valeurs. Les valeurs et leurs clés seront les suivantes: Func lt int. Int gt keySelector i gt i 3 Nous pouvons voir ici que la clé minimale est 0 et la clé maximum est 2. Si donc nous avons appliqué l'opérateur MinBy, notre valeur unique de la séquence serait la liste de 0,3,6,9 . L'application de l'opérateur MaxBy produirait la liste 2,5,8. Les opérateurs MinBy et MaxBy ne produiront qu'une seule valeur (comme un AsyncSubject) et cette valeur sera IListltTgt avec zéro ou plusieurs valeurs. Si au lieu des valeurs pour la clé minimummaximum, vous vouliez obtenir la valeur minimale pour chaque clé, alors vous devriez regarder GroupBy. L'opérateur GroupBy vous permet de partitionner votre séquence tout comme l'opérateur GroupBy de IEnumerableltTgt. De façon similaire à la façon dont l'opérateur IEnumerableltTgt renvoie un IEnumerableltIGroupingltTKey, Tgtgt. L'opérateur IObservableltTgt GroupBy renvoie un IObservableltIGroupedObservableltTKey, Tgtgt. Transforme une séquence en une séquence de groupes observables, dont chacun correspond à une valeur de clé unique, contenant tous les éléments qui partagent la même valeur de clé. public static IObservable ltIGroupedObservableltTKey, TSourcegtgt GroupByltTSource, TKeygt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TKeygt keySelector) public static IObservable ltIGroupedObservableltTKey, TSourcegtgt GroupByltTSource, TKeygt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TKeygt keySelector, IEqualityComparer ltTKeygt comparateur) public static IObservable ltIGroupedObservableltTKey , TElementgtgt GroupByltTSource, TKey, TElementgt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TKeygt keySelector, Func ltTSource, TElementgt elementSelector) public static IObservable ltIGroupedObservableltTKey, TElementgtgt GroupByltTSource, TKey, TElementgt (cette source IObservable ltTSourcegt, Func ltTSource, TKeygt keySelector, Func ltTSource , TElementgt elementSelector, IEqualityComparer ltTKeygt comparateur) Je trouve les deux dernières surcharges un peu redondant que nous pourrions facilement simplement composer un Sélectionnez l'opérateur à la requête pour obtenir la même fonctionnalité. De la même manière que le type IGroupingltTKey, Tgt étend l'IEnumerableltTgt. Le IGroupedObservableltTgt étend juste IObservableltTgt en ajoutant une propriété Key. L'utilisation du GroupBy nous donne effectivement une séquence observable imbriquée. Pour utiliser l'opérateur GroupBy pour obtenir la valeur minimummaximum pour chaque clé, nous pouvons d'abord partitionner la séquence puis Min Max chaque partition. Var source Observable. Interval (TimeSpan. FromSeconds (0.1)). Prise (10) groupe var source. GroupBy (i gt i 3) Console. WriteLine (valeur min. Grp. Key, minValue)), () gt Console. WriteLine (Terminé)) Le code ci-dessus fonctionnerait, mais il n'est pas une bonne pratique d'avoir ces appels d'abonnement imbriqués. Nous avons perdu le contrôle de l'abonnement imbriqué, et il est difficile à lire. Lorsque vous vous trouvez créer des abonnements imbriqués, vous devriez considérer la façon d'appliquer un meilleur modèle. Dans ce cas, nous pouvons utiliser SelectMany que nous allons examiner dans le prochain chapitre. source var Observable. Interval (TimeSpan. FromSeconds (0,1)). Prenez (10) groupe var source. GroupBy (i gt i 3) imbriqué observables Le concept d'une séquence de séquences peut être un peu écrasante au premier abord, surtout si les deux types de séquence Sont IObservable. Bien qu'il s'agisse d'un sujet avancé, nous le toucherons ici car il est fréquent avec Rx. Je trouve plus facile si je peux concevoir un scénario ou un exemple pour mieux comprendre les concepts. Exemples d'observables d'observables: Partitions de données Vous pouvez partitionner des données à partir d'une source unique afin qu'elles puissent être facilement filtrées et partagées vers de nombreuses sources. Les données de partitionnement peuvent également être utiles pour les agrégats, comme nous l'avons vu. Cela est généralement fait avec l'opérateur GroupBy. Serveurs de jeux en ligne Considérez une séquence de serveurs. Les nouvelles valeurs représentent un serveur en ligne. La valeur elle-même est une séquence de valeurs de latence permettant au consommateur de visualiser en temps réel la quantité et la qualité des serveurs disponibles. Si un serveur tombe en panne, la séquence interne peut signifier qu'en complétant. Flux de données financières De nouveaux marchés ou instruments peuvent s'ouvrir et fermer pendant la journée. Ceux-ci diffuseraient alors des informations sur les prix et pourraient être achevés lorsque le marché se refermera. Chat Room Les utilisateurs peuvent se joindre à un chat (séquence externe), laisser des messages (séquence interne) et laisser un chat (complétant la séquence interne). Observateur de fichiers Lorsque les fichiers sont ajoutés à un répertoire, ils peuvent être surveillés pour les modifications (séquence externe). La séquence interne pourrait représenter des modifications au fichier et compléter une séquence interne pourrait représenter la suppression du fichier. En considérant ces exemples, vous pouvez voir combien il serait utile d'avoir le concept d'observables imbriqués. Il existe une suite d'opérateurs qui fonctionnent très bien avec des observables imbriqués tels que SelectMany. Merge and Switch que nous examinerons dans les chapitres futurs. Lorsque vous travaillez avec des observables imbriqués, il peut être utile d'adopter la convention selon laquelle une nouvelle séquence représente une création (par exemple, une nouvelle partition est créée, un nouvel hôte de jeu est en ligne, un marché s'ouvre, les utilisateurs se joignent à un chat, annuaire). Vous pouvez alors adopter la convention pour ce que représente une séquence interne terminée (par exemple, l'hôte du jeu est hors ligne, le marché se ferme, le chat Quitter l'utilisateur, le fichier en cours de lecture est supprimé). La grande chose avec nested observables est qu'une séquence interne terminée peut effectivement être redémarré en créant une nouvelle séquence interne. Dans ce chapitre, nous commençons à découvrir la puissance de LINQ et comment elle s'applique à Rx. Nous avons enchaîné les méthodes ensemble pour recréer l'effet que d'autres méthodes fournissent déjà. Bien que ce soit académiquement agréable, il nous permet également de commencer à penser en termes de composition fonctionnelle. Nous avons également vu que certaines méthodes fonctionnent bien avec certains types: First () BehaviorSubjectltTgt. Single () AsyncSubjectltTgt. Single () Aggregate () etc. Nous avons couvert la deuxième de nos trois classifications des opérateurs, catamorphism. Ensuite, nous découvrirons plus de méthodes pour ajouter à notre ceinture outil de composition fonctionnelle et aussi de trouver comment Rx traite avec notre troisième concept fonctionnel, bind. La consolidation des données en groupes et agrégats permet une consommation raisonnable de données de masse. Les données en mouvement rapide peuvent être trop écrasantes pour les systèmes de traitement par lots et la consommation humaine. Rx offre la possibilité d'agréger et de partitionner à la volée, permettant des rapports en temps réel sans avoir besoin de produits coûteux de CEP ou OLAP. Lecture recommandée supplémentaireHuge victoire pour les propriétaires de voitures Tous les TSB doivent être rendus publics. Le Centre pour la sécurité automobile vient de rendre la NHTSA (gouvernement américain) rendre public le texte intégral de tous les BST à partir de maintenant. Ils sont la même organisation qui a pétitionné l'amplificateur NHTSA a déposé des poursuites pour protéger les propriétaires de voitures sur exploser les réservoirs de gaz et d'autres questions majeures de sécurité. Chaque fois que vous conduisez dans votre voiture, vous êtes plus en sécurité grâce en partie à beaucoup de travail au fil des ans par ce petit mais très efficace groupe de défense des consommateurs. CarComplaints: Les plaintes de voiture, les problèmes de voiture et l'information de défaut CarComplaints sur Facebook CarComplaints sur Twitter CarComplaints sur Mobile Lexus RX 350 Comparaison d'année de modèle Pire année de modèle 2008 La plus mauvaise réclamation lag, ASL Voici les plaintes totales par année de modèle pour Lexus RX 350. Lexus RX 350 a le plus de plaintes générales, ampère le plus rapporté problème est également avec le 2007 RX 350 pour craquage tableau de bord. Cliquez sur les barres des graphiques pour plus de détails sur une année de modèle spécifique. Peu de problèmes signalés avec le RX 350 Coût moyen à réparer: 5 000 Kilométrage moyen: 89,719 mi Coût moyen à réparer: 10 000 Moyenne Kilométrage: 52 000 milles À propos de CarComplaints CarComplaints est une ressource de plainte automobile en ligne qui utilise des graphiques pour illustrer les défauts automobiles, Données fournies par les visiteurs du site. Les plaintes sont organisées en groupes avec des données publiées par véhicule, composant de véhicule et problème spécifique. Suivez-nous ailleurs Autour de l'information du site Renseignez-vous sur nous dans la presse ou lisez des histoires de chauffeurs qui louent notre travail. Contactez-nous pour tout commentaire ou préoccupation. Problèmes de véhicule Découvrez ce que les voitures à éviter. Visualiser les dernières tendances en matière de problèmes. Ou de se tenir au courant des derniers problèmes signalés. 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