Считается ли хорошей практикой использовать RxJava вместо AsyncTask в Android? Например, если я хочу сделать запрос к базе данных, какой метод будет более эффективным? И если действие завершается, умирает ли фоновый поток?
RxJava против AsyncTask в Android
01.02.2017
- может быть, прежде всего, вы должны прочитать красивую документацию для RxJava reactivex.io 02.02.2017
- @Drake, спасибо, но я прочитал документацию. Чтобы было понятно всем дома: я спрашиваю, есть ли какая-то польза от использования Observable RxJava в качестве альтернативы AsyncTask? 02.02.2017
- это в основном основано на мнении. Это можно утверждать в обоих направлениях. 02.02.2017
- Запросить какую базу данных? Есть ли привязка
ObservableRx для этой библиотеки? Если нет, вы застряли, написав это самостоятельно или используя AsyncTask. 02.02.2017 - И если действие завершается, умирает ли фоновый поток? -- Нет. жизненный цикл потока не привязан к жизненному циклу действия. 02.02.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..