RxJava2和Retrofit2配合使用詳解

不講 rxjava 和 retrofit 而是直接上手 2 了，因為 2 封裝的更好用的更多。

1. 觀察者模式

常見的 button 點選事件為例，button 是被觀察者，listener 是觀察者，setOnClickListener 過程是訂閱，有了訂閱關系後在 button 被點選的時候，監聽者 listener 就可以響應事件。

這裡的

button.setOnClickListener(listener)

看上去意思是被觀察者訂閱了觀察者（雜志訂閱了讀者），邏輯上不符合日常生活習慣。其實這是設計模式的習慣，不必糾結，習慣了這種模式就利于了解觀察者模式了。

2. RxJava 中的觀察者模式

Observable ：被觀察者（ble 結尾的單詞一般表示可…的，可觀察的）
Observer ：觀察者（er 結尾的單詞一般表示 …者，…人）
subscribe ：訂閱

首先建立 Observable 和 Observer，然後

observable.subscribe(observer)

，這樣 Observable 發出的事件就會被 Observer 響應。一般我們不手動建立 Observable，而是由 Retrofit 傳回給我們，我們拿到 Observable 之後隻需關心如何操作 Observer 中的資料即可。

不過為了由淺入深的示範，還是手動建立 Observable 來講解。

2.1 建立 Observable

常見的幾種方式，不常用的不寫了，因為我覺得這個子產品不是重點。

var observable=Observable.create(ObservableOnSubscribe<String> {...})
var observable=Observable.just(...)
var observable = Observable.fromIterable(mutableListOf(...))

2.1.1 create()

var observable2=Observable.create(object :ObservableOnSubscribe<String>{
            override fun subscribe(emitter: ObservableEmitter<String>) {
                emitter.onNext("Hello ")
                emitter.onNext("RxJava ")
                emitter.onNext("GoodBye ")
                emitter.onComplete()            }

        })

ObservableOnSubscribe

和

ObservableEmitter

都是陌生人，這個要是詳細講涉及到源碼分析，東西可就多了（主要是我不熟悉），是以可以了解成 ObservableOnSubscribe 是用來幫助建立 Observable 的，ObservableEmitter 是用來發出事件的（這些事件在觀察者 Observer 中可以響應處理）。

emitter 一次發射了三個事件，然後調用了 onComplete() 這些在下面講觀察者 Observer 時還會提到，一并講解。

2.1.2 just

這句的效果等同于上面用 create 建立 observable，即調用 3 次 onNext 後再調 onComplete。

2.1.3 fromIterable

這句的效果等同于上面用 create 建立 observable，即調用 3 次 onNext 後再調 onComplete。

2.2 建立 Observer

val observer = object : Observer<String> {
            override fun onComplete() {
                Log.e("abc", "-----onComplete-----")
            }

            override fun onSubscribe(d: Disposable) {
                Log.e("abc", "-----onSubscribe-----")
            }

            override fun onNext(t: String) {
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }

            override fun onError(e: Throwable) {
                Log.e("abc", "-----onError-----$e")
            }
        }
//訂閱
observable.subscribe(observer)

log 列印情況：

-----onSubscribe-----
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye
-----onComplete-----

可以看到，先是建立訂閱關系，然後根據前面 observable 的發射順序來列印 onNext，參數通過 onNext(t: String) 傳進來，最後調用 onComplete，多說一句，在 just 和 fromIterable 的情況下，沒有手動調用 Emitter，但是仍會先調用 onNext，最後調用 onComplete

2.3 Consumer 和 Action

這兩個詞意思分别是消費者（可以了解為消費被觀察者發射出來的事件）和行為（可以了解為響應被觀察者的行為）。對于 Observer 中的 4 個回調方法，我們未必都能用得到，如果隻需要用到其中的一部分，就需要 Consumer 和 Action 上場了。

有參數的

onSubscribe

、

onNext

、

onError

我們用 Consumer 來代替，無參的

onComplete

用 Action 代替：

2.3.1 subscribe(Consumer<? super T> onNext)

observable.subscribe(object :Consumer<String>{
            override fun accept(t: String?) {
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }
        })
//列印
-----onNext-----Hello
-----onNext-----RxJava
-----onNext-----GoodBye

說明一下，如果 subscribe 中我們隻傳一個對象參數，那隻能是

subscribe(Consumer<? super T> onNext)

（onNext 方法），不能是 Action 或 Consumer<? super Throwable> onError、Consumer<? super Disposable> onSubscribe

注意：Consumer 中的回調方法名稱是 accept，差別于前面的 onNext

2.3.2 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)

帶有兩個 Consumer 參數，分别負責 onNext 和 onError 的回調。

observable.subscribe(object : Consumer<String> {
            override fun accept(t: String?) {
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }
        }, object : Consumer<Throwable> {
            override fun accept(t: Throwable?) {
                Log.e("abc", "-----onError-----$e")
            }
        })

如果想要一個帶有兩個 Consumer 但是不是這種搭配（比如

subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)

），可以嗎？答案是：不行

2.3.3 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)

帶有三個參數，分别負責onNext、onError和onComplete的回調。

observable.subscribe(object : Consumer<String> {
            override fun accept(t: String?) {
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }
        }, object : Consumer<Throwable> {
            override fun accept(t: Throwable?) {
                Log.e("abc", "-----onError-----$e")
            }
        }, object : Action {
            override fun run() {
                Log.e("abc", "-----onComplete-----")
            }
        })

同樣，三個參數隻能有這一種搭配

注意：Action 中的回調方法名稱是 run，差別于前面的 onComplete

2.3.4 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)

這種情況和直接 new 出來的 Observer 效果一樣。

observable2.subscribe(object : Consumer<String> {
            override fun accept(t: String?) {
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }
        }, object : Consumer<Throwable> {
            override fun accept(t: Throwable?) {
                Log.e("abc", "-----onError-----$e")
            }
        }, object : Action {
            override fun run() {
                Log.e("abc", "-----onComplete-----")
            }
        },object : Consumer<Disposable>{
            override fun accept(t: Disposable?) {
                Log.e("abc", "-----onSubscribe-----")            }
        })

3. 變換

在上面的例子中，Observable 發送的都是 String 類型的資料，是以在 Observer 中接收的也都是 String，現實開發中的資料多種多樣，而且有時候 Observable 提供的資料不是我們理想的情況，這種情況下就需要用到轉換操作符。

同樣我們隻講常用的：

3.1 map

比如我們想把上遊的 Int 類型的資料轉換成 String 可以這樣操作：

Observable.fromIterable(mutableListOf<Int>(1, 3, 5, 7, 8))
                .map(object : Function<Int, String> {
                    override fun apply(t: Int): String {
                        return "zb$t"
                    }
                })
                .subscribe(object : Consumer<String> {
                    override fun accept(t: String?) {
                        Log.e("abc","-- $t --")
                    }
                })
//Log日志
-- zb1 --
-- zb3 --
-- zb5 --
-- zb7 --
-- zb8 --

通過

map

操作符，Int 類型資料，到 Consumer 裡已經成了 String（這裡為了簡單的隻看資料就沒用 Observer 而改用 Consumer，兩者都可以）。這裡面用到了

Function

，它的第一個泛型是 Observable 中發射的資料類型，第二個泛型是我們想要裝換之後的資料類型，在 Function 的 apply 方法中手動完成資料的轉化。

示意圖：map 把圓的變成了方的。

RxJava2和Retrofit2配合使用詳解

3.2 flatMap

與 map 相似，不過 flatMap 傳回的是一個 Observable，也就是說 Function 的第二個泛型固定了，就是 Observable，這樣說不太好了解，看個例子：

假如現在有多個學生，每個學生有多個科目，每個科目考了多次試，現在要列印所有的分數。單單隻用 map 就不能直接搞定，試試吧

class Course(var name: String, var scores: MutableList<Int>)
class Student(var name: String, var courses: MutableList<Course>)

var stu1Course1 = Course("體育",mutableListOf(80, 81, 82))
var stu1Course2 = Course("美術",mutableListOf(63, 62, 60))
var stu1 = Student("StuA", mutableListOf(stu1Course1, stu1Course2))
var stu2Course1 = Course("音樂",mutableListOf(74, 77, 79))
var stu2Course2 = Course("希臘語",mutableListOf(90, 90, 91))
var stu2 = Student("StuB", mutableListOf(stu2Course1, stu2Course2))

Observable.just(stu1,stu2)
                .map(object :Function<Student,MutableList<Course>>{
                    override fun apply(t: Student): MutableList<Course> {
                        return t.courses
                    }
                })
                .subscribe(object :Consumer<MutableList<Course>>{
                    override fun accept(t: MutableList<Course>?) {
                        for (item in t!!){
                            for (i in item.scores){
                                Log.e("abc","--->$i")
                            }
                        }
                    }
                })

通過兩層 for 循環可以列印，這也是沒辦法的事，因為在 map 裡面隻能拿到 Course 集合。使用 flatMap 的情況是這樣的：

Observable.just(stu1, stu2)
                .flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
                    override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
                        return Observable.fromIterable(t.courses)
                    }
                })
                .flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
                    override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
                        return Observable.fromIterable(t.scores)
                    }

                })
                .subscribe(object : Consumer<Int> {
                    override fun accept(t: Int?) {
                        Log.e("abc", "---> $t")
                    }
                })
// log 列印
    ---> 80
    ---> 81
    ---> 82
    ---> 63
    ---> 62
    ---> 60
    ---> 74
    ---> 77
    ---> 79
    ---> 90
    ---> 90
    ---> 91

用了兩次 flatMap，鍊式調用比縮進式更清晰。這裡面的 flatMap 傳回值類型的是 ObservableSource 并不是我們在前面提到的 Observable，檢視 Observable 源碼可以看到，它繼承了 ObservableSource，是以這種多态用法是可以的。

另外在 apply 中傳回的

Observable.fromIterable(t.courses)

這一句不就是我們建立 Observable 的方式嗎？

簡單的說，map 是把 Observable 發射的資料變換一下類型，flatMap 是把資料中集合/數組中的每個元素再次通過 Observable 發射。

示意圖：faltMap 把一系列圓的通過一系列的 Observable 變成了一系列方的。

RxJava2和Retrofit2配合使用詳解

圖雖然畫的醜，但是我想意思比較明白了。

3.3 filter

filter

是過濾的意思，通過判斷是否符合我們想要的邏輯，來決定是否發射事件，隻有傳回 true 的事件才被發射，其他的被抛棄。還以上面的例子為例，假如我們隻想看 80 分以上的成績可以這樣過濾：

Observable.just(stu1, stu2)
                .flatMap(object : Function<Student, ObservableSource<Course>> {
                    override fun apply(t: Student): ObservableSource<Course> {
                        return Observable.fromIterable(t.courses)
                    }
                })
                .flatMap(object : Function<Course, ObservableSource<Int>> {
                    override fun apply(t: Course): ObservableSource<Int> {
                        return Observable.fromIterable(t.scores)
                    }

                })
                .filter(object :Predicate<Int>{
                    override fun test(t: Int): Boolean {
                        return t > 80
                    }

                })
                .subscribe(object : Consumer<Int> {
                    override fun accept(t: Int?) {
                        Log.e("abc", "---> $t")
                    }
                })
// log 列印
    ---> 81
    ---> 82
    ---> 90
    ---> 90
    ---> 91

注意，filter 裡面不是用 Function 了，而是 Predicate，這個單詞是“基于…”的意思，基于 t > 80，也就是選擇大于 80 分的成績。

4. 結合 Retrofit 使用

前面 3 小節講了很多，都是為了講清楚 RxJava 的整個工作流程，還沒涉及到線程切換。現實開發中更多的時候 Observable 是通過 Retrofit 傳回給我們的。Retrofit 是一個網絡請求架構，它基于 OkHttp3，做了更好的封裝，結合 RxJava 用慣了的話可以大大提到開發效率。還是一樣，我們隻看怎麼用，不涉及源碼解讀。

4.1 Retrofit 進行簡單的 Get 請求

implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'

先引入依賴，然後我們請求一個知乎日報的新聞資料(點選檢視資料：https://news-at.zhihu.com/api/4/news/latest)：

// ZhEntity
class ZhEntity {
    var date: String? = null
    var stories: MutableList<StoriesBean>? = null
    var top_stories: MutableList<TopStoriesBean>? = null

    class StoriesBean {
        var image_hue: String? = null
        var title: String? = null
        var url: String? = null
        var hint: String? = null
        var ga_prefix: String? = null
        var type: Int = 0
        var id: Int = 0
        var images: MutableList<String>? = null
    }

    class TopStoriesBean {
        var image_hue: String? = null
        var hint: String? = null
        var url: String? = null
        var image: String? = null
        var title: String? = null
        var ga_prefix: String? = null
        var type: Int = 0
        var id: Int = 0
    }
}

// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
    @GET("news/latest")
    fun getLatestNews(): Call<ZhEntity>
}

// 調用
val retrofit = Retrofit.Builder()
                .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
                .baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
                .build()
        val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
        val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews()
        call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
            override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
                Log.e("abc", "--> $t")
            }

            override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
                Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
            }
        })

代碼有點多，分别解釋一下，ZhEntity 是實體類，ApiService 是一個接口，裡面用注解的方式定義了一個方法 getLatestNews，

@GET

表示 Get 請求，由此可以想象肯定有

@POST

，

@GET

裡面還有參數，這是請求位址 BaseUrl 後面的子檔案夾。

getLatestNews 函數傳回類型是 Call，這個是 Retrofit 定義用來請求網絡的。

第三段代碼，現實建立了一個 Retrofit 對象，

addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())

是把接口傳回的 json 類型的資料轉換成實體類的類型，這個東西在

implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'

時被引入。

然後是一系列的 Call 調用 qnqueue 操作什麼的，看得出，沒有用 Rxjava 一樣可以完成網絡請求，而且代碼不複雜，好了，本文到此結束。

好吧，我在扯淡。繼續講，有人說不喜歡 url 被截成兩段，可以這樣修改，效果完全相同：

// ApiService
import retrofit2.Call
import retrofit2.http.GET
import retrofit2.http.Url
interface ApiService {
    @GET
    fun getLatestNews(@Url url:String): Call<ZhEntity>
}

// 調用
val retrofit = Retrofit.Builder()
                .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
                .baseUrl("https://www.baidu.com")
                .build()
        val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
        val call: Call<ZhEntity> = service.getLatestNews("https://news-at.zhihu.com/api/4/news/latest")
        call.enqueue(object : Callback<ZhEntity> {
            override fun onFailure(call: Call<ZhEntity>?, t: Throwable?) {
                Log.e("abc", "--> $t")
            }

            override fun onResponse(call: Call<ZhEntity>?, response: Response<ZhEntity>?) {
                Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(response?.body())}")
            }
        })

baseUrl 還是要的，不過設定成其他值無所謂了，因為不會被請求。

4.2 Retrofit 結合 RxJava

啰嗦了這麼多，才講到這裡。抱歉水準有限，沒辦法用簡單的語言說清複雜的問題。

首先，引入依賴時多加一句對 RxJava 的支援：

implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.6.2'
implementation 'com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava2:2.6.2'

然後，我們的 getLatestNews 就可以直接傳回一個 Observable 了！

import io.reactivex.Observable
import retrofit2.http.GET

interface ApiService {
    @GET("news/latest")
    fun getLatestNews(): Observable<ZhEntity>
}

放心寫，不會報錯，有了 Observable，就好辦了，輕車熟路：

val retrofit = Retrofit.Builder()
                .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
                .addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
                .baseUrl("https://news-at.zhihu.com/api/4/")
                .build()
        val service: ApiService = retrofit.create(ApiService::class.java)
        val observable = service.getLatestNews()
        observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
                .subscribe(object : Observer<ZhEntity> {
            override fun onComplete() {
            }

            override fun onSubscribe(d: Disposable) {
            }

            override fun onNext(t: ZhEntity) {
                Log.e("abc","-->${Gson().toJson(t)}")
            }

            override fun onError(e: Throwable) {
                Log.e("abc","-->$e")
            }
        })

除了 Observable 來源變了，其他與本文最早講的 RxJava 沒什麼不同。非要說不同，有一點，多了一句

subscribeOn(Schedulers.newThread())

，下面講講這個。

4.3 線程切換

subscribeOn ：定義 Observable 發射事件所處的線程
observeOn ：定義轉換/響應事件所處的線程（map、flatMap、Observer 等），可多次切換

線程切換比較常見，比如子線程請求網絡資料主線程更新 UI，

subscribeOn

和

observeOn

有哪些線程可以選擇？它們又是怎樣使用的？我們先看一個例子：

Thread(object : Runnable {
            override fun run() {
                Log.e("abc","Thread目前線程：${Thread.currentThread().name}")
                observable.subscribeOn(Schedulers.newThread())
                        .doOnNext(object :Consumer<ZhEntity>{
                            override fun accept(t: ZhEntity?) {
                                Log.e("abc","doOnNext目前線程：${Thread.currentThread().name}")
                            }
                        })
                        .observeOn(Schedulers.io())
                        .flatMap(object :Function<ZhEntity,ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean>>{
                            override fun apply(t: ZhEntity): ObservableSource<ZhEntity.StoriesBean> {
                                Log.e("abc","flatMap目前線程：${Thread.currentThread().name}")
                                return Observable.fromIterable(t.stories)
                            }
                        })
                        .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                        .subscribe(object : Observer<ZhEntity.StoriesBean> {
                            override fun onComplete() {
                            }

                            override fun onSubscribe(d: Disposable) {
                                Log.e("abc","onSubscribe目前線程：${Thread.currentThread().name}")
                            }

                            override fun onNext(t: ZhEntity.StoriesBean) {
                                Log.e("abc","Observer目前線程：${Thread.currentThread().name}")
                                Log.e("abc", "-->${Gson().toJson(t)}")
                            }

                            override fun onError(e: Throwable) {
                                Log.e("abc", "-->$e")
                            }
                        })
            }
        }).start()
// log 列印
Thread目前線程：Thread-4
onSubscribe目前線程：Thread-4
doOnNext目前線程：RxNewThreadScheduler-1
flatMap目前線程：RxCachedThreadScheduler-1
Observer目前線程：main
Observer目前線程：main
Observer目前線程：main

這裡面隻有

doOnNext

沒講過，現在說說：每發送 onNext() 之前都會先回調這個方法，是以 doOnNext 和 Observable 的 subscribe（發射事件的方法）處于同一個線程。

從這個例子可以看出：

Observable 和 Observer 建立訂閱關系是在目前線程中（Thread-4）

subscribeOn 決定 Observable 發射事件所處的線程（即 Retrofit 請求網絡所線上程）

第一次 observeOn 決定 flatMap 所在的線程（RxCachedThreadScheduler-1）

再次 observeOn 決定 Observer 所線上程（Android 主線程 main）

是以每次調用

observeOn

就會切換線程，并且決定的是接下來的變換/響應的線程。多說一句，多次設定 subscribeOn，隻有第一次生效。

線程可選值：

線程名稱	說明
Schedulers.immediate()	預設的 Scheduler,直接在目前線程運作，相當于不指定線程
Schedulers.newThread()	啟用新線程，并在新線程執行操作
Schedulers.io()	I/O 操作（讀寫檔案、讀寫資料庫、網絡資訊互動等）所使用的 Scheduler。行為模式和 newThread() 差不多，差別在于 io() 的内部實作是是用一個無數量上限的線程池，可以重用空閑的線程，是以多數情況下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把計算工作放在 io() 中，可以避免建立不必要的線程
Schedulers.computation()	計算所使用的 Scheduler。這個計算指的是 CPU 密集型計算，即不會被 I/O 等操作限制性能的操作，例如圖形的計算。這個 Scheduler 使用的固定的線程池，大小為 CPU 核數。不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否則 I/O 操作的等待時間會浪費 CPU
AndroidSchedulers.mainThread()	Android 主線程

4.4 Disposable 和 CompositeDisposable

最後介紹一下這兩個類，

Disposable

前文出現過，在 Observer 的 onSubscribe 函數中，有一個 Disposable 類型的參數：

override fun onSubscribe(d: Disposable) {}

，通過前面介紹我們知道，Observable 和 Observer 建立訂閱關系時會調用 onSubscribe 方法，但是沒有說這個參數的作用。

4.4.1 DisPosable

Disposable 的 dispose() 函數可以用來解除訂閱，這樣就不會收到 Observable 發射的事件：

var dis ?= null
val observable = Observable.fromIterable(mutableListOf("Hello", "RxJava", "GoodBye"))
        val observer = object : Observer<String> {
            override fun onComplete() {
            }
            override fun onSubscribe(d: Disposable) {
                dis=d
                Log.e("abc", "-----onSubscribe-----$d")
            }

            override fun onNext(t: String) {
                if (t=="Hello") dis.dispose()
                Log.e("abc", "-----onNext-----$t")
            }

            override fun onError(e: Throwable) {
            }
        }
observable.subscribe(observer)
// log 列印
-----onNext-----Hello

可以看到，調用

dis.dispose()

後，就不在列印上遊發射的"RxJava"和"GoodBye"了。

4.4.2 CompositeDisposable

CompositeDisposable 可以用來管理多個 Disposable，通過

add()

方法添加 Disposable 對象，然後在 onDestroy 方法裡面調用

clear()

或者

dispose()

來清除所有的 Disposable，這樣可以防止記憶體洩漏。

val cDis = CompositeDisposable()
// ...代碼省略
override fun onSubscribe(d: Disposable) {
                cDis.add(d)
            }
// ...代碼省略
override fun onDestroy() {
        super.onDestroy()
        cDis.clear()
    }

多說一句，通過檢視

RxJava2CallAdapterFactory.create()

源碼可知，

dispose()

方法能主動斷開 Observable 和 Observer 之間的連接配接，還能取消 Retrofit 的網絡請求，是以放心的用吧。

RxJava2和Retrofit2配合使用詳解

1. 觀察者模式

2. RxJava 中的觀察者模式

2.1 建立 Observable

2.1.1 create()

2.1.2 just

2.1.3 fromIterable

2.2 建立 Observer

2.3 Consumer 和 Action

2.3.1 subscribe(Consumer<? super T> onNext)

2.3.2 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError)

2.3.3 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete)

2.3.4 subscribe(Consumer<? super T> onNext, Consumer<? super Throwable> onError,Action onComplete, Consumer<? super Disposable> onSubscribe)

3. 變換

3.1 map

3.2 flatMap

3.3 filter

4. 結合 Retrofit 使用

4.1 Retrofit 進行簡單的 Get 請求

4.2 Retrofit 結合 RxJava

4.3 線程切換

4.4 Disposable 和 CompositeDisposable

4.4.1 DisPosable

4.4.2 CompositeDisposable

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