高次写像演算子
1799 ワード
高次のマッピング演算子は、内部オブザーバブルをマップするために使用されます.これらは 連結図 合併 スイッチマップ
各上位のマッピング演算子: 自動的に内部観測可能に購読する 結果として観測可能である 自動的に内部の観測可能な 例えば、
このシリーズの付加的なポストは、いくつかの高次のマッピング演算子で、そして、使用するとき、より密接に見えます.
各上位のマッピング演算子:
Observable<T>
の代わりにObservable<Observable<T>>
products$ = this.categorySelected$
.pipe(
switchMap(catId=>
this.http.get<Product[]>(`${this.url}?cat=${catId}`))
);
このコードでは、ユーザーが新しいカテゴリを選択する度にthis.categorySelected$
選択したカテゴリのIDを出力します.そのIDは、高次のマッピング演算子を通してパイプされるswitchMap
この場合).The switchMap
自動的に内部観測可能に購読し、結果を平らにしますProduct[]
の代わりにObservable<Product[]>
), を返します.このシリーズの付加的なポストは、いくつかの高次のマッピング演算子で、そして、使用するとき、より密接に見えます.
Reference
この問題について(高次写像演算子), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://dev.to/deborahk/higher-order-mapping-operators-1klmテキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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