Entendendo RxJS Observable com Angular

Wendel Nascimento
Jan 4, 2017 · 7 min read
Créditos para os sensacionais diretores de arte Giovanni Kenji Shiroma e Patrick Ens

Após passar por um projeto com Angular 2(ou somente Angular, para os mais íntimos) posso dizer que: É um framework com muitas vantagens, e uma das coisas mais fascinantes que conheci foi uma biblioteca maravilhosa que é o RxJS(estude este cara e verá as maravilhas de um mundo moderno) e conheci este cara que mudou a minha vida, o famoso Observable.

Por definição é uma coleção que funciona de forma unidirecional, ou seja, ele emite notificações sempre que ocorre uma mudança em um de seus itens e a partir disto podemos executar uma ação. Digamos que ele resolve o mesmo problema que a versão anterior do Angular havia resolvido com o $watch, porém sem usar força bruta. Enquanto no $watch verificamos todo nosso escopo por alterações após cada $digest cycle(o que tem um grande custo na performance), com Observable esta verificação não acontece, pois para cada evento é emitida uma notificação para nosso Observable e então tratamos os dados.

Vamos imaginar o consumo de uma web service, algo bem comum em aplicação Single Page, antes do Observable faríamos dessa maneira

getUsers(): Promise<User[]>{
return fetch(myApiUrl)
.then(res=>res.json())
.catch(err=>{
throw new Error(err.message);
});
}

O código acima é bem simples, estamos buscando um recurso(Uma lista de usuários, neste caso) e após a resposta transformamos tudo em JSON.

Entretanto, o novo Angular foi construído pensando em aplicações reativas, abandonando o uso de Promises e adotando por padrão o Observable.

Usando Observable a mesma função ficaria da seguinte maneira:

@Injectable()
class UserService {
...
getUsers(): Observable<User[]> {
return this.http.get(myApiUrl)
.map(res=>res.json())
.catch(err=> Observable.throw(err.message));
}
...
}

A grande vantagem está nos “poderes” que o Observable nos dá com seus operadores, por exemplo: Podemos “cancelar” requests para poupar processamento, ou até mesmo tentar fazer uma nova requisição caso algum problema como perda de conexão aconteça.

O usuário não precisa ver aquela tela de erro, afinal, ele não tem culpa.

Um dos operadores mais importantes do Observable é o subscribe, que é o equivalente ao then de uma promise ou ao $watch.

import { UserService } from 'user.service';@Component({
/* Propriedades do componente*/
})
class UserComponent {
...
constructor(private userService: UserService){}
private users: User[]; // Lista de usuários /* Neste método chamamos a função userService.getUsers, que nos retorna um Observable contendo um array de usuários, então atribuímos ao this.users */
getUsers() {
this.userService.getUsers()
.subscribe(
users => this.users = users,
error => /* Tratamos erros aqui :) */);
} ...
}

Estamos chamando a função getUsers() criada anteriormente e deixamos um subscribe ali, ou seja, assim que a nossa resposta vier e for transformada em JSON, seremos notificados e o array users receberá a lista de usuários, ou caso seja um erro, tratamos o erro onde deixei um comentário. Simples?

Um cenário ainda melhor seria uma aplicação que use web sockets, pois a cada atualização o subscribe iria atualizar o array users novamente, tudo de forma unidirecional e sem grande consumo de recursos com um $watch da vida.

Se ainda assim você quer muito usar Angular em seu projeto e não quer utilizar Observable em tudo, o operador toPromise() é perfeito para você!

Vamos supor que você está tentando fazer o download de um arquivo, mas está em uma conexão com muita oscilação(o que convenhamos que é bem comum no Brasil), é de se esperar que o download falhe.
Nestes casos podemos utilizar o operador retry, que é extremamente simples e funciona da seguinte forma: Se a operação falhar, será executada novamente para tentar completá-la(a quantidade de tentativas é especificada como parâmetro do retry). No código ficaria algo parecido com isso:

@Injectable()
class downloadFileService {
...
downloadFile(attachment: Attachment) {
this.http
.get(/* URL de download do arquivo */, { responseType: ResponseContentType.Blob })
.retry(3) // Aqui especificamos que a quantidade de tentativas caso o download falhe é 3.
.map((response: any) => response.blob())
/* Agora temos o arquivo e é só mandar para o usuário :) */
}, (err:any) => /* Tratamos erros aqui :) */);
}
...
}

E se em nossa lista de usuários houvesse uma barra de pesquisa onde ao digitar qualquer tecla já fosse disparada a requisição para filtrar os usuários? Parece bem simples. Normalmente, no event keyup do campo colocaríamos uma função que filtraria a lista com base no que foi digitado, mas isso tem um problema: Para cada tecla digitada seria gerada uma nova requisição e toda a lista de usuários seria substituída.

Concordemos que substituir a lista a cada letra digitada não é o que queremos fazer, em um mundo perfeito, a única request que deve ser considerada é a gerada pelo evento da última letra digitada, isto pode ser resolvido com dois métodos do Observable, o switchMap e o debounceTime.

Este operador soluciona um dos problemas, que é termos de processar todas as respostas, mesmo mais antigas. Por exemplo: Se você pesquisou por Paulo, serão 5 requisições, uma para cada letra, você irá construir os objetos e substituir em seu array 5 vezes, é algo custoso.

O switchMap é um dos operadores que você irá usar e se orgulhar infinitamente. Se você fez 5 requisições, ele irá processar apenas a última delas, que é a que realmente importa para nós, construiremos nosso objeto uma vez e substituiremos o array somente uma vez. Seu uso é simples, assim como todos os operadores que vimos até agora.

import { UserService } from 'user.service';@Component({
/* Propriedades do componente*/
})
class userComponent {
...
constructor(private userService: UserService){} private users: User[]; // Nossa lista de usuários /* Variável que recebe o valor da função handleFilterChange */
private filterString: Subject<string> = new Subject<string>();
/* Função que recebe o valor digitado e coloca em nosso Subject */
handleFilterChange(value: string) {
this.filterString.next(value);
}
/* Fazemos um switchMap em nosso Subject filterString e atribuímos o resultado à nossa lista de usuários */
ngOnInit() {
this.users = this.filterString
.switchMap(value => this.userService.getUsers(value))
.catch(error => /* Tratamos erros aqui :) */);
}
...
}

Temos um pouco mais de código, mas nada muito complexo, a lógica é simples: No evento keyup da barra de pesquisa a função handleFilterChange é chamada e ela adiciona o valor ao Subject(que em tese, é uma versão bidirecional do Observable), após isso, temos no ngOnInit a variável users recebendo o resultado do switchMap, que busca os usuários filtrando com o valor passado. Sendo assim, quando digitarmos “Paulo”, apenas a última requisição será processada e terá seu valor atribuído à variável users, pois foi a última a ser enviada.

Mas ainda assim, podemos diminuir este número para apenas uma requisição, e poupar, além de processamento, consumo de dados!

Para chegar a apenas uma requisição é fácil, não precisamos buscar enquanto o usuário ainda não terminou de digitar, ou seja, se queremos buscar por “Paulo”, não há motivo para buscarmos somente a letra “P”, depois somente as letras “Pa”, e assim sucessivamente até completarmos a palavra.

É aí que entra o operador debounceTime, seu funcionamento não é nada complexo: Ele só executa uma ação caso tenha se passado uma certa quantidade de tempo desde a última execução desta ação.

Por exemplo: Com um debounceTime de 300 milissegundos, quando começarmos a digitar “Paulo”, começamos pela letra “P”, mas se logo em seguida digitarmos a próxima letra, que é “A”, ele não irá disparar outra requisição, pois ainda não se passaram 300 milissegundos desde a última vez em que você digitou uma letra.

Com o código que havíamos feito anteriormente ficaria assim:

import { UserService } from 'user.service';@Component({
/* Propriedades do componente*/
})
class userComponent {
...
constructor(private userService: UserService){} private users: User[]; // Nossa lista de usuários /* Variável que recebe o valor da função handleFilterChange */
private filterString: Subject<string> = new Subject<string>();
/* Função que recebe o valor digitado e coloca em nosso Subject */
handleFilterChange(value: string) {
this.filterString.next(value);
}
/* Fazemos um switchMap em nosso Subject filterString e atribuímos o resultado à nossa lista de usuários, porém existe um debounceTime de 300 milissegundos para evitar fazer requisições enquanto o usuário ainda não finalizou a digitação */
ngOnInit() {
this.users = this.filterString
.debounceTime(300)
.switchMap(value => this.userService.getUsers(value))
.catch(error => /* Tratamos erros aqui :) */);
}
...
}

Com isso temos um componente de pesquisa sensacional, e com pouquíssimas linhas de código. Tudo com o poder do Observable!

Estes operadores são apenas alguns entre muitos que o Observable possui, com um pouco mais de leitura podemos aprender a utilizá-los e otimizar muito nossa aplicação, tornando-a não apenas mais rápida, mas também mais inteligente, ajudando o usuário a poupar processamento e dados(o que deve ser uma preocupação, principalmente pensando em aplicações que tendem a ser mais utilizadas em dispositivos móveis).

Quanto mais reativa é a solução que você precisa, melhor é trabalhar com Observable, isso quer dizer que se você está trabalhando com uma aplicação que funcione de forma assíncrona(onde a ordem de execução não é um fator denominante para o funcionamento, com Observable não existem operações blocantes) ou realtime, as vantagens crescem muito se compararmos o trabalho que teríamos utilizando Promises, por exemplo. O poder que o RxJS nos dá para trabalhar com múltiplos eventos de forma completamente assíncrona pode nos ajudar a construir aplicações muito mais consistentes e resilientes.

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Wendel Nascimento

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Desenvolvedor, apaixonado pelo que faz nossa vida melhor. Inovação.

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