一. 操作符
1. create
create操作符主要用于产生一个Obserable被观察者对象（发射器）。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("Observable emit 1" + "\n");
Log.e(TAG, "Observable emit 1" + "\n");
e.onNext(1);
mRxOperatorsText.append("Observable emit 2" + "\n");
Log.e(TAG, "Observable emit 2" + "\n");
e.onNext(2);
mRxOperatorsText.append("Observable emit 3" + "\n");
Log.e(TAG, "Observable emit 3" + "\n");
e.onNext(3);
e.onComplete();
mRxOperatorsText.append("Observable emit 4" + "\n");
Log.e(TAG, "Observable emit 4" + "\n" );
e.onNext(4);
}
}).subscribe(new Observer<Integer>() {
private int i;
private Disposable mDisposable;
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
mRxOperatorsText.append("onSubscribe : " + d.isDisposed() + "\n");
Log.e(TAG, "onSubscribe : " + d.isDisposed() + "\n" );
mDisposable = d;
}
@Override
public void onNext(@NonNull Integer integer) {
mRxOperatorsText.append("onNext : value : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "onNext : value : " + integer + "\n" );
i++;
if (i == 2) {
// 在RxJava 2.x 中，新增的Disposable可以做到切断的操作，让Observer观察者不再接收上游事件
mDisposable.dispose();
mRxOperatorsText.append("onNext : isDisposable : " + mDisposable.isDisposed() + "\n");
Log.e(TAG, "onNext : isDisposable : " + mDisposable.isDisposed() + "\n");
}
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
mRxOperatorsText.append("onError : value : " + e.getMessage() + "\n");
Log.e(TAG, "onError : value : " + e.getMessage() + "\n" );
}
@Override
public void onComplete() {
mRxOperatorsText.append("onComplete" + "\n");
Log.e(TAG, "onComplete" + "\n" );
}
});
输出：
需要注意的几点是：
- 在发射事件中，我们在发射了数值3之后，直接调用了e.onComlete()，虽然无法接收事件，但发送事件还是继续的。
- 另外一个值得注意的点是，在RxJava 2.x中，可以看到发射事件方法相比1.x多了一个throws Excetion，意味着我们做一些特定操作再也不用try-catch了。
- 并且2.x 中有一个Disposable概念，这个东西可以直接调用切断，可以看到，当它的isDisposed()返回为false的时候，接收器能正常接收事件，但当其为true的时候，接收器停止了接收。所以可以通过此参数动态控制接收事件了。
2. map
map基本算是RxJava中一个最简单的操作符了，熟悉RxJava 1.x的知道，它的作用是对发射时间发送的每一个事件应用一个函数，是的每一个事件都按照指定的函数去变化，而在2.x中它的作用几乎一致。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
e.onNext(1);
e.onNext(2);
e.onNext(3);
}
}).map(new Function<Integer, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull Integer integer) throws Exception {
return "This is result " + integer;
}
}).subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("accept : " + s +"\n");
Log.e(TAG, "accept : " + s +"\n" );
}
});
输出：
是的，map基本作用就是将一个Observable通过某种函数关系，转换为另一种Observable，上面例子中就是把我们的Integer数据变成了String类型。从Log日志显而易见。
3. zip
zip专用于合并事件，该合并不是连接（连接操作符后面会说），而是两两配对，也就意味着，最终配对出的Observable发射事件数目只和少的那个相同。
Observable.zip(getStringObservable(), getIntegerObservable(), new BiFunction<String, Integer, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull String s, @NonNull Integer integer) throws Exception {
return s + integer;
}
}).subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("zip : accept : " + s + "\n");
Log.e(TAG, "zip : accept : " + s + "\n");
}
});
private Observable<String> getStringObservable() {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<String> e) throws Exception {
if (!e.isDisposed()) {
e.onNext("A");
mRxOperatorsText.append("String emit : A \n");
Log.e(TAG, "String emit : A \n");
e.onNext("B");
mRxOperatorsText.append("String emit : B \n");
Log.e(TAG, "String emit : B \n");
e.onNext("C");
mRxOperatorsText.append("String emit : C \n");
Log.e(TAG, "String emit : C \n");
}
}
});
}
private Observable<Integer> getIntegerObservable() {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
if (!e.isDisposed()) {
e.onNext(1);
mRxOperatorsText.append("Integer emit : 1 \n");
Log.e(TAG, "Integer emit : 1 \n");
e.onNext(2);
mRxOperatorsText.append("Integer emit : 2 \n");
Log.e(TAG, "Integer emit : 2 \n");
e.onNext(3);
mRxOperatorsText.append("Integer emit : 3 \n");
Log.e(TAG, "Integer emit : 3 \n");
e.onNext(4);
mRxOperatorsText.append("Integer emit : 4 \n");
Log.e(TAG, "Integer emit : 4 \n");
e.onNext(5);
mRxOperatorsText.append("Integer emit : 5 \n");
Log.e(TAG, "Integer emit : 5 \n");
}
}
});
}
输出：
需要注意的是：
- zip 组合事件的过程就是分别从发射器A和发射器B各取出一个事件来组合，并且一个事件只能被使用一次，组合的顺序是严格按照事件发送的顺序来进行的，所以上面截图中，可以看到，1永远是和A 结合的，2永远是和B结合的。
- 最终接收器收到的事件数量是和发送器发送事件最少的那个发送器的发送事件数目相同，所以如截图中，4和5很孤单，没有人愿意和它交往，孤独终老的单身狗。
4. concat
对于单一的把两个发射器连接成一个发射器，虽然 zip 不能完成，但我们还是可以自力更生，官方提供的 concat 让我们的问题得到了完美解决。
Observable.concat(Observable.just(1,2,3), Observable.just(4,5,6))
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("concat : "+ integer + "\n");
Log.e(TAG, "concat : "+ integer + "\n" );
}
});
输出：
如图，可以看到。发射器B把自己的三个孩子送给了发射器A，让他们组合成了一个新的发射器，非常懂事的孩子，有条不紊的排序接收。
5. flatMap
FlatMap 是一个很有趣的东西，我坚信你在实际开发中会经常用到。它可以把一个发射器Observable 通过某种方法转换为多个Observables，然后再把这些分散的Observables装进一个单一的发射器Observable。但有个需要注意的是，flatMap并不能保证事件的顺序，如果需要保证，需要用到我们下面要讲的ConcatMap。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
e.onNext(1);
e.onNext(2);
e.onNext(3);
}
}).flatMap(new Function<Integer, ObservableSource<String>>() {
@Override
public ObservableSource<String> apply(@NonNull Integer integer) throws Exception {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
list.add("I am value " + integer);
}
int delayTime = (int) (1 + Math.random() * 10);
return Observable.fromIterable(list).delay(delayTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
Log.e(TAG, "flatMap : accept : " + s + "\n");
mRxOperatorsText.append("flatMap : accept : " + s + "\n");
}
});
输出：
一切都如我们预期中的有意思，为了区分concatMap（下一个会讲），我在代码中特意动了一点小手脚，我采用一个随机数，生成一个时间，然后通过delay（后面会讲）操作符，做一个小延时操作，而查看Log日志也确认验证了我们上面的说法，它是无序的。
6. concatMap
上面其实就说了，concatMap 与 FlatMap 的唯一区别就是 concatMap 保证了顺序，所以，我们就直接把 flatMap 替换为 concatMap 验证吧。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> e) throws Exception {
e.onNext(1);
e.onNext(2);
e.onNext(3);
}
}).concatMap(new Function<Integer, ObservableSource<String>>() {
@Override
public ObservableSource<String> apply(@NonNull Integer integer) throws Exception {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
list.add("I am value " + integer);
}
int delayTime = (int) (1 + Math.random() * 10);
return Observable.fromIterable(list).delay(delayTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}).subscribeOn(Schedulers.newThread())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
Log.e(TAG, "flatMap : accept : " + s + "\n");
mRxOperatorsText.append("flatMap : accept : " + s + "\n");
}
});
输出：
7. distinct
这个操作符非常的简单、通俗、易懂，就是简单的去重嘛，我甚至都不想贴代码，但人嘛，总得持之以恒。
Observable.just(1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5)
.distinct()
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("distinct : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "distinct : " + integer + "\n");
}
});
输出：
Log 日志显而易见，我们在经过dinstinct() 后接收器接收到的事件只有1,2,3,4,5了。
8. Filter
信我，Filter 你会很常用的，它的作用也很简单，过滤器嘛。可以接受一个参数，让其过滤掉不符合我们条件的值
Observable.just(1, 20, 65, -5, 7, 19)
.filter(new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(@NonNull Integer integer) throws Exception {
return integer >= 10;
}
}).subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("filter : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "filter : " + integer + "\n");
}
});
输出：
可以看到，我们过滤器舍去了小于10的值，所以最好的输出只有20,65,19。
9. buffer
buffer 操作符接受两个参数，buffef(count,skip)，作用是将 Observable 中的数据按 skip (步长) 分成最大不超过 count 的 buffer ，然后生成一个 Observable 。也许你还不太理解，我们可以通过我们的示例图和示例代码来进一步深化它。
Observable.just(1, 2, 3, 4, 5)
.buffer(3, 2)
.subscribe(new Consumer<List<Integer>>() {
@Override
public void accept(@NonNull List<Integer> integers) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("buffer size : " + integers.size() + "\n");
Log.e(TAG, "buffer size : " + integers.size() + "\n");
mRxOperatorsText.append("buffer value : ");
Log.e(TAG, "buffer value : " );
for (Integer i : integers) {
mRxOperatorsText.append(i + "");
Log.e(TAG, i + "");
}
mRxOperatorsText.append("\n");
Log.e(TAG, "\n");
}
});
输出：
如图，我们把1,2,3,4,5依次发射出来，经过buffer 操作符，其中参数 skip 为3， count 为2，而我们的输出 依次是 123，345，5。显而易见，我们 buffer 的第一个参数是count，代表最大取值，在事件足够的时候，一般都是取count个值，然后每天跳过skip个事件。其实看 Log 日志，我相信大家都明白了。
10. timer
timer 很有意思，相当于一个定时任务。在1.x 中它还可以执行间隔逻辑，但在2.x中此功能被交给了 interval，下一个会介绍。但需要注意的是，timer 和 interval 均默认在新线程。
mRxOperatorsText.append("timer start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "timer start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Observable.timer(2, TimeUnit.SECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // timer 默认在新线程，所以需要切换回主线程
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("timer :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "timer :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
}
});
输出：
显而易见，当我们两次点击按钮触发这个事件的时候，接收被延迟了2秒。
11. interval
如同我们上面可说，interval 操作符用于间隔时间执行某个操作，其接受三个参数，分别是第一次发送延迟，间隔时间，时间单位。
mRxOperatorsText.append("interval start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "interval start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Observable.interval(3,2, TimeUnit.SECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 由于interval默认在新线程，所以我们应该切回主线程
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("interval :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "interval :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
}
});
输出：
如同 Log 日志一样，第一次延迟了3秒后接收到，后面每次间隔了2秒。
然而，心细的小伙伴可能会发现，由于我们这个是间隔执行，所以当我们的Activity都销毁的时候，实际上这个操作还依然在进行，所以，我们得花点小心思让我们在不需要它的时候干掉它。查看源码发现，我们subscribe(Cousumer<? super T> onNext)返回的是Disposable，我们可以在这上面做文章。
@Override
protected void doSomething() {
mRxOperatorsText.append("interval start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "interval start : " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
mDisposable = Observable.interval(3, 2, TimeUnit.SECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) // 由于interval默认在新线程，所以我们应该切回主线程
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("interval :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
Log.e(TAG, "interval :" + aLong + " at " + TimeUtil.getNowStrTime() + "\n");
}
});
}
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
if (mDisposable != null && !mDisposable.isDisposed()) {
mDisposable.dispose();
}
}
哈哈，再次验证，解决了我们的疑惑。
12. doOnNext
其实觉得 doOnNext 应该不算一个操作符，但考虑到其常用性，我们还是咬咬牙将它放在了这里。它的作用是让订阅者在接收到数据之前干点有意思的事情。假如我们在获取到数据之前想先保存一下它，无疑我们可以这样实现。
Observable.just(1, 2, 3, 4)
.doOnNext(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("doOnNext 保存 " + integer + "成功" + "\n");
Log.e(TAG, "doOnNext 保存 " + integer + "成功" + "\n");
}
}).subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("doOnNext :" + integer + "\n");
Log.e(TAG, "doOnNext :" + integer + "\n");
}
});
输出：
13. skip
skip 很有意思，其实作用就和字面意思一样，接受一个 long 型参数 count ，代表跳过 count 个数目开始接收。
Observable.just(1,2,3,4,5)
.skip(2)
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("skip : "+integer + "\n");
Log.e(TAG, "skip : "+integer + "\n");
}
});
输出：
14. take
take，接受一个 long 型参数 count ，代表至多接收 count 个数据。
Flowable.fromArray(1,2,3,4,5)
.take(2)
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("take : "+integer + "\n");
Log.e(TAG, "accept: take : "+integer + "\n" );
}
});
输出：
15. just
just，没什么好说的，其实在前面各种例子都说明了，就是一个简单的发射器依次调用onNext()方法。
Observable.just("1", "2", "3")
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(@NonNull String s) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("accept : onNext : " + s + "\n");
Log.e(TAG,"accept : onNext : " + s + "\n" );
}
});
输出：
16. Single
顾名思义，Single 只会接收一个参数，而SingleObserver 只会调用onError 或者onSuccess。
Single.just(new Random().nextInt())
.subscribe(new SingleObserver<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
}
@Override
public void onSuccess(@NonNull Integer integer) {
mRxOperatorsText.append("single : onSuccess : "+integer+"\n");
Log.e(TAG, "single : onSuccess : "+integer+"\n" );
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
mRxOperatorsText.append("single : onError : "+e.getMessage()+"\n");
Log.e(TAG, "single : onError : "+e.getMessage()+"\n");
}
});
输出：
17. distinct
去重操作符，简单的作用就是去重。
Observable.just(1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5)
.distinct()
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("distinct : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "distinct : " + integer + "\n");
}
});
输出：
很明显，发射器发送的事件，在接收的时候被去重了。
18. debounce
去除发送频率过快的项，看起来好像没啥用处，但你信我，后面绝对有地方很有用武之地。
Observable.create(new ObservableOnSubscribe<Integer>() {
@Override
public void subscribe(@NonNull ObservableEmitter<Integer> emitter) throws Exception {
// send events with simulated time wait
emitter.onNext(1); // skip
Thread.sleep(400);
emitter.onNext(2); // deliver
Thread.sleep(505);
emitter.onNext(3); // skip
Thread.sleep(100);
emitter.onNext(4); // deliver
Thread.sleep(605);
emitter.onNext(5); // deliver
Thread.sleep(510);
emitter.onComplete();
}
}).debounce(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("debounce :" + integer + "\n");
Log.e(TAG,"debounce :" + integer + "\n");
}
});
输出：
代码很清晰，去除发送间隔时间小于500毫秒的发射事件，所以1 和 3 被去掉了。
19. defer
简单地时候就是每次订阅都会创建一个新的Observable，并且如果没有被订阅，就不会产生新的Observable
Observable<Integer> observable = Observable.defer(new Callable<ObservableSource<Integer>>() {
@Override
public ObservableSource<Integer> call() throws Exception {
return Observable.just(1, 2, 3);
}
});
observable.subscribe(new Observer<Integer>() {
@Override
public void onSubscribe(@NonNull Disposable d) {
}
@Override
public void onNext(@NonNull Integer integer) {
mRxOperatorsText.append("defer : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "defer : " + integer + "\n");
}
@Override
public void onError(@NonNull Throwable e) {
mRxOperatorsText.append("defer : onError : " + e.getMessage() + "\n");
Log.e(TAG, "defer : onError : " + e.getMessage() + "\n");
}
@Override
public void onComplete() {
mRxOperatorsText.append("defer : onComplete\n");
Log.e(TAG, "defer : onComplete\n");
}
});
输出：
20. last
last 操作符仅取出可观察到的最后一个值，或者是满足某些条件的最后一项。
Observable.just(1, 2, 3)
.last(4)
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("last : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "last : " + integer + "\n");
}
});
输出：
21. merge
merge 顾名思义，熟悉版本控制工具的你一定不会不知道 merge 命令，而在 Rx 操作符中，merge 的作用是把多个 Observable 结合起来，接受可变参数，也支持迭代器集合。注意它和 concat 的区别在于，不用等到 发射器 A 发送完所有的事件再进行发射器 B 的发送。
Observable.merge(Observable.just(1, 2), Observable.just(3, 4, 5))
.subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("merge :" + integer + "\n");
Log.e(TAG, "accept: merge :" + integer + "\n" );
}
});
输出：
22. reduce
reduce 操作符每次用一个方法处理一个值，可以有一个 seed 作为初始值。
Observable.just(1, 2, 3)
.reduce(new BiFunction<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(@NonNull Integer integer, @NonNull Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
}).subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("reduce : " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "accept: reduce : " + integer + "\n");
}
});
输出：
可以看到，代码中，我们中间采用 reduce ，支持一个 function 为两数值相加，所以应该最后的值是：1 + 2 = 3 + 3 = 6 ， 而Log 日志完美解决了我们的问题。
23. scan
scan 操作符作用和上面的 reduce 一致，唯一区别是 reduce 是个只追求结果的坏人，而 scan 会始终如一地把每一个步骤都输出。
Observable.just(1, 2, 3)
.scan(new BiFunction<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(@NonNull Integer integer, @NonNull Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
}).subscribe(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(@NonNull Integer integer) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("scan " + integer + "\n");
Log.e(TAG, "accept: scan " + integer + "\n");
}
});
输出：
看日志，没毛病。
24. window
按照实际划分窗口，将数据发送给不同的Observable
mRxOperatorsText.append("window\n");
Log.e(TAG, "window\n");
Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS) // 间隔一秒发一次
.take(15) // 最多接收15个
.window(3, TimeUnit.SECONDS)
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<Observable<Long>>() {
@Override
public void accept(@NonNull Observable<Long> longObservable) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("Sub Divide begin...\n");
Log.e(TAG, "Sub Divide begin...\n");
longObservable.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer<Long>() {
@Override
public void accept(@NonNull Long aLong) throws Exception {
mRxOperatorsText.append("Next:" + aLong + "\n");
Log.e(TAG, "Next:" + aLong + "\n");
}
});
}
});
输出：
