R3中的ReactiveProperty值修改机制解析与自定义实现
引言
在响应式编程框架R3中,ReactiveProperty是一个核心组件,用于实现数据绑定和响应式更新。本文将深入探讨R3中ReactiveProperty的值修改机制,特别是如何实现自定义的值修改逻辑,如实现一个带范围限制的ClampedReactiveProperty。
ReactiveProperty基础
ReactiveProperty是R3中表示可观察属性的基础类型,它继承自ReadOnlyReactiveProperty,提供了值的读写能力。与UniRx不同,R3在设计上更加注重性能和简洁性,因此API设计上有所差异。
值修改机制演进
在早期版本中,R3的ReactiveProperty缺少类似UniRx中SetValue方法这样的可重写方法,这使得开发者无法在子类中自定义值修改逻辑。这个问题在v0.1.19版本中得到了解决,引入了OnValueChanging方法。
OnValueChanging方法详解
OnValueChanging是一个受保护的虚方法,允许开发者在值被设置前进行修改。它采用ref参数传递值,使得修改可以直接作用于即将设置的值:
protected override void OnValueChanging(ref T value)
{
// 可以在这里修改value
}
这种方法设计有几个优点:
- 避免了额外的值比较(直接修改ref参数比先比较再设置更高效)
- 提供了统一的拦截点
- 保持了API的简洁性
实现ClampedReactiveProperty
基于OnValueChanging,我们可以实现一个带范围限制的ReactiveProperty:
public sealed class ClampedReactiveProperty<T> : ReactiveProperty<T>
where T : IComparable<T>
{
private readonly T min, max;
private static IComparer<T> Comparer { get; } = Comparer<T>.Default;
public ClampedReactiveProperty(T initialValue, T min, T max)
: base(initialValue)
{
this.min = min;
this.max = max;
}
protected override void OnValueChanging(ref T value)
{
if (Comparer.Compare(value, min) < 0)
{
value = min;
}
else if (Comparer.Compare(value, max) > 0)
{
value = max;
}
}
}
构造函数注意事项
当需要在构造函数中使用成员变量时,需要注意初始化顺序问题。R3提供了callOnValueChangeInBaseConstructor参数来控制是否在基类构造函数中调用OnValueChanging:
public ClampedReactiveProperty2(T initialValue, T min, T max)
: base(initialValue, EqualityComparer<T>.Default, callOnValueChangeInBaseConstructor: false)
{
this.min = min;
this.max = max;
OnValueChanging(ref GetValueRef());
}
设计哲学
R3在设计上避免了不必要的继承层次,这是为了保持API的简洁性和易用性。虽然不提供抽象基类可能会限制某些继承场景,但这种设计选择减少了API的复杂性,使开发者在使用时不需要面对过多选择。
总结
R3通过OnValueChanging方法提供了灵活的值修改机制,使开发者能够实现各种自定义逻辑。这种设计既保持了API的简洁性,又提供了足够的扩展能力。对于从UniRx迁移的开发者,理解这种设计差异有助于更好地利用R3的特性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00