WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Объедините уведомления CollectionChanged и PropertyChanged в ObservableForPropertyHelper с ReactiveUI

У меня есть ReactiveObject ViewModel, который содержит IObservableCollection и обычное свойство, которое вызывает INPC при его изменении (т. е. vanilla WPF).

Я хочу реализовать ObservableForPropertyHelper, поддерживаемый только для чтения, который будет переоценивать всякий раз, когда изменяется обычное свойство или коллекция изменяется (вызывает событие CollectionChanged).

Я знаю, что могу реализовать это, используя WhenAnyValue для обычного свойства, FromEventPattern для создания наблюдаемого для события collectionchanged, а затем сшивая их вместе с CombineLatest. Мой вопрос: есть ли менее ужасный способ сделать это? Есть ли встроенная функция ReactiveUI, которая поможет мне достичь этого?


  • Пожалуйста, предоставьте ужасную реализацию в вашем коде, и тогда мы сможем улучшить ее для вас. Прямо сейчас трудно определить, чего вы на самом деле хотите, и у нас ужасно много работы, чтобы попытаться угадать, чего вы хотите. Пожалуйста, сделайте так, чтобы нам было легко ответить вам. 27.08.2015

Ответы:


1

Вы можете поменять ObservableCollection на ReactiveCollection ReactiveUI, который предоставляет IObservable при изменении коллекции.

Вы также можете использовать ObservableForProperty ReactiveUI вместо WhenAny, что будет немного более кратким, поскольку вы наблюдаете только 1 свойство.

Кроме того, то, что вы описали, - это то, как я бы это сделал.

27.08.2015
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]