Kotlinでコルーチンを活用した非同期データ取得完全ガイド

Kotlinで非同期処理を効率的に行うには、コルーチンが非常に有用です。従来のJavaベースの非同期処理では、複雑なコールバックやスレッド管理が必要でしたが、Kotlinのコルーチンを使えば、シンプルかつ直感的に非同期タスクを記述できます。特に、ネットワーク通信やデータベースアクセスなど、時間がかかるタスクをブロックせずに処理できるため、アプリケーションのパフォーマンス向上が期待できます。

本記事では、Kotlinでコルーチンを使って非同期データ取得を行う方法について、基本的な概念から実践的な実装方法、エラー処理やパフォーマンス最適化まで、詳しく解説します。コルーチンの理解を深めることで、効率的な非同期プログラミングが可能になり、アプリ開発の質を向上させることができるでしょう。

コルーチンとは何か

Kotlinのコルーチンは、軽量で非同期処理をサポートする仕組みです。Javaのスレッドベースの非同期処理とは異なり、コルーチンはシンプルかつ効率的に非同期タスクを記述できます。コルーチンを使用することで、複雑なコールバック地獄を避け、手続き型プログラミングのような読みやすいコードを維持しながら非同期処理が可能です。

コルーチンの特徴

軽量: コルーチンはスレッドに比べて非常に軽量で、1つのスレッドで複数のコルーチンを実行できます。
中断と再開: コルーチンは処理を一時中断し、後で再開することが可能です。これにより、非同期処理が簡単になります。
非ブロッキング: 非同期タスクの実行中でもスレッドをブロックしないため、効率的にリソースを利用できます。

コルーチンの主な関数

Kotlinでは、コルーチンを操作するための主要な関数が提供されています。

launch: 非同期処理を開始し、結果を返さない。主にファイア・アンド・フォーゲット型の処理に使用します。
async: 非同期処理を開始し、Deferredオブジェクトとして結果を返します。結果を取得するには、await()を使用します。
runBlocking: コルーチン内の処理が完了するまでメインスレッドをブロックします。主にテストや簡単な例で使用されます。

シンプルなコルーチンの例

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    launch {
        delay(1000L)
        println("非同期処理完了")
    }
    println("メイン処理実行中")
}

出力結果:

メイン処理実行中  
非同期処理完了

この例では、launchを使って1秒の遅延後にメッセージを出力しています。メイン処理が先に実行され、非同期タスクが完了した後にもう一つのメッセージが表示されます。

コルーチンを理解することで、効率的かつシンプルに非同期処理を実装できるようになります。

非同期データ取得が必要な理由

アプリケーション開発において、非同期データ取得は効率的な処理を実現するために欠かせない技術です。特に、ネットワーク通信やデータベース操作など、時間がかかる処理をメインスレッドで同期的に行うと、パフォーマンスが大きく低下し、ユーザー体験が悪化します。非同期処理を適切に利用することで、これらの問題を回避できます。

非同期処理の重要性

UIの応答性を保つ
アプリのメインスレッドをブロックせずにデータ取得を行うため、UIがフリーズすることなく快適な操作が可能です。
効率的なリソース利用
非同期処理により、タスクが完了するまで待機せず、他の処理を並行して行えるため、CPUやメモリの効率的な利用が可能です。
ネットワーク通信の遅延対策
API呼び出しなどのネットワーク通信は遅延が発生しやすいため、非同期処理を使うことで遅延がUIや他の処理に影響しなくなります。

同期処理と非同期処理の違い

同期処理の例:

fun fetchData() {
    val data = fetchDataFromNetwork() // 完了するまで待機
    println("データ取得: $data")
}

非同期処理の例:

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    launch {
        val data = fetchDataFromNetworkAsync()
        println("データ取得: $data")
    }
    println("メイン処理実行中")
}

suspend fun fetchDataFromNetworkAsync(): String {
    delay(2000L) // 2秒の遅延を模擬
    return "取得したデータ"
}

出力結果:

メイン処理実行中  
データ取得: 取得したデータ

非同期データ取得の主なシーン

APIからのデータ取得
RESTful APIやGraphQLなどのデータをバックエンドから取得する場合。
データベースアクセス
大量のデータをローカルデータベースから読み込む場合。
ファイル読み書き
大きなファイルの読み書きを行う際に処理がブロックされないようにする。

非同期データ取得を適切に実装することで、アプリケーションの応答性と効率を向上させ、快適なユーザー体験を提供できます。

コルーチンの基本的な使い方

Kotlinのコルーチンを使うことで、簡潔かつ効率的に非同期処理を実装できます。コルーチンの基本的な使い方を理解することで、ネットワーク通信や重い処理をメインスレッドをブロックせずに実行できます。

コルーチンを開始する関数

Kotlinでコルーチンを開始するために、以下の関数がよく使用されます。

launch: 結果を返さずに非同期処理を開始します。主に「ファイア・アンド・フォーゲット」型の処理に使用します。
async: 非同期処理の結果を返します。Deferredオブジェクトとして結果を受け取り、await()で結果を取得します。
runBlocking: コルーチン内の処理が完了するまでメインスレッドをブロックします。主にテストや簡単な例で使用されます。

基本的なコルーチンの例

以下は、launchを使ったシンプルな非同期処理の例です。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    println("メイン処理開始")

    launch {
        delay(1000L)
        println("非同期処理完了")
    }

    println("メイン処理終了")
}

出力結果:

メイン処理開始  
メイン処理終了  
非同期処理完了

この例では、launchで非同期処理を開始し、1秒後にメッセージが表示されます。その間、メインスレッドの処理はブロックされません。

非同期で結果を取得する `async`

asyncを使うと、非同期処理の結果を取得できます。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    println("メイン処理開始")

    val deferred = async {
        delay(1000L)
        "非同期データ取得完了"
    }

    println("結果: ${deferred.await()}")
    println("メイン処理終了")
}

出力結果:

メイン処理開始  
結果: 非同期データ取得完了  
メイン処理終了

スコープとディスパッチャー

コルーチンはスコープを持ち、どのスレッドで実行するかをディスパッチャーで制御できます。

Dispatchers.Default: CPU集約型の処理に使用します。
Dispatchers.IO: I/O操作やネットワーク通信に適しています。
Dispatchers.Main: AndroidアプリのUIスレッドで使用します。

例:

launch(Dispatchers.IO) {
    val data = fetchDataFromNetwork()
    println("データ: $data")
}

まとめ

launch: 結果を返さない非同期処理。
async: 結果を返す非同期処理。
スコープとディスパッチャーを使い分けることで、効率的に非同期処理を実装できます。

コルーチンを使いこなすことで、非同期処理がシンプルで直感的に記述でき、アプリケーションのパフォーマンス向上が期待できます。

非同期データ取得の具体例

Kotlinのコルーチンを活用して非同期でデータを取得する方法を、実際のコード例を用いて解説します。ここでは、外部APIからJSONデータを取得するシナリオを想定し、Retrofitとコルーチンを組み合わせた非同期データ取得の手順を紹介します。

Retrofitのセットアップ

まず、Retrofitを使用するための依存関係をbuild.gradleに追加します。

dependencies {
    implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0'
    implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0'
    implementation 'org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.5.2'
}

APIインターフェースの作成

APIエンドポイントを定義するインターフェースを作成します。

import retrofit2.http.GET

data class Post(val userId: Int, val id: Int, val title: String, val body: String)

interface ApiService {
    @GET("posts")
    suspend fun getPosts(): List<Post>
}

suspend修飾子を付けることで、非同期処理が可能になります。
この例では、/postsエンドポイントから投稿データを取得します。

Retrofitインスタンスの作成

Retrofitクライアントを作成します。

import retrofit2.Retrofit
import retrofit2.converter.gson.GsonConverterFactory

object RetrofitInstance {
    val api: ApiService by lazy {
        Retrofit.Builder()
            .baseUrl("https://jsonplaceholder.typicode.com/")
            .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
            .build()
            .create(ApiService::class.java)
    }
}

非同期データ取得の実装

MainActivityで非同期データ取得を実装します。

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import android.os.Bundle
import android.util.Log
import kotlinx.coroutines.*

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        // 非同期データ取得
        CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
            try {
                val posts = RetrofitInstance.api.getPosts()
                withContext(Dispatchers.Main) {
                    posts.forEach {
                        Log.d("MainActivity", "Title: ${it.title}")
                    }
                }
            } catch (e: Exception) {
                Log.e("MainActivity", "Error: ${e.message}")
            }
        }
    }
}

コードの解説

CoroutineScope(Dispatchers.IO): I/Oスレッドで非同期処理を開始します。
RetrofitInstance.api.getPosts(): Retrofitで定義したAPIからデータを取得します。
withContext(Dispatchers.Main): 取得したデータをUIスレッドで処理するためにメインスレッドに切り替えます。
エラーハンドリング: try-catchブロックでネットワークエラーを処理します。

出力結果

D/MainActivity: Title: sunt aut facere repellat provident occaecati excepturi optio reprehenderit
D/MainActivity: Title: qui est esse
D/MainActivity: Title: ea molestias quasi exercitationem repellat qui ipsa sit aut

まとめ

この具体例では、RetrofitとKotlinのコルーチンを使って、外部APIから非同期でデータを取得する方法を解説しました。非同期処理を適切に実装することで、ネットワーク通信がアプリのメインスレッドをブロックすることなくスムーズに行えます。

エラー処理と例外処理

非同期処理においてエラー処理や例外処理は重要な要素です。ネットワーク通信やデータベース操作などは、予期しないエラーが発生する可能性が高いため、適切なエラーハンドリングを行うことで、アプリケーションの安定性を向上させることができます。

Kotlinのコルーチンを使った非同期処理では、標準的なエラー処理や例外処理の仕組みが提供されています。ここでは、代表的なエラー処理の方法を解説します。

エラー処理の基本

非同期処理中に発生した例外は、try-catchブロックを使って捕捉することができます。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    try {
        val result = async { fetchData() }.await()
        println("データ取得成功: $result")
    } catch (e: Exception) {
        println("エラー発生: ${e.message}")
    }
}

suspend fun fetchData(): String {
    delay(1000L)
    throw Exception("ネットワークエラー")
}

出力結果:

エラー発生: ネットワークエラー

複数の非同期処理でのエラー処理

複数の非同期タスクを並行して実行する場合、個別にエラー処理を行う必要があります。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val job1 = launch {
        try {
            delay(500L)
            println("タスク1完了")
        } catch (e: Exception) {
            println("タスク1でエラー: ${e.message}")
        }
    }

    val job2 = launch {
        try {
            delay(1000L)
            throw Exception("タスク2でエラー")
        } catch (e: Exception) {
            println("タスク2でエラー: ${e.message}")
        }
    }

    joinAll(job1, job2)
}

出力結果:

タスク1完了  
タスク2でエラー: タスク2でエラー

SupervisorScopeを使った独立したエラー処理

通常のCoroutineScopeでは、1つの子コルーチンが失敗すると、他の子コルーチンもキャンセルされます。SupervisorScopeを使うと、個々のコルーチンが独立してエラー処理を行えます。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    supervisorScope {
        val job1 = launch {
            delay(500L)
            println("タスク1成功")
        }

        val job2 = launch {
            delay(1000L)
            throw Exception("タスク2失敗")
        }

        println("すべてのタスクが開始されました")
    }
    println("SupervisorScope終了")
}

出力結果:

すべてのタスクが開始されました  
タスク1成功  
Exception in thread "main" java.lang.Exception: タスク2失敗  
SupervisorScope終了

エラー処理のベストプラクティス

適切な例外メッセージを提供する
ユーザーにわかりやすいメッセージや、デバッグ用の詳細なログを出力しましょう。
再試行の仕組みを導入する
ネットワークエラーなど一時的なエラーの場合、再試行する仕組みを導入すると安定性が向上します。
エラーのロギング
エラーが発生した際は、Logやクラッシュレポートツールを使ってエラー情報を記録しましょう。

まとめ

try-catchで非同期処理中の例外を捕捉できる。
SupervisorScopeを使うと、独立したエラー処理が可能になる。
適切なエラーハンドリングにより、アプリケーションの安定性とユーザー体験を向上させる。

エラー処理を適切に行うことで、非同期処理が失敗してもアプリケーション全体がクラッシュすることなく、スムーズに動作を継続できます。

コルーチンのキャンセルとタイムアウト

Kotlinのコルーチンを使用する場合、非同期処理が不要になった際にタスクをキャンセルしたり、一定時間内に処理が終わらなかった場合にタイムアウトさせることができます。これにより、効率的なリソース管理とスムーズなアプリケーション動作が実現します。

コルーチンのキャンセル

コルーチンは、キャンセル可能な仕組みを持っています。キャンセルするには、cancel()関数を呼び出します。キャンセルが発生すると、コルーチン内でのサスペンド関数（例えばdelayやyield）がキャンセルされ、CancellationExceptionがスローされます。

キャンセルの基本例

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val job = launch {
        repeat(1000) { i ->
            println("処理中: $i")
            delay(500L)
        }
    }

    delay(2000L)
    println("キャンセル処理を実行")
    job.cancel()  // コルーチンのキャンセル
    job.join()    // キャンセル完了を待つ
    println("キャンセル完了")
}

出力結果:

処理中: 0  
処理中: 1  
処理中: 2  
処理中: 3  
キャンセル処理を実行  
キャンセル完了

キャンセルが安全に行われる条件

キャンセルが安全に行われるためには、コルーチンが協力的である必要があります。次の関数はキャンセルが可能です：

delay()
yield()
withContext()（キャンセルがサポートされている場合）

キャンセルが発生すると、これらの関数はCancellationExceptionをスローし、コルーチンが終了します。

キャンセル可能な長いタスク

長い計算処理では、定期的にyield()を呼び出してキャンセルをチェックできます。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val job = launch {
        for (i in 1..5) {
            if (isActive) {
                println("処理中: $i")
                delay(500L)
            }
        }
    }

    delay(1500L)
    println("キャンセル処理を実行")
    job.cancelAndJoin()
    println("キャンセル完了")
}

タイムアウトを設定する

コルーチンにタイムアウトを設定するには、withTimeoutまたはwithTimeoutOrNull関数を使用します。タイムアウト時間を超えると、処理がキャンセルされます。

`withTimeout`の例

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    try {
        withTimeout(1500L) {
            repeat(5) { i ->
                println("処理中: $i")
                delay(500L)
            }
        }
    } catch (e: TimeoutCancellationException) {
        println("タイムアウト発生: ${e.message}")
    }
    println("処理終了")
}

出力結果:

処理中: 0  
処理中: 1  
処理中: 2  
タイムアウト発生: Timed out waiting for 1500 ms  
処理終了

`withTimeoutOrNull`の例

withTimeoutOrNullを使うと、タイムアウト時にnullを返します。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    val result = withTimeoutOrNull(1500L) {
        repeat(5) { i ->
            println("処理中: $i")
            delay(500L)
        }
        "処理完了"
    }

    println("結果: $result")
}

出力結果:

処理中: 0  
処理中: 1  
処理中: 2  
結果: null

まとめ

キャンセル: cancel()関数を使用して不要なコルーチンをキャンセルできる。
協力的なキャンセル: delay()やyield()を使ってキャンセル可能な処理を実装する。
タイムアウト: withTimeoutやwithTimeoutOrNullで処理に制限時間を設けることができる。

キャンセルやタイムアウトの仕組みを活用することで、効率的にリソースを管理し、ユーザー体験を向上させる堅牢なアプリケーションを開発できます。

フローを使った非同期ストリーム処理

KotlinのFlowは、非同期データストリームを扱うための仕組みです。従来のListやSequenceとは異なり、Flowは非同期にデータを生成し、順次データを取り出すことができます。特に、リアルタイムでデータが更新されるようなシナリオに適しています。

Flowの基本概念

Flowは、非同期データストリームを表し、複数のデータを順次流す仕組みです。以下の特徴を持ちます：

非同期処理: 非同期にデータを生成し、処理できる。
リアクティブ: データの更新に応じてリアルタイムに処理を行える。
コールドストリーム: Flowはコレクションと同様に、呼び出されるまでデータの生成を開始しません。

Flowの基本的な使い方

Flowの基本的な構文は次の通りです。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    // Flowの定義
    val numbersFlow = flow {
        for (i in 1..5) {
            delay(500L)  // 非同期処理をシミュレート
            emit(i)      // データを流す
        }
    }

    // Flowの収集
    numbersFlow.collect { value ->
        println("受信した値: $value")
    }
}

出力結果:

受信した値: 1  
受信した値: 2  
受信した値: 3  
受信した値: 4  
受信した値: 5

Flowの主要関数

Flowでは、さまざまな関数を使ってデータを加工・制御できます。

`map`関数

各要素に対して変換を行います。

val transformedFlow = numbersFlow.map { it * 2 }
transformedFlow.collect { println("変換後の値: $it") }

出力結果:

変換後の値: 2  
変換後の値: 4  
変換後の値: 6  
変換後の値: 8  
変換後の値: 10

`filter`関数

条件に合った要素のみを流します。

val filteredFlow = numbersFlow.filter { it % 2 == 0 }
filteredFlow.collect { println("偶数の値: $it") }

出力結果:

偶数の値: 2  
偶数の値: 4

`onEach`関数

各要素に対して副作用的な処理を行います。

numbersFlow.onEach { println("処理中の値: $it") }
           .collect()

Flowのキャンセル

Flowの処理はキャンセル可能です。collect中にCoroutineScopeがキャンセルされると、Flowの処理も中断されます。

val job = launch {
    numbersFlow.collect { value ->
        println("受信: $value")
        if (value == 3) cancel()  // キャンセル条件
    }
}
job.join()

出力結果:

受信: 1  
受信: 2  
受信: 3

StateFlowとSharedFlow

リアルタイムに状態やイベントを共有したい場合、StateFlowとSharedFlowが便利です。

StateFlow: 最新の状態を保持し、状態が変わるたびに更新されるFlow。
SharedFlow: 複数のコレクターが同時にデータを受信できるFlow。

StateFlowの例:

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.flow.*

fun main() = runBlocking {
    val stateFlow = MutableStateFlow(0)

    launch {
        stateFlow.collect { value -> println("StateFlowの値: $value") }
    }

    delay(1000L)
    stateFlow.value = 1
    delay(1000L)
    stateFlow.value = 2
}

出力結果:

StateFlowの値: 0  
StateFlowの値: 1  
StateFlowの値: 2

まとめ

Flowは非同期データストリームを効率的に処理するための仕組み。
map, filter, onEachなどの関数でデータを加工・制御できる。
StateFlowやSharedFlowを使えば、リアルタイムに状態やイベントを共有可能。

Flowを活用することで、非同期処理をシンプルかつ柔軟に記述でき、リアルタイムデータを効率的に扱えるアプリケーションを構築できます。

非同期処理のパフォーマンス最適化

Kotlinのコルーチンを用いた非同期処理は効率的ですが、パフォーマンスを最大限に引き出すには最適化が重要です。非同期処理を適切に最適化することで、アプリケーションの速度向上やリソース効率化が図れます。

最適化のポイント

1. 適切なディスパッチャーの選択

ディスパッチャーは、コルーチンが実行されるスレッドを制御します。処理内容に応じてディスパッチャーを適切に選択することで、パフォーマンスを向上させます。

Dispatchers.IO: I/O操作（ファイル読み書き、ネットワーク通信）に適しています。
Dispatchers.Default: CPU集約型のタスクに適しています。
Dispatchers.Main: UIスレッドで実行する処理に使用します（Android向け）。

例: ディスパッチャーの使い分け

launch(Dispatchers.IO) {
    val data = fetchDataFromNetwork()
    withContext(Dispatchers.Main) {
        updateUI(data)
    }
}

2. 並列処理を活用する

複数の非同期タスクを並列で実行することで、待ち時間を短縮できます。asyncを使用してタスクを並行処理し、結果をawaitで取得します。

例: 並列データ取得

val deferred1 = async { fetchDataFromAPI1() }
val deferred2 = async { fetchDataFromAPI2() }

val result1 = deferred1.await()
val result2 = deferred2.await()

3. キャンセル可能な処理を設計する

不要な処理が実行され続けないよう、キャンセル可能なコルーチンを設計しましょう。isActiveを確認することで、キャンセル要求を処理中にチェックできます。

例: キャンセル可能なループ

suspend fun processItems() {
    for (i in 1..1000) {
        if (!isActive) break
        println("処理中: $i")
        delay(100L)
    }
}

4. `Flow`を使用した効率的なストリーム処理

Flowは非同期データストリームを効率的に処理するため、リアルタイムでデータが流れるシナリオに適しています。無限のデータを扱う場合にも、必要なデータのみを処理することが可能です。

例: 非同期ストリーム処理

val numbersFlow = flow {
    for (i in 1..5) {
        emit(i)
        delay(100L)
    }
}

numbersFlow.collect { value ->
    println("受信: $value")
}

5. リソースのリークを防ぐ

リソースリークを防ぐため、コルーチンスコープが不要になったらキャンセルしましょう。viewModelScopeやlifecycleScopeを使用することで、自動的にキャンセルされます（Androidの場合）。

例: Androidでのスコープ利用

class MyViewModel : ViewModel() {
    fun fetchData() {
        viewModelScope.launch {
            val data = fetchDataFromNetwork()
            println(data)
        }
    }
}

6. 非同期タスクのバッチ処理

非同期処理をまとめて一度に行うことで、効率を上げることができます。リクエストをバッチ化し、I/O操作の回数を減らしましょう。

例: バッチリクエスト処理

suspend fun fetchBatchData(): List<String> = coroutineScope {
    val deferreds = listOf(
        async { fetchDataFromAPI("endpoint1") },
        async { fetchDataFromAPI("endpoint2") },
        async { fetchDataFromAPI("endpoint3") }
    )
    deferreds.awaitAll()
}

パフォーマンス最適化のまとめ

適切なディスパッチャーの選択でタスクの種類に合ったスレッドを使用する。
並列処理で効率的に複数のタスクを同時実行する。
キャンセル可能な設計で不要な処理を停止できるようにする。
Flowを使用して非同期ストリーム処理を効率化する。
リソースのリークを防ぐためにスコープを適切に管理する。
バッチ処理でI/O操作の回数を削減する。

これらのテクニックを活用することで、Kotlinの非同期処理を最大限に効率化し、パフォーマンスの高いアプリケーションを構築できます。

まとめ

本記事では、Kotlinのコルーチンを活用した非同期データ取得について、基本概念から実装方法、エラー処理、パフォーマンス最適化まで詳しく解説しました。コルーチンを使うことで、従来の非同期処理に比べてシンプルで効率的なコードが書けるため、アプリケーションのパフォーマンスと保守性が向上します。

コルーチンの基本的な使い方を理解することで、非同期タスクを直感的に記述できる。
エラー処理とキャンセルを適切に行うことで、安定性と効率が向上する。
Flowを活用することで、リアルタイムデータの非同期ストリーム処理が可能。
パフォーマンス最適化のテクニックを使うことで、リソースを効率的に管理できる。

これらの知識を活用し、非同期処理を上手に取り入れたアプリケーション開発に役立ててください。Kotlinのコルーチンをマスターすれば、快適で高品質なアプリケーションを実現できるでしょう。

Kotlinでコルーチンを活用した非同期データ取得完全ガイド

コルーチンとは何か

コルーチンの特徴

コルーチンの主な関数

シンプルなコルーチンの例

非同期データ取得が必要な理由

非同期処理の重要性

同期処理と非同期処理の違い

非同期データ取得の主なシーン

コルーチンの基本的な使い方

コルーチンを開始する関数

基本的なコルーチンの例

非同期で結果を取得する `async`

スコープとディスパッチャー

まとめ

非同期データ取得の具体例

Retrofitのセットアップ

APIインターフェースの作成

Retrofitインスタンスの作成

非同期データ取得の実装

コードの解説

出力結果

まとめ

エラー処理と例外処理

エラー処理の基本

複数の非同期処理でのエラー処理

SupervisorScopeを使った独立したエラー処理

エラー処理のベストプラクティス

まとめ

コルーチンのキャンセルとタイムアウト

コルーチンのキャンセル

キャンセルの基本例

キャンセルが安全に行われる条件

キャンセル可能な長いタスク

タイムアウトを設定する

`withTimeout`の例

`withTimeoutOrNull`の例

まとめ

フローを使った非同期ストリーム処理

Flowの基本概念

Flowの基本的な使い方

Flowの主要関数

`map`関数

`filter`関数

`onEach`関数

Flowのキャンセル

StateFlowとSharedFlow

まとめ

非同期処理のパフォーマンス最適化

最適化のポイント

1. 適切なディスパッチャーの選択

2. 並列処理を活用する

3. キャンセル可能な処理を設計する

4. `Flow`を使用した効率的なストリーム処理

5. リソースのリークを防ぐ

6. 非同期タスクのバッチ処理

パフォーマンス最適化のまとめ

まとめ

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