CommonAPI使用例子-HelloWorld

参考: https://at.projects.genivi.org/wiki/pages/viewpage.action?pageId=5472316
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目录结构 存放文件 解释说明
mkdir project 项目目录
mkdir cgen 存放代码生成器
commonapi-generator
commonapi_someip_generator
mkdir fidl 存放*.fidl+*.fdepl文件
vim HelloWorld.fidl
vim HelloWorld.fdepl
src-gen 执行代码生成器,自动生成的目录,存放代码生成器生成的代码
mkdir src 存放应用程序代码
vim HelloWorldClient.cpp
vim HelloWorldService.cpp
vim HelloWorldStubImpl.hpp
vim HelloWorldStubImpl.cpp
vim CMakeLists.txt 用于cmake编译
mkdir build 用于编译+存放最终生成的可执行文件
cd build
cmake
make

  1. 编写HelloWorld.fidl文件
    例如:
    在这里插入图片描述
    然后执行代码生成器的可执行文件,根据HelloWorld.fidl文件生成CommonAPI级别的代码;生成的代码的存放位置与HelloWorld.fidl此文件的放置位置无关,因为从该文件生成的代码将始终放置在自动创建的src-gen文件夹中。
    在选择版本时,可用通过执行uname -m来查看自己所使用的服务器的版本。
    在这里插入图片描述
    ./cgen/commonapi-generator/commonapi-generator-linux-x86_64 -sk ./fidl/HelloWorld.fidl
    在这里插入图片描述
    HelloWorld.hpp
    HelloWorldProxyBase.hpp
    HelloWorldProxy.hpp
    HelloWorldStub.hpp
    HelloWorldStubDefault.hpp
    HelloWorldStubDefault.cpp

2. 编写HelloWorld.fdepl文件
例如:
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然后执行代码生成器的可执行文件,根据HelloWorld.fdepl文件生成所需的粘合代码。
同上,也是要根据自己的版本执行相应的可执行文件.
./cgen/commonapi_someip_generator/commonapi-someip-generator-linux-x86_64 -ll verbose ./fidl/HelloWorld.fdepl
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HelloWorldSomeIPDeployment.hpp
HelloWorldSomeIPDeployment.cpp
HelloWorldSomeIPProxy.hpp
HelloWorldSomeIPProxy.cpp
HelloWorldSomeIPStubAdapter.hpp
HelloWorldSomeIPStubAdapter.cpp

3. 编写应用程序
在本教程中,我们将创建一个客户端和一个服务,以便能够看到正在进行的通信。
首先通过HelloWorldProxy.cpp在项目中创建新的源文件来实现客户端。确保有一个主要方法来启动客户端应用程序。
(1)在这里,将需要两个包含项才能访问CommonAPI客户端功能:
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请注意,必须始终包含CommonAPI.hpp用于访问CommonAPI和生成的代理的运行时部分。如果定义的接口具有版本号,则可以在接口类的名称空间和目录结构中找到该版本。
每个CommonAPI应用程序要做的第一件事之一就是获取指向运行时对象的指针:
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为了能够与特定服务进行通信,我们需要一个代理:
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此代理将处理哪个存根,由域和实例名称与生成的代理类一起作为模板参数显示确定。
该连接是一个可选参数。此参数允许将多个代理归为一个所谓的连接。如果没有主循环集成,则内部连接对应一个接收器线程。
通过代理的实例化,客户端已建立并可以使用。在此示例中,我们等待服务可用,然后开始发出呼叫:

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(2)服务的实现与客户端大致相同。所需的包括以下内容:
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在服务的主要功能中,要做的第一件事就是获取运行时对象。
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我们必须实例化存根实现(在此处HelloWorldStubImpl),然后注册它:
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生成的存根方法的实现sayHello如下所示:
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(3)完整的代码展示
HelloWorldClient.cpp
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HelloWorldService.cpp
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HelloWorldStruImpl.hpp
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HelloWorldStruImpl.cpp
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4. 编写CMakeLists.txt编译文件
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5. 编写完所有的代码,最后进行编译

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6. 编写vsomeip的.json配置文件
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7. 设置环境变量并启动服务器与客户端

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<think>好的,我现在需要帮用户介绍Python使用Flink的例子。首先,用户之前问了关于ISA-95标准的问题,现在转到了Python和Flink,可能是在工业自动化或数据处理方面的应用。用户可能有一定的技术背景,想了解如何用Python结合Flink进行实时数据处理或者流处理。 首先,我要确认Flink对Python的支持情况。Apache Flink主要用Java和Scala编写,但通过PyFlink,用户可以用Python API来编写作业。需要说明PyFlink的版本兼容性,比如Flink 1.9之后开始支持Python,现在可能已经更新到更高版本了。 接下来,用户可能需要一个简单的例子来入门。我应该选择一个典型的流处理案例,比如WordCount,这是大数据领域的经典例子,容易理解。另外,可能需要介绍安装步骤,确保用户能顺利运行示例。 另外,用户可能对实际应用场景感兴趣,比如实时数据分析、事件驱动应用或者ETL处理,需要举一些实际例子,比如日志分析、实时监控等。同时,需要指出PyFlink的局限性,比如某些高级功能可能不如Java API完善,性能也可能有差异。 还要注意代码的结构,确保用户能复制并运行示例,可能需要提醒安装必要的依赖,比如Java环境,PyFlink的安装命令。此外,需要解释代码的每一步,让用户理解数据处理的流程,比如Source、Transformation、Sink。 最后,总结PyFlink的优势和适用场景,帮助用户判断是否适合他们的项目需求。可能还需要提到社区支持和学习资源,方便用户进一步探索。</think>以下是使用Python(通过**PyFlink**)编写Apache Flink流处理任务的示例及关键步骤解析: --- ### **1. 环境准备** - **安装PyFlink**: ```bash pip install apache-flink ``` - **依赖**:确保本地已安装Java 8+(Flink运行需要Java环境)。 --- ### **2. 简单示例:实时单词计数(WordCount)** #### **代码实现** ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.datastream.functions import MapFunction, FlatMapFunction # 创建执行环境 env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() # 定义数据源(模拟实时输入) source_data = env.from_collection(["hello world", "hello flink", "flink is powerful"]) # 数据处理逻辑 class SplitWords(FlatMapFunction): def flat_map(self, value): return value.lower().split() class CountWords(MapFunction): def __init__(self): self.word_counts = {} def map(self, value): self.word_counts[value] = self.word_counts.get(value, 0) + 1 return (value, self.word_counts[value]) # 执行任务 result = ( source_data .flat_map(SplitWords()) # 拆分单词 .map(CountWords()) # 统计词频 .print() # 输出结果 ) env.execute("Python Flink WordCount") ``` #### **运行结果** ``` (hello, 1) (world, 1) (hello, 2) (flink, 1) (flink, 2) (is, 1) (powerful, 1) ``` --- ### **3. 核心概念解析** #### **3.1 数据流结构** - **Source**:`from_collection`模拟实时输入流。 - **Transformation**: - `flat_map`:拆分句子为单词(一对多转换)。 - `map`:统计每个单词的出现次数。 - **Sink**:`print()`将结果输出到控制台。 #### **3.2 窗口处理(示例:5秒滚动窗口统计)** ```python from pyflink.common import Time from pyflink.datastream.window import TumblingProcessingTimeWindows # 按时间窗口聚合 result = ( source_data .flat_map(SplitWords()) .map(lambda word: (word, 1)) .key_by(lambda pair: pair[0]) # 按单词分组 .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .sum(1) # 对计数求和 .print() ) ``` --- ### **4. 实际应用场景** - **实时日志分析**:监控服务器日志,统计错误频率。 - **传感器数据处理**:工业设备实时温度异常检测。 - **电商用户行为分析**:页面点击流实时聚合。 --- ### **5. PyFlink的限制与优化** - **限制**: - 部分高级API(如复杂状态操作)需依赖Java/Scala实现。 - 性能略低于Java API(序列化开销)。 - **优化建议**: - 对关键逻辑使用`@udf`装饰器加速。 - 调整并行度:`env.set_parallelism(4)`。 --- ### **总结** PyFlink为Python开发者提供了便捷的流/批处理接口,适合快速实现轻量级实时任务。若需深度优化或复杂功能(如自定义窗口、状态管理),建议结合Java/Scala API使用
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