Twisted 使用心得

Python异步网络编程库之twisted 详解 Python twisted 是一个强大的异步网络编程框架,它允许开发者轻松构建高性能的网络应用和协议。无论是构建网络服务器、客户端、聊天应用还是实时通信工具,twisted 都提供了丰富的工具和组件。本文将深入探讨 twisted 的基本概念、安装方法以及详细的示例代码,以帮助大家了解如何使用 Twisted 构建异步网络应用。 阅读详情
前言

Twisted是以event为驱动的异步框架,reactor为它的核心组件,全局循环,有event会触发,这样主程序不用阻塞去处理某一条连接,达到I/O异步的效果。此外Twisted支持许多常见的传输及应用层协议,包括TCP、UDP、SSL/TLS、HTTP、IMAP、SSH、IRC以及FTP,内置了很多类型的protocol,factory,可以根据需求做不同选择

概述

在twsited中无论多复杂的业务都是通过factory和protocol去实现的,factory负责管理连接,protocol负责处理数据。

TCP Server实现
# -*- coding:utf-8 -*-
import functools
import time
import logging
from twisted.internet.protocol import Protocol, ServerFactory
from twisted.internet import reactor
from twisted.internet.threads import deferToThread


class EchoProtocol(Protocol):

    def __init__(self):
        pass

    def connectionMade(self):
        print "Connection made:%s" % self.transport.getPeer()

    def connectionLost(self, reason):
        print "Connection %s losted" % str(self.transport.client) + str(reason)

    def dataReceived(self, data):
        print "Received Data:%s" % data
        if data:
            self.transport.write(data)
            # 这里把耗时的IO任务异步处理,这样不会阻塞主程序
            func = functools.partial(self.do_something,'params')
            # 回调函数
            deferToThread(func).addBoth(lambda x: x, '0')
        self.transport.loseConnection()

    def do_something(self, *args, **kwargs):
        pass


class EchoFactory(ServerFactory):

    def __init__(self):
        # 将protocol类型初始化
        self.protocol = EchoProtocol
        # 将factory当做protocol属性可以共享factory方法,例如日志模块等
        self.protocol.factory = self
        self.set_log()

    def startFactory(self):
        print "Start Processor Factory at %s" % time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")

    def stopFactory(self):
        print "Stop Processor Factory at %s" % time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")

    def set_log(self):
        pass

reactor.listenTCP(8008,EchoFactory())
reactor.run()

Scrapy与Twisted Scrapy使用了Twisted作为框架,Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的,并且比较适合异步的代码。在任何情况下,都还要写阻塞的代码。阻塞的代码包括: 访问文件、数据库或者Web 产生新的进程并需要处理新进程的输出,如运行shell命令 执行系统层次操作的代码,如等待系统队列 Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。至于Twisted异步代码与多线程代码的比较可以 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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