Faust 项目中的模型、序列化与编解码器详解

Faust 项目中的模型、序列化与编解码器详解

faust Python Stream Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faust

概述

Faust 是一个流处理框架，它使用 Python 的异步特性来处理实时数据流。在 Faust 中，模型(Model)是定义数据结构的基础组件，用于描述消息中的键和值。本文将深入探讨 Faust 中的模型系统、序列化机制以及编解码器的使用。

模型基础

Faust 的模型采用类似 NamedTuple 的语法定义，主要用于描述流处理中的数据结构和序列化格式。

基本模型定义

class Point(Record, serializer='json'):
    x: int
    y: int

这个例子定义了一个包含 x 和 y 两个整型字段的 Point 记录。模型本质上是对字典类型的抽象，包含特定类型的键和值。

序列化示例

当使用 JSON 作为序列化格式时，Point 模型会被序列化为：

Point(x=10, y=100).dumps()  # 输出: {"x": 10, "y": 100}

也可以临时使用其他序列化器：

Point(x=10, y=100).dumps(serializer='pickle')  # 使用 pickle 序列化

模型在实际中的应用

Faust 模型主要用于以下场景：

1. 描述流中使用的数据结构（主题键和值）
2. HTTP 请求（POST 数据）

主题定义示例

my_topic = faust.topic('mytopic', key_type=Point, value_type=Point)

@app.agent(my_topic)
async def task(events):
    async for event in events:
        print(event)

发送消息

await my_topic.send(key=Point(x=10, y=20), value=Point(x=30, y=10))

重要提示：更改主题类型是一个向后不兼容的变更，需要重启所有使用旧键/值类型的 Faust 实例。

模式(Schema)

模式用于配置主题的键类型、值类型以及使用的序列化器。

模式定义

schema = faust.Schema(
    key_type=Point,
    value_type=Point,
    key_serializer='json',
    value_serializer='json',
)

topic = app.topic('mytopic', schema=schema)

模式也可以用于匿名代理：

@app.agent(schema=schema)
async def myagent(stream):
    async for value in stream:
        print(value)

记录(Record)类型

记录是基于字典/映射的模型类型。

基本记录

class Point(faust.Record):
    x: int
    y: int

可选字段

class Point(faust.Record, serializer='json'):
    x: int
    y: int = 0  # y 现在是可选字段，默认值为0

注意：所有可选字段必须定义在必需字段之后。

字段类型

Faust 模型支持多种字段类型：

嵌套模型

class Account(faust.Record, serializer='json'):
    id: str
    balance: float

class Transfer(faust.Record, serializer='json'):
    account: Account
    amount: float

集合类型

支持多种集合类型注解：

| 集合类型 | 支持的注解 | |------------|--------------------------------------------| | List | List[T], Sequence[T], MutableSequence[T] | | Set | AbstractSet[T], Set[T], MutableSet[T] | | Tuple | Tuple[T, ...], Tuple[T1, T2, T3] | | Mapping | Dict[K, V], Mapping[K, V], MutableMapping[K, V] |

强制类型(coercion)

默认情况下，Faust 不强制类型检查。要启用严格类型检查：

class X(faust.Record, coerce=True):
    foo: str
    bar: Optional[str]

日期时间处理

from datetime import datetime

class Account(faust.Record, coerce=True, serializer='json'):
    date_joined: datetime

高精度小数

from decimal import Decimal

class Order(faust.Record, coerce=True, serializer='json'):
    price: Decimal
    quantity: Decimal

抽象模型

抽象模型可以作为基类包含公共功能：

class MyBaseRecord(Record, abstract=True):
    time_created: float = None
    time_modified: float = None

class Account(MyBaseRecord):
    id: str

最佳实践

1. 始终使用关键字参数：虽然支持位置参数，但使用关键字参数更清晰
2. 谨慎更改模型：模型变更可能导致兼容性问题
3. 合理使用类型注解：利用 Python 的类型系统提高代码可读性
4. 考虑序列化格式：根据需求选择合适的序列化器

通过理解 Faust 的模型系统，开发者可以更有效地构建流处理应用，确保数据的正确序列化和反序列化，同时保持代码的清晰和可维护性。

faust Python Stream Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faust