Python入門學習Python流處理過程
Faust是一個流處理庫
將kafka流中的思想移植到Python中
它被用於Robinhood去構建高性能的分佈式系統和實時數據通道，每天處理數十億的數據。
Faust同時提供流處理和事件處理同類型的工具分享例如：Kafka Streams, Apache Spark/Storm/Samza/Flink
它不需要使用一個DSL，僅需要用到Python！這意味著你在做流處理的時候可以使用所有你喜歡的Python庫：
NumPy, PyTorch, Pandas, NLTK, Django, Flask, SQLAlchemy等等。
由於需要使用新的async/await語法和變量類型註釋方法，Faust需要使用Python3.6以上的版本。
這裡有一個處理輸入命令流的示例：
這個agent裝飾器定義瞭一個“流處理器”，它本質上是一個Kafka topic，並且可以對接收到的每個事件做一些處理。
agent是一個async def的函數，因此它還可以異步執行其他操作
如web請求。
這個系統可以持久化狀態，執行方式類似於數據庫。表被命名成分佈式的key/value儲存，你可以使用常規的Python字典來做這件事。
在每臺機器上的本地用c++編寫的超快嵌入式數據庫(被稱為RocksDB)存儲表。
表還可以存儲可選的“窗口”聚合計數，以便跟蹤“前一天的單擊次數”或“前一個小時的單擊次數”。與Kafka流一樣，我們支持滾動、跳躍和滑動時間窗口，舊窗口可以過期以阻止數據填充。
為瞭提高可靠性
使用Kafka topic作為“預寫日志”
當一個密鑰被更改時，我們將其發佈到更新的日志上。備用節點使用這個更新日志來保存數據的精確副本，並在任何節點發生故障時支持立即恢復。
對於用戶來說，表隻是一個字典，但是數據在重新啟動和跨節點復制之間存在，所以在故障發生時其他節點可以自動接管。
您可以通過URL統計頁面瀏覽數量：
發送到Kafka topic的數據是分區的，這意味著點擊數將用URL的這種方式進行分片。因此，同一個URL的每個計數都會立刻被傳遞給同一個Faust worker實例。
Faust支持任何類型的流數據
字節、Unicode和序列化結構，同時也支持使用現代Python語法的“模型”來描述流中的keys和value是如何被序列化的。
Faust是靜態類型的
使用mypy類型檢查器，所以您在編寫應用程序時可以充分利用靜態類型的優勢。
Faust源代碼很小，組織良好，是學習Kafka流實現的好資源。
在引言頁學習更多關於Faust的知識.jpg
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Faust簡介
Faust非常容易使用。在學習其他的流處理方法時，你總是需要從一個復雜的hello-world工程和相應的基礎要求開始學習。Faust僅僅需要Kafka，剩下的就是隻需要Python，如果你知道Python的話你就可以直接使用Faust去做流處理的工作瞭，並且它可以整合和他相關的一切。
這兒有一個簡單的應用程序你可以做：源代碼是Python的
您可能會被async和await這兩個關鍵字嚇到，但是您在使用Faust時不需要知道asyncio是如何工作的：隻要模仿這些例子就可以得到您想要的結果。
示例應用程序啟動兩個任務：一個是處理流，另一個是向流發送事件的後臺線程。在實際的應用程序中，您的系統將向Kafka topic發佈事件，您的處理器可以從Kafka topic獲取事件信息，並且隻需要後臺線程將數據輸入到我們的示例中。
高可用性
Faust是高度可用的，並且可以在網絡問題和服務器崩潰中生存下來。在節點失敗的情況下，它可以自動恢復，並且表將接管備用節點。
分佈式的
根據您的應用程序的需要啟動更多實例。
快速
一個單內核的Faust worker實例已經可以每秒處理數萬個事件，我們有理由相信，一旦我們能夠支持一個更優化的Kafka客戶端，吞吐量就會增加。
靈活性
Faust就是Python，而流是一個無限的異步迭代器。如果您知道如何使用Python，那麼您已經知道如何使用Faust，它可以與您喜歡的Python庫一起使用，比如Django、Flask、SQLAlchemy、NTLK、NumPy、Scikit、TensorFlow等等。
安裝
您可以通過Python包或從源文件中安裝Faust
使用pip安裝它：
綁定
Faust還定義瞭一組setuptools擴展，可以用來安裝Faust，並且有一個給定特性的依賴關系。
您可以在您的需求中或在pip命令行中使用方括號來指定它們。使用逗號分隔多個包：
以下的綁定均是有效的：
商店
最優化
傳感器
事件循環
調試
下載並從源文件中安裝
您可以這樣安裝它：
如果當前沒有使用virtualenv，則必須以特權用戶的身份執行最後一個命令。
使用開發版本
您可以使用以下pip命令安裝Faust的最新版本：
常見問題
Faust可以在Django/Flask/etc上使用嗎？
使用gevent
這種方法適用於任何可以與gevent一起工作的阻塞Python庫。
使用gevent需要您安裝aiogevent模塊，您可以將其作為Faust的包進行安裝：
然後要真正的使用gevent作為事件循環，您要麼在faust程序中使用-L <faust –loop>
命令：
要麼在你腳本的前面加入import mode.loop.gevent
記住：非常重要的一點是，它位於模塊的最頂端，並且在導入庫之前執行。
使用eventlet
這種方法適用於任何可以使用eventlet的阻塞Python庫。
使用eventlet需要您安裝aioeventlet模塊，您可以將其安裝為與Faust一起的捆綁包。
然後要實際使用eventlet作為事件循環，您要麼在faust程序中使用-L <faust –loop>
命令：
要麼在你腳本的前面加入import mode.loop.gevent
警告
非常重要的是，它位於模塊的最頂端，並且在導入庫之前執行。
Faust可以在Tornado上使用嗎？
可以！使用tornado.platform.asyncio
鏈接：http://www.tornadoweb.org/en/stable/asyncio.html
Faust可以在Twisted上使用嗎？
可以！使用asyncio反應器實現：
鏈接：https://twistedmatrix.com/documents/17.1.0/api/twisted.internet.asyncioreactor.html
是否支持Python3.5或者更早的版本?
目前還沒有支持Python 3.5的計劃，但是歡迎您為這個項目做出貢獻。
以下是實現這一目標所需的一些步驟
- 源代碼轉換以重寫變量註釋到註釋
示例，代碼：
- 重寫異步函數的源代碼轉換
示例，代碼：
必須重寫：
你將支持Python2嗎？
目前還沒有支持Python 2的計劃，但是歡迎您為項目做貢獻(上面問題中的細節也與Python 2相關)。
在本地運行Faust應用程序時，我得到的打開文件的最大數量超過瞭RocksDB的錯誤。我該怎麼解決這個問題呢
您可能需要增加打開文件的最大數量的限制。
資源
編碼規范
在項目代碼庫、問題跟蹤器、聊天室和郵件列表中進行交互的每個人都應該遵循《Faust行為準則》。
作為這些項目的貢獻者和維護者，為瞭培養開放和受歡迎的社區，我們承諾尊重所有通過報告問題、發佈特性請求、更新文檔、提交合並請求或補丁和其他活動的人。
我們致力於使參與這些項目的每個人都無騷擾體驗，不論其經驗水平、性別、性別認同和表現、性取向、殘疾、個人外貌、體型、種族、種族、年齡、宗教或國籍。
參與者不良行為包括:
- 性化的語言或意象的使用
- 個人人身攻擊
- 惡意破壞或侮辱/侮辱性的評論
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- 未經明確許可，發佈他人的私人信息，如住址或電子地址
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