Python 强大的信号库 blinker 入门教程
编辑:乐乐 | 来自:cnblogs.com/goldsunshine/p/15426970.html
大家好,我是Python人工智能技术
1 信号
信号是一种通知或者说通信的方式,信号分为发送方和接收方。发送方发送一种信号,接收方收到信号的进程会跳入信号处理函数,执行完后再跳回原来的位置继续执行。
常见的 Linux 中的信号,通过键盘输入 Ctrl+C,就是发送给系统一个信号,告诉系统退出当前进程。
信号的特点就是发送端通知订阅者发生了什么。使用信号分为 3 步:定义信号,监听信号,发送信号。
Python 中提供了信号概念的通信模块,就是blinker
。
Blinker 是一个基于 Python 的强大的信号库,它既支持简单的点对点通信,也支持点对多点的组播。Flask 的信号机制就是基于它建立的。Blinker 的内核虽然小巧,但是功能却非常强大,它支持以下特性:
支持注册全局命名信号 支持匿名信号 支持自定义命名信号 支持与接收者之间的持久连接与短暂连接 通过弱引用实现与接收者之间的自动断开连接 支持发送任意大小的数据 支持收集信号接收者的返回值 线程安全
2 blinker 使用
安装方法:
pip install blinker
2.1 命名信号
from blinker import signal
# 定义一个信号
s = signal('king')
def animal(args):
print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
# 信号注册一个接收者
s.connect(animal)
if "__main__" == __name__:
# 发送信号
s.send()
2.2 匿名信号
blinker 也支持匿名信号,就是不需要指定一个具体的信号值。创建的每一个匿名信号都是互相独立的。
from blinker import Signal
s = Signal()
def animal(sender):
print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
s.connect(animal)
if "__main__" == __name__:
s.send()
2.3 组播信号
组播信号是比较能体现出信号优点的特征。多个接收者注册到信号上,发送者只需要发送一次就能传递信息到多个接收者。
from blinker import signal
s = signal('king')
def animal_one(args):
print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')
def animal_two(args):
print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')
s.connect(animal_one)
s.connect(animal_two)
if "__main__" == __name__:
s.send('大王叫我来巡山,抓个和尚做晚餐!')
2.4 接收方订阅主题
接受方支持订阅指定的主题,只有当指定的主题发送消息时才发送给接收方。这种方法很好的区分了不同的主题。另外搜索公众号顶级架构师后台回复“面试”,获取一份惊喜礼包。
from blinker import signal
s = signal('king')
def animal(args):
print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')
s.connect(animal, sender='大象')
if "__main__" == __name__:
for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:
s.send(i)
2.5 装饰器用法
除了可以函数注册之外还有更简单的信号注册方法,那就是装饰器。
from blinker import signal
s = signal('king')
@s.connect
def animal_one(args):
print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')
@s.connect
def animal_two(args):
print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')
if "__main__" == __name__:
s.send('大王叫我来巡山,抓个和尚做晚餐!')
2.6 可订阅主题的装饰器
connect
的注册方法用着装饰器时有一个弊端就是不能够订阅主题,所以有更高级的connect_via
方法支持订阅主题。
from blinker import signal
s = signal('king')
@s.connect_via('大象')
def animal(args):
print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')
if "__main__" == __name__:
for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:
s.send(i)
2.7 检查信号是否有接收者
如果对于一个发送者发送消息前要准备的耗时很长,为了避免没有接收者导致浪费性能的情况,所以可以先检查某一个信号是否有接收者,在确定有接收者的情况下才发送,做到精确。
from blinker import signal
s = signal('king')
q = signal('queue')
def animal(sender):
print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
s.connect(animal)
if "__main__" == __name__:
res = s.receivers
print(res)
if res:
s.send()
res = q.receivers
print(res)
if res:
q.send()
else:
print("孩儿们都出去巡山了")
{4511880240: <weakref at 0x10d02ae80; to 'function' at 0x10cedd430 (animal)>}
我是小钻风,大王回来了,我要去巡山
{}
孩儿们都出去巡山了
2.8 检查订阅者是否订阅了某个信号
也可以检查订阅者是否有某一个信号
from blinker import signal
s = signal('king')
q = signal('queue')
def animal(sender):
print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
s.connect(animal)
if "__main__" == __name__:
res = s.has_receivers_for(animal)
print(res)
res = q.has_receivers_for(animal)
print(res)
True
False
3 基于 blinker 的 Flask 信号
Flask 集成 blinker 作为解耦应用的解决方案。在 Flask 中,信号的使用场景如:请求到来之前,请求结束之后。同时 Flask 也支持自定义信号。
3.1 简单 Flask demo
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():
return 'hello blinker'
if __name__ == '__main__':
app.run()
访问127.0.0.1:5000
时,返回给浏览器hello blinker
。
3.2 自定义信号
因为 Flask 集成了信号,所以在 Flask 中使用信号时从 Flask 中引入。
from flask import Flask
from flask.signals import _signals
app = Flask(__name__)
s = _signals.singal('msg')
def QQ(args):
print('you have msg from QQ')
s.connect(QQ)
@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():
s.send()
return 'hello blinker'
if __name__ == '__main__':
app.run()
3.3 Flask自带信号
在 Flask 中除了可以自定义信号,还可以使用自带信号。Flask 中自带的信号有很多种,具体如下:
请求
request_started = _signals.signal('request-started') # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished') # 请求结束后执行
模板渲染
before_render_template = _signals.signal('before-render-template') # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered') # 模板渲染后执行
请求执行
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception') # 请求执行出现异常时执行
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down') # 请求执行完毕后自动执行(无论成功与否)
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down') # 请求上下文执行完毕后自动执行(无论成功与否)
请求上下文中
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed') # 请求上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped') # 请求上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed') # 调用flask在其中添加数据时,自动触发
下面以请求到来之前为例,看 Flask 中信号如何使用
from flask import Flask
from flask.signals import _signals, request_started
import time
app = Flask(__name__)
def wechat(args):
print('you have msg from wechat')
# 从flask中引入已经定好的信号,注册一个函数
request_started.connect(wechat)
@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():
return 'hello blinker'
if __name__ == '__main__':
app.run()
当请求到来时,Flask 会经过request_started
通知接受方,就是函数wechat
,这时wechat
函数先执行,然后才返回结果给浏览器。
但这种使用方法并不是很地道,因为信号并不支持异步方法,所以通常在生产环境中信号的接收者都是配置异步执行的框架,如 Python 中大名鼎鼎的异步框架 celery。
4 总结
信号的优点:
解耦应用:将串行运行的耦合应用分解为多级执行 发布订阅者:减少调用者的使用,一次调用通知多个订阅者
信号的缺点:
不支持异步 支持订阅主题的能力有限
免责声明:本文内容来源于网络,文章版权归原作者所有,意在传播相关技术知识&行业趋势,供大家学习交流,若涉及作品版权问题,请联系删除或授权事宜。
技术君个人微信
添加技术君个人微信即送一份惊喜大礼包
→ 技术资料共享
→ 技术交流社群
--END--
往日热文:
Python pickle模块:实现Python对象的持久化存储
Python程序员深度学习的“四大名著”:
这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的。给大家推荐这几本好书并做简单介绍。
获得方式: