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本篇内容介绍了“Python中Faust库的详细介绍”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Faust是一个流处理库
将kafka流中的思想移植到Python中
agent是一个async def的函数，因此它还可以异步执行其他操作
使用Kafka topic作为“预写日志”
Faust支持任何类型的流数据
Faust是静态类型的
Faust简介
高可用性
分布式的
快速
灵活性
安装
绑定
下载并从源文件中安装
使用开发版本
常见问题
它被用于Robinhood去构建高性能的分布式系统和实时数据通道，每天处理数十亿的数据。
Faust同时提供流处理和事件处理同类型的工具分享例如：Kafka Streams, Apache Spark/Storm/Samza/Flink
它不需要使用一个DSL，仅需要用到Python！这意味着你在做流处理的时候可以使用所有你喜欢的Python库：
NumPy, PyTorch, Pandas, NLTK, Django, Flask, SQLAlchemy等等。
由于需要使用新的async/await语法和变量类型注释方法，Faust需要使用Python3.6以上的版本。
这里有一个处理输入命令流的示例：
这个agent装饰器定义了一个“流处理器”，它本质上是一个Kafka topic，并且可以对接收到的每个事件做一些处理。
如web请求。
这个系统可以持久化状态，执行方式类似于数据库。表被命名成分布式的key/value储存，你可以使用常规的Python字典来做这件事。
在每台机器上的本地用c++编写的超快嵌入式数据库(被称为RocksDB)存储表。
表还可以存储可选的“窗口”聚合计数，以便跟踪“前一天的单击次数”或“前一个小时的单击次数”。与Kafka流一样，我们支持滚动、跳跃和滑动时间窗口，旧窗口可以过期以阻止数据填充。
为了提高可靠性
当一个密钥被更改时，我们将其发布到更新的日志上。备用节点使用这个更新日志来保存数据的精确副本，并在任何节点发生故障时支持立即恢复。
对于用户来说，表只是一个字典，但是数据在重新启动和跨节点复制之间存在，所以在故障发生时其他节点可以自动接管。
您可以通过URL统计页面浏览数量：
发送到Kafka topic的数据是分区的，这意味着点击数将用URL的这种方式进行分片。因此，同一个URL的每个计数都会立刻被传递给同一个Faust worker实例。
字节、Unicode和序列化结构，同时也支持使用现代Python语法的“模型”来描述流中的keys和value是如何被序列化的。
使用mypy类型检查器，所以您在编写应用程序时可以充分利用静态类型的优势。
Faust源代码很小，组织良好，是学习Kafka流实现的好资源。
在引言页学习更多关于Faust的知识.jpg
去阅读更多关于Faust，系统请求，安装指导，论坛资源等等，或者直接访问快速开始的教程。在一个编写流处理的应用中去查看关于Faust应用，然后通过使用者手册深入探讨。深层次的信息都根据不同主题在这个手册中进行说明
Faust非常容易使用。在学习其他的流处理方法时，你总是需要从一个复杂的hello-world工程和相应的基础要求开始学习。Faust仅仅需要Kafka，剩下的就是只需要Python，如果你知道Python的话你就可以直接使用Faust去做流处理的工作了，并且它可以整合和他相关的一切。
这儿有一个简单的应用程序你可以做：源代码是Python的
您可能会被async和await这两个关键字吓到，但是您在使用Faust时不需要知道asyncio是如何工作的：只要模仿这些例子就可以得到您想要的结果。
示例应用程序启动两个任务：一个是处理流，另一个是向流发送事件的后台线程。在实际的应用程序中，您的系统将向Kafka topic发布事件，您的处理器可以从Kafka topic获取事件信息，并且只需要后台线程将数据输入到我们的示例中。
Faust是高度可用的，并且可以在网络问题和服务器崩溃中生存下来。在节点失败的情况下，它可以自动恢复，并且表将接管备用节点。
根据您的应用程序的需要启动更多实例。
一个单内核的Faust worker实例已经可以每秒处理数万个事件，我们有理由相信，一旦我们能够支持一个更优化的Kafka客户端，吞吐量就会增加。
Faust就是Python，而流是一个无限的异步迭代器。如果您知道如何使用Python，那么您已经知道如何使用Faust，它可以与您喜欢的Python库一起使用，比如Django、Flask、SQLAlchemy、NTLK、NumPy、Scikit、TensorFlow等等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
您可以通过Python包或从源文件中安装Faust
使用pip安装它：
Faust还定义了一组setuptools扩展，可以用来安装Faust，并且有一个给定特性的依赖关系。
您可以在您的需求中或在pip命令行中使用方括号来指定它们。使用逗号分隔多个包：
以下的绑定均是有效的：
商店
最优化
传感器
事件循环
调试
您可以这样安装它：
如果当前没有使用virtualenv，则必须以特权用户的身份执行最后一个命令。
您可以使用以下pip命令安装Faust的最新版本：
Faust可以在Django/Flask/etc上使用吗？
使用gevent
这种方法适用于任何可以与gevent一起工作的阻塞Python库。
使用gevent需要您安装aiogevent模块，您可以将其作为Faust的包进行安装：
然后要真正的使用gevent作为事件循环，您要么在faust程序中使用-L <faust --loop>
命令：
要么在你脚本的前面加入import mode.loop.gevent
记住：非常重要的一点是，它位于模块的最顶端，并且在导入库之前执行。
使用eventlet
这种方法适用于任何可以使用eventlet的阻塞Python库。
使用eventlet需要您安装aioeventlet模块，您可以将其安装为与Faust一起的捆绑包。
然后要实际使用eventlet作为事件循环，您要么在faust程序中使用-L <faust --loop>
命令：
要么在你脚本的前面加入import mode.loop.gevent
警告
非常重要的是，它位于模块的最顶端，并且在导入库之前执行。
可以！使用tornado.platform.asyncio
链接：http://www.tornadoweb.org/en/stable/asyncio.html
可以！使用asyncio反应器实现：
链接：https://twistedmatrix.com/documents/17.1.0/api/twisted.internet.asyncioreactor.html
目前还没有支持Python 3.5的计划，但是欢迎您为这个项目做出贡献。
以下是实现这一目标所需的一些步骤
源代码转换以重写变量注释到注释
示例，代码：
重写异步函数的源代码转换
示例，代码：
必须重写：
“Python中Faust库的详细介绍”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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