簡潔高效的Python流處理庫Faust怎么用

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在分布式系統和實時數據處理中，流處理是十分重要的技術。在數據密集型應用中，數據快速到達，轉瞬即逝，需要及時進行處理，流式處理強調數據和事件的處理速度，對性能和可靠性有較高的要求。

流處理框架包括：Storm，Spark Streaming 和 Flink 等，而 Kafka 也不甘示弱，推出了分布式流處理平臺 Kafka  Streams。 Faust 把 Kafka Streams 帶到了 Python，并實現了抽象和優化，為數據和事件的流處理提供了一個高效便利的框架。

簡介

Faust，是 robinhood 在 Github 上開源的 Python 流處理庫，目前版本為 1.10.4。

Faust 把 Kafka Streams 的概念帶到了 Python，提供了包括流處理和事件處理的模式。Faust 使用純 Python  實現，使得開發者可以使用包括 NumPy, PyTorch, Pandas 等的庫進行數據處理。

Faust 實現簡潔優雅，使用簡單，性能優秀，且具有高可用、分布式、靈活性高的特點。目前 Faust  已被用于構建高性能分布式系統和實時數據管道中。

使用

Faust 需求 Python 3.6 或以上，且需要可用的 Kafka >= 0.10 服務。使用 pip 安裝：

$ pip install -U faust

此外，一些額外的特性需要額外的依賴，如 rocksdb，可以用來作為 Faust 在生產環境中的存儲，以及 Redis，可以在開啟緩存時使用。

安裝完成以后，就可以在項目中使用了。我們來看一個簡單的例子：

import faust  app = faust.App(     'hello-world',     broker='kafka://localhost:9092',     value_serializer='raw', )  greetings_topic = app.topic('greetings')  @app.agent(greetings_topic) async def greet(greetings):     async for greeting in greetings:         print(greeting)

首先，我們使用 faust.App 創建一個 Faust 應用，并配置應用的名字、Kafka broker 和序列化方式。

然后，我們創建一個主題，這跟 Kafka 中的主題是對應的。

Faust 利用 Python 3.6+ 的異步語法 async，定義異步函數 greet，并注冊為 Faust 應用的一個  agent。函數接收實時的數據集合 greetings，并異步地對每項數據進行輸出。

把上述代碼保存為 hello_world.py，并在命令行啟動工作者：

$ faust -A hello_world worker -l info

該 Faust 工作者就會從 Kafka 中實時讀取數據并處理。

我們可以發送一些數據來觀察效果：

$ faust -A hello_world send @greet "Hello Faust"

上述命令發送了一條消息，執行后，我們就能在工作者的命令行中看到這條消息。

Faust 還充分利用了 Python 的類型提示，能夠方便地定義數據模型：

import faust  class Greeting(faust.Record):     from_name: str     to_name: str  app = faust.App('hello-app', broker='kafka://localhost') topic = app.topic('hello-topic', value_type=Greeting)  @app.agent(topic) async def hello(greetings):     async for greeting in greetings:         print(f'Hello from {greeting.from_name} to {greeting.to_name}')  @app.timer(interval=1.0) async def example_sender(app):     await hello.send(         value=Greeting(from_name='Faust', to_name='you'),     )  if __name__ == '__main__':     app.main()

Faust 把 Kafka Streams 帶到了 Python  中，實現了簡潔高效的數據流處理。其使用簡單的裝飾器和基于類型提示機的據模型，就能定義實現數據的處理邏輯;充分利用了 Python 的 async  異步機制，和其他高性能的異步庫，實現了高效性能;其使用 Python 實現，使用開發者可以無縫對接其他數據處理和大數據相關功能。

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