剖析Python的Twisted框架的核心特性

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了剖析Python的Twisted框架的核心特性，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8621字，纯文字阅读大概需要13分钟。

内容图文

一. reactor
twisted的核心是reactor，而提到reactor不可避免的是同步/异步，阻塞/非阻塞，在Dave的第一章概念性介绍中，对同步/异步的界限有点模糊，关于同步/异步，阻塞/非阻塞可参见知乎讨论。而关于proactor(主动器)和reactor(反应堆)，这里有一篇推荐博客有比较详细的介绍。
就reactor模式的网络IO而言，应该是同步IO而不是异步IO。而Dave第一章中提到的异步，核心在于：显式地放弃对任务的控制权而不是被操作系统随机地停止，程序员必须将任务组织成序列来交替的小步完成。因此，若其中一个任务用到另外一个任务的输出，则依赖的任务（即接收输出的任务）需要被设计成为要接收系列比特或分片而不是一下全部接收。
显式主动地放弃任务的控制权有点类似协程的思考方式，reactor可看作协程的调度器。reactor是一个事件循环，我们可以向reactor注册自己感兴趣的事件(如套接字可读/可写)和处理器(如执行读写操作)，reactor会在事件发生时回调我们的处理器，处理器执行完成之后，相当于协程挂起(yield)，回到reactor的事件循环中，等待下一个事件来临并回调。reactor本身有一个同步事件多路分解器(Synchronous Event Demultiplexer)，可用select/epoll等机制实现，当然twisted reactor的事件触发不一定是基于IO，也可以由定时器等其它机制触发。
twisted的reactor无需我们主动注册事件和回调函数，而是通过多态(继承特定类，并实现所关心的事件接口，然后传给twisted reactor)来实现。关于twisted的reactor，有几个需要注意的地方：
twisted.internet.reactor是单例模式，每个程序只能有一个reactor；
尽量在reactor回调函数尽快完成操作，不要执行阻塞任务，reactor本质是单线程，用户回调代码与twisted代码运行在同一个上下文，某个回调函数中阻塞，会导致reactor整个事件循环阻塞；
reactor会一直运行，除非通过reactor.stop()显示停止它，但一般调用reactor.stop()，也就意味着应用程序结束；

二. twisted简单使用
twisted的本质是reactor，我们可以使用twisted的底层API(避开twisted便利的高层抽象)来使用reactor:

# 示例一 twisted底层API的使用
from twisted.internet import reacto
from twisted.internet import main
from twisted.internet.interfaces import IReadDescriptor
import socket
 
class MySocket(IReadDescriptor):
  def __init__(self, address):
    # 连接服务器
    self.address = address
    self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    self.sock.connect(address)
    self.sock.setblocking(0)
 
    # tell the Twisted reactor to monitor this socket for reading
    reactor.addReader(self)
  
 # 接口: 告诉reactor 监听的套接字描述符
  def fileno(self):
    try:
      return self.sock.fileno()
    except socket.error:
      return -1
       
 # 接口: 在连接断开时的回调
  def connectionLost(self, reason):
    self.sock.close()
 
    reactor.removeReader(self)
  
 # 当应用程序需要终止时 调用:
    # reactor.stop()
 
 # 接口: 当套接字描述符有数据可读时
  def doRead(self):
    bytes = ''
 
 # 尽可能多的读取数据
    while True:
      try:
        bytesread = self.sock.recv(1024)
        if not bytesread:
          break
        else:
          bytes += bytesread
      except socket.error, e:
        if e.args[0] == errno.EWOULDBLOCK:
          break
        return main.CONNECTION_LOST
 
    if not bytes: 
      return main.CONNECTION_DONE
    else:
      # 在这里解析协议并处理数据
      print bytes

示例一可以很清晰的看到twisted的reactor本质：添加监听描述符，监听可读/可写事件，当事件来临时回调函数，回调完成之后继续监听事件。
需要注意：
套接字为非阻塞，如果为阻塞则失去了reactor的意义
我们通过继承IReadDescriptor来提供reactor所需要的接口
通过reactor.addReader将套接字类加入reactor的监听对象中
main.CONNECTION_LOST是twisted预定义的值，通过这些值它我们可以一定程度控制下一步回调(类似于模拟一个事件)
但是上面的MySocket类不够好，主要有以下缺点：
需要我们自己去读取数据，而不是框架帮我们读好，并处理异常
网络IO和数据处理混为一块，没有剥离开来

三. twisted抽象
twisted在reactor的基础上，建立了更高的抽象，对一个网络连接而言，twisted建立了如下三个概念:
Transports：网络连接层，仅负责网络连接和读/写字节数据
Protocols： 协议层，服务业务相关的网络协议，将字节流转换成应用所需数据
Protocol Factories：协议工厂，负责创建Protocols，每个网络连接都有一个Protocols对象(因为要保存协议解析状态)
twisted的这些概念和erlang中的ranch网络框架很像，ranch框架也抽象了Transports和Protocols概念，在有新的网络连接时，ranch自动创建Transports和Protocols，其中Protocols由用户在启动ranch时传入，是一个实现了ranch_protocol behaviour的模块，Protocols初始化时，会收到该连接对应的Transports，如此我们可以在Protocols中处理字节流数据，按照我们的协议解析并处理数据。同时可通过Transports来发送数据(ranch已经帮你读取了字节流数据了)。
和ranch类似，twisted也会在新连接到达时创建Protocols并且将Transport传入，twisted会帮我们读取字节流数据，我们只需在dataReceived(self, data)接口中处理字节流数据即可。此时的twisted在网络IO上可以算是真正的异步了，它帮我们处理了网络IO和可能遇到的异常，并且将网络IO和数据处理剥离开来，抽象为Transports和Protocols，提高了程序的清晰性和健壮性。

# 示例二 twisted抽象的使用
from twisted.internet import reactor
from twisted.internet.protocol import Protocol, ClientFactory
class MyProtocol(Protocol):
  
 # 接口: Protocols初始化时调用，并传入Transports
 # 另外 twisted会自动将Protocols的factory对象成员设为ProtocolsFactory实例的引用
 #   如此就可以通过factory来与MyProtocolFactory交互
 def makeConnection(self,trans):
    print 'make connection: get transport: ', trans
    print 'my factory is: ', self.factory
     
 # 接口: 有数据到达
  def dataReceived(self, data):
    self.poem += data
    msg = 'Task %d: got %d bytes of poetry from %s'
    print msg % (self.task_num, len(data), self.transport.getPeer())
  
 # 接口: 连接断开
  def connectionLost(self, reason):
    # 连接断开的处理
 
 
class MyProtocolFactory(ClientFactory):
 
 # 接口: 通过protocol类成员指出需要创建的Protocols
  protocol = PoetryProtocol # tell base class what proto to build
 
  def __init__(self, address):
    self.poetry_count = poetry_count
    self.poems = {} # task num -> poem
     
 # 接口: 在创建Protocols的回调
  def buildProtocol(self, address):
    proto = ClientFactory.buildProtocol(self, address)
    # 在这里对proto做一些初始化....
    return proto
     
 # 接口: 连接Server失败时的回调
  def clientConnectionFailed(self, connector, reason):
    print 'Failed to connect to:', connector.getDestination()
     
def main(address):
 factory = MyClientFactory(address)
  host, port = address
  # 连接服务端时传入ProtocolsFactory
  reactor.connectTCP(host, port, factory) 
  reactor.run()

示例二要比示例一要简单清晰很多，因为它无需处理网络IO，并且逻辑上更为清晰，实际上ClientFactory和Protocol提供了更多的接口用于实现更灵活强大的逻辑控制，具体的接口可参见twisted源代码。

四. twisted Deferred
twisted Deferred对象用于解决这样的问题：有时候我们需要在ProtocolsFactory中嵌入自己的回调，以便Protocols中发生某个事件(如所有Protocols都处理完成)时，回调我们指定的函数(如TaskFinished)。如果我们自己来实现回调，需要处理几个问题:
如何区分回调的正确返回和错误返回?(我们在使用异步调用时，要尤其注意错误返回的重要性)
如果我们的正确返回和错误返回都需要执行一个公共函数(如关闭连接)呢?
如果保证该回调只被调用一次?
Deferred对象便用于解决这种问题，它提供两个回调链，分别对应于正确返回和错误返回，在正确返回或错误返回时，它会依次调用对应链中的函数，并且保证回调的唯一性。

d = Deferred()
# 添加正确回调和错误回调
d.addCallbacks(your_ok_callback, your_err_callback)
# 添加公共回调函数
d.addBoth(your_common_callback)
 
# 正确返回 将依次调用 your_ok_callback(Res) -> common_callback(Res)
d.callback(Res)
# 错误返回 将依次调用 your_err_callback(Err) -> common_callback(Err)
d.errback(Err)
 
# 注意，对同一个Defered对象，只能返回一次，尝试多次返回将会报错

twisted的defer是异步的一种变现方式，可以这么理解，他和thread的区别是，他是基于时间event的。
有了deferred，即可对任务的执行进行管理控制。防止程序的运行，由于等待某项任务的完成而陷入阻塞停滞，提高整体运行的效率。
Deferred能帮助你编写异步代码，但并不是为自动生成异步或无阻塞的代码！要想将一个同步函数编程异步函数，必须在函数中返回Deferred并正确注册回调。

五.综合示例

下面的例子，你们自己跑跑，我上面说的都是一些个零散的例子，大家对照下面完整的，走一遍。 twisted理解其实却是有点麻烦，大家只要知道他是基于事件的后，慢慢理解就行了。

#coding:utf-8
#xiaorui.cc
from twisted.internet import reactor, defer
from twisted.internet.threads import deferToThread
import os,sys
from twisted.python import threadable; threadable.init(1)
deferred =deferToThread.__get__
import time
def todoprint_(result):
  print result
def running():
  "Prints a few dots on stdout while the reactor is running."
#   sys.stdout.write("."); sys.stdout.flush()
  print '.'
  reactor.callLater(.1, running)
@deferred
def sleep(sec):
  "A blocking function magically converted in a non-blocking one."
  print 'start sleep %s'%sec
  time.sleep(sec)
  print '\nend sleep %s'%sec
  return "ok"
def test(n,m):
  print "fun test() is start"
  m=m
  vals = []
  keys = []
  for i in xrange(m):
    vals.append(i)
    keys.append('a%s'%i)
  d = None
  for i in xrange(n):
    d = dict(zip(keys, vals))
  print "fun test() is end"
  return d
if __name__== "__main__":
#one
  sleep(10).addBoth(todoprint_)
  reactor.callLater(.1, running)
  reactor.callLater(3, reactor.stop)
  print "go go !!!"
  reactor.run()
#two
  aa=time.time()
  de = defer.Deferred()
  de.addCallback(test)
  reactor.callInThread(de.callback,10000000,100 )
  print time.time()-aa
  print "我这里先做别的事情"
  print de
  print "go go end"

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内容总结

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