FastAPI — 用于需要 HTTP (REST) 的服务

对于需要 HTTP 和 REST 能力的服务，icode9技术分享使用了一个名为 FastAPI 的软件。FastAPI 是一个构建在 Starlette 之上的包（由构建 django-rest-framework 和 Uvicorn 的同一个人维护的包）。

FastAPI 是一种现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于基于标准 Python 类型提示使用 Python 3.6+ 构建 API。它的主要优点是：

• 编码简单——与icode9技术分享拥有的其他框架（DRF、apistar、aiohttp）相比，项目中的新成员很容易为基于 FastAPI 构建的服务做出贡献
• 它的性能非常好——因为 Starlette 是一款非常快的软件，而且 pydantic（数据验证和解析库）也很棒——icode9技术分享成功地为每个加载请求处理了大约 20 毫秒的延迟。

代码的一个小例子是：

从 fastapi 导入 FastAPI应用程序 = FastAPI()@app.get(“/”)异步定义 read_root():返回{“你好”：“世界”}@app.get(“/items/{item_id}”)async def read_item(item_id: int, q: str = None):返回{“item_id”：item_id，“q”：q}

Faust——让流处理变得简单

Faust 是 Robinhood 公司的人贡献的一个很棒的包。Faust 基于 Apache Kafka，基本上为您提供了 Python 中的 Kafka Stream 功能。

使用Faust，您可以：

• 在 Python 中轻松定义流处理（无 DSL），快速扩展（感谢 Kafka 消费者群体）。
• 将其用作集群，具有内置领导者选举、集群范围的表和窗口。
• 通过序列化进行备份，以提高在 kafka 主题中传递数据的标准。

icode9技术分享在许多用例中大量使用了 faust：

• Data stream worker——icode9技术分享有 faust worker 来监听icode9技术分享所有的 Kafka 主题，将数据解析为 JSON 并将它发送到 elasticsearch。Faust 给了icode9技术分享“批处理”消息的能力，所以icode9技术分享可以保证 100% 的消息发送到 elasticsearch。
• 规则验证工作人员——一个监听主题的流，通过用户定义的规则验证数据——并在违反规则时发出警报。
• 价格流——icode9技术分享有一个流，它正在收听充满股票价格的 kafka 主题，并进行窗口化以给出给定时间内的平均价格。
• Websocket 流——icode9技术分享想让icode9技术分享的用户能够订阅流并从 kafka 向他发送实时数据——所以浮士德给了icode9技术分享这种能力，几乎没有样板。

所有这些任务可能需要几天时间才能完成，因为您需要设置 kafka 消费者（使用 aiokafka）、http/websocket 服务器并设置指标。对于领导者选举和窗口化等高级功能，您可能会编写大量代码。Faust 为您提供了所有这些精巧的功能，而无需编写一行代码，而且效果很好！icode9技术分享在生产中使用了一年多，没有出现任何严重问题，Robinhood 也是如此。

Faust 当前状态的缺点是它不适合低延迟使用（因为它在给定秒内从 kafka 提取的数据量非常低）。

代码的一个小例子是：

app = faust.App('myapp', broker='kafka://localhost')# 模型描述了消息是如何序列化的：# {“account_id”: “3fae-…”, 金额”: 3}类订单（faust.Record）：account_id: 海峡金额：整数@app.agent(value_type=Order)异步定义订单（订单）：订单中的订单异步：# 处理无限的订单流。print(f'Order for {order.account_id}: {order.amount}')

Celery

Celery 是一个任务队列管理器，它允许使用消息队列和调度在 Python 中运行长时间运行的任务。

Celery 已成为社区的广泛继承者，过去六年icode9技术分享一直在使用它。但是，随着时间的推移，icode9技术分享遇到了很多问题。本节将讨论可能的问题和备选方案。

icode9技术分享在生产中遇到的一些问题是：

• 调度程序 (celery beat) 不能很好地处理时区并导致数百万个错误的调度，而且它也很难调试。
• 如果您在特定任务中使用多处理，则撤销机制无法正常工作。
• icode9技术分享认为 celery 结果的存储后端解决方案并不完整。您需要努力工作才能获得任务名称、任务参数和参数、总运行时间和结果。
• 该软件在过去的版本中不稳定，并导致了很多严重问题（特别是在使用工作流等奇特功能时）

为了继续使用它icode9技术分享做了什么：

• icode9技术分享使用 APScheduler 为 celery 实现了自己的调度程序，效果非常好。
• icode9技术分享停止使用工作流或任何其他花哨的功能，只使用芹菜的“工作者”功能。
• icode9技术分享使用 postgres 构建了自己的存储后端，它使用 celery 信号准确存储了icode9技术分享想要的内容。

icode9技术分享在使用Celery时推荐什么：

• 确保调度程序运行良好！由于这些问题，icode9技术分享有许多关键任务失败了——这可能会让你在生产中付出代价。
• 如果调度程序不稳定，请自己实施！
• 使用芹菜信号来保存你想要的数据，芹菜存储后端可能会丢失一些数据。

最后，icode9技术分享讨论了构建新后端时icode9技术分享最常遇到的问题的解决方案——使用 Faust，您可以轻松处理流，并将 FastAPI 用于 API 层，将 Celery/Huey 用于长时间运行的任务。

标签：python异步处理库,FastAPI,Faust,Celery 来源：

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