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Python 强大的信号库 blinker 入门教程
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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:

  1. pip install blinker

2.1 命名信号

  1. from blinker import signal
  2. # 定义一个信号
  3. s = signal('king')
  4. def animal(args):
  5. print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
  6. # 信号注册一个接收者
  7. s.connect(animal)
  8. if "__main__" == __name__:
  9. # 发送信号
  10. 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。

  1. from blinker import Signal
  2. s = Signal()
  3. def animal(sender):
  4. print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
  5. s.connect(animal)
  6. if "__main__" == __name__:
  7. 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。

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. def animal_one(args):
  4. print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')
  5. def animal_two(args):
  6. print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')
  7. s.connect(animal_one)
  8. s.connect(animal_two)
  9. if "__main__" == __name__:
  10. 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。

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. def animal(args):
  4. print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')
  5. s.connect(animal, sender='大象')
  6. if "__main__" == __name__:
  7. for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:
  8. 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。

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. @s.connect
  4. def animal_one(args):
  5. print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')
  6. @s.connect
  7. def animal_two(args):
  8. print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')
  9. if "__main__" == __name__:
  10. 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。

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. @s.connect_via('大象')
  4. def animal(args):
  5. print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')
  6. if "__main__" == __name__:
  7. for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:
  8. 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。

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. q = signal('queue')
  4. def animal(sender):
  5. print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
  6. s.connect(animal)
  7. if "__main__" == __name__:
  8. res = s.receivers
  9. print(res)
  10. if res:
  11. s.send()
  12. res = q.receivers
  13. print(res)
  14. if res:
  15. q.send()
  16. else:
  17. print("孩儿们都出去巡山了")
  1. {4511880240: <weakref at 0x10d02ae80; to 'function' at 0x10cedd430 (animal)>}
  2. 我是小钻风,大王回来了,我要去巡山
  3. {}
  4. 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由某一个信号

  1. from blinker import signal
  2. s = signal('king')
  3. q = signal('queue')
  4. def animal(sender):
  5. print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')
  6. s.connect(animal)
  7. if "__main__" == __name__:
  8. res = s.has_receivers_for(animal)
  9. print(res)
  10. res = q.has_receivers_for(animal)
  11. print(res)
  1. True
  2. 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

  1. from flask import Flask
  2. app = Flask(__name__)
  3. @app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
  4. def index():
  5. return 'hello blinker'
  6. if __name__ == '__main__':
  7. 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。

  1. from flask import Flask
  2. from flask.signals import _signals
  3. app = Flask(__name__)
  4. s = _signals.singal('msg')
  5. def QQ(args):
  6. print('you have msg from QQ')
  7. s.connect(QQ)
  8. @app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
  9. def index():
  10. s.send()
  11. return 'hello blinker'
  12. if __name__ == '__main__':
  13. 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:

  1. 请求
  2. request_started = _signals.signal('request-started') # 请求到来前执行
  3. request_finished = _signals.signal('request-finished') # 请求结束后执行
  4. 模板渲染
  5. before_render_template = _signals.signal('before-render-template') # 模板渲染前执行
  6. template_rendered = _signals.signal('template-rendered') # 模板渲染后执行
  7. 请求执行
  8. got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception') # 请求执行出现异常时执行
  9. 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)
  10. 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)
  11. 请求上下文中
  12. appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed') # 请求上下文push时执行
  13. appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped') # 请求上下文pop时执行
  14. 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

  1. from flask import Flask
  2. from flask.signals import _signals, request_started
  3. import time
  4. app = Flask(__name__)
  5. def wechat(args):
  6. print('you have msg from wechat')
  7. # flask中引入已经定好的信号,注册一个函数
  8. request_started.connect(wechat)
  9. @app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
  10. def index():
  11. return 'hello blinker'
  12. if __name__ == '__main__':
  13. 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
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