Luồng trong Python là gì?

Xử lý luồng ngày càng trở nên quan trọng đối với sự thành công của các tổ chức trong mọi ngành. Khối lượng và tốc độ của dữ liệu đang tăng lên nhanh chóng

• Âm lượng. Đến năm 2025, IDC ước tính sẽ có 55. 7B thiết bị được kết nối trên toàn thế giới, tạo ra 73. 1ZB dữ liệu mỗi năm
• vận tốc. Tốc độ là lợi thế cạnh tranh trong nền kinh tế số. Các tổ chức có thể hành động trên dữ liệu của họ trong một phần nghìn giây sẽ thu được thông tin chi tiết có giá trị nhất

Đơn giản là con người không thể hiểu dữ liệu ở khối lượng và tốc độ này, càng không thể hành động trên nó. Đây là nơi xử lý luồng trở nên có giá trị nhất — tự động hóa các phản hồi để thực hiện hành động gần như theo thời gian thực

Các công ty muốn tận dụng lợi thế của học máy và tự động hóa đang nhanh chóng tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu, dẫn đến sự bùng nổ nhu cầu về thực hành. Nhưng các công cụ hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc xử lý hàng loạt dữ liệu lịch sử, khiến họ khó làm việc với dữ liệu truyền trực tuyến

Đây là nơi Quix đến. Chúng tôi đã tạo một thư viện máy khách thân thiện với Python cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu truyền phát và triển khai các mô hình máy học cũng như sản phẩm dữ liệu của họ mà không cần sự can thiệp của nhà phát triển và các chuyên gia kỹ thuật khác

stream-python là ứng dụng khách Python chính thức cho Stream, một dịch vụ web để xây dựng các nguồn cấp tin tức và luồng hoạt động có thể mở rộng

Lưu ý rằng cũng có một thư viện tích hợp Django - Stream cấp cao hơn kết nối với Django ORM

Bạn có thể đăng ký tài khoản Stream tại https. // getstream. io/get_started

Cài đặt

Cài đặt từ Pypi

pip install stream-python

tài liệu đầy đủ

Tài liệu cho ứng dụng khách Python này có sẵn tại trang web Stream

Cách sử dụng

import datetime

# Create a new client
import stream
client = stream.connect('YOUR_API_KEY', 'API_KEY_SECRET')

# Create a new client specifying data center location
client = stream.connect('YOUR_API_KEY', 'API_KEY_SECRET', location='us-east')
# Find your API keys here https://getstream.io/dashboard/

# Create a feed object
user_feed_1 = client.feed('user', '1')

# Get activities from 5 to 10 (slow pagination)
result = user_feed_1.get(limit=5, offset=5)
# (Recommended & faster) Filter on an id less than the given UUID
result = user_feed_1.get(limit=5, id_lt="e561de8f-00f1-11e4-b400-0cc47a024be0")

# Create a new activity
activity_data = {'actor': 1, 'verb': 'tweet', 'object': 1, 'foreign_id': 'tweet:1'}
activity_response = user_feed_1.add_activity(activity_data)
# Create a bit more complex activity
activity_data = {'actor': 1, 'verb': 'run', 'object': 1, 'foreign_id': 'run:1',
	'course': {'name': 'Golden Gate park', 'distance': 10},
	'participants': ['Thierry', 'Tommaso'],
	'started_at': datetime.datetime.now()
}
user_feed_1.add_activity(activity_data)

# Remove an activity by its id
user_feed_1.remove_activity("e561de8f-00f1-11e4-b400-0cc47a024be0")
# or by foreign id
user_feed_1.remove_activity(foreign_id='tweet:1')

# Follow another feed
user_feed_1.follow('flat', '42')

# Stop following another feed
user_feed_1.unfollow('flat', '42')

# List followers/following
following = user_feed_1.following(offset=0, limit=2)
followers = user_feed_1.followers(offset=0, limit=10)

# Creates many follow relationships in one request
follows = [
    {'source': 'flat:1', 'target': 'user:1'},
    {'source': 'flat:1', 'target': 'user:2'},
    {'source': 'flat:1', 'target': 'user:3'}
]
client.follow_many(follows)

# Batch adding activities
activities = [
	{'actor': 1, 'verb': 'tweet', 'object': 1},
	{'actor': 2, 'verb': 'watch', 'object': 3}
]
user_feed_1.add_activities(activities)

# Add an activity and push it to other feeds too using the `to` field
activity = {
    "actor":"1",
    "verb":"like",
    "object":"3",
    "to":["user:44", "user:45"]
}
user_feed_1.add_activity(activity)

# Retrieve an activity by its ID
client.get_activities(ids=[activity_id])

# Retrieve an activity by the combination of foreign_id and time
client.get_activities(foreign_id_times=[
    (foreign_id, activity_time),
])

# Enrich while getting activities
client.get_activities(ids=[activity_id], enrich=True, reactions={"counts": True})

# Update some parts of an activity with activity_partial_update
set = {
    'product.name': 'boots',
    'colors': {
        'red': '0xFF0000',
        'green': '0x00FF00'
    }
}
unset = [ 'popularity', 'details.info' ]
# ...by ID
client.activity_partial_update(id=activity_id, set=set, unset=unset)
# ...or by combination of foreign_id and time
client.activity_partial_update(foreign_id=foreign_id, time=activity_time, set=set, unset=unset)

# Generating user token for client side usage (JS client)
user_token = client.create_user_token("user-42")

# Javascript client side feed initialization
# client = stream.connect(apiKey, userToken, appId);

# Generate a redirect url for the Stream Analytics platform to track
# events/impressions on url clicks
impression = {
    'content_list': ['tweet:1', 'tweet:2', 'tweet:3'],
    'user_data': 'tommaso',
    'location': 'email',
    'feed_id': 'user:global'
}

engagement = {
    'content': 'tweet:2',
    'label': 'click',
    'position': 1,
    'user_data': 'tommaso',
    'location': 'email',
    'feed_id':
    'user:global'
}

events = [impression, engagement]

redirect_url = client.create_redirect_url('http://google.com/', 'user_id', events)

ứng dụng khách JS

Đóng góp

Trước tiên, hãy đảm bảo rằng bạn có thể chạy bộ thử nghiệm. Các bài kiểm tra được chạy qua py. kiểm tra

py.test
# with coverage
py.test --cov stream --cov-report html
# against a local API backend
LOCAL=true py.test

Cài đặt màu đen và flake8

pip install .[ci]

Cài đặt móc git để tránh đẩy mã không hợp lệ (git commit sẽ chạy black và flake8)

Ra mắt phiên bản mới

Để phát hành phiên bản mới, bạn cần phải là người bảo trì trên Pypi

• Cập nhật CHANGELOG
• Cập nhật phiên bản khi thiết lập. py
• Cam kết và đẩy lên Github
• Tạo một thẻ mới cho phiên bản (ví dụ:. v2.9.0)
• Tạo một dist mới với python python setup.py sdist
• Tải lên bản phân phối mới bằng sợi xe twine upload dist/stream-python-VERSION-NAME.tar.gz

Nếu không chắc chắn, bạn cũng có thể kiểm tra bằng máy chủ kiểm tra Pypi twine upload --repository-url https://test.pypi.org/legacy/ dist/stream-python-VERSION-NAME.tar.gz

Thông tin bản quyền và giấy phép

Dự án được cấp phép theo Khoản 3 BSD

Chúng tôi đang thuê

Gần đây, chúng tôi đã đóng vòng tài trợ Series B trị giá 38 triệu đô la và chúng tôi tiếp tục phát triển tích cực. API của chúng tôi được sử dụng bởi hơn một tỷ người dùng cuối và bạn sẽ có cơ hội tạo ra tác động lớn đến sản phẩm trong một nhóm gồm các kỹ sư giỏi nhất trên toàn thế giới

Các loại luồng khác nhau trong Python là gì?

Python có luồng không?

IO có nghĩa là Python là gì?