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python blinker庫學(xué)習(xí)

legendmohe / 1165人閱讀

摘要:的信號機制就是基于它建立的。觸發(fā)信號使用方法通知信號訂閱者。每個元組的組成為。與是兩個不同的信號。這時,可以使用優(yōu)化信號發(fā)送信號通常會進(jìn)行優(yōu)化,以便快速的發(fā)送。

參考 Blinker Documentation

Blinker 是一個基于Python的強大的信號庫,它既支持簡單的對象到對象通信,也支持針對多個對象進(jìn)行組播。Flask的信號機制就是基于它建立的。

Blinker的內(nèi)核雖然小巧,但是功能卻非常強大,它支持以下特性:

支持注冊全局命名信號

支持匿名信號

支持自定義命名信號

支持與接收者之間的持久連接與短暫連接

通過弱引用實現(xiàn)與接收者之間的自動斷開連接

支持發(fā)送任意大小的數(shù)據(jù)

支持收集信號接收者的返回值

線程安全

創(chuàng)建信號

信號通過signal()方法進(jìn)行創(chuàng)建:

>>> from blinker import signal
>>> initialized = signal("initialized")
>>> initialized is signal("initialized")
True

每次調(diào)用signal("name")都會返回同一個信號對象。因此這里signal()方法使用了單例模式。

訂閱信號

使用Signal.connect()方法注冊一個函數(shù),每當(dāng)觸發(fā)信號的時候,就會調(diào)用該函數(shù)。該函數(shù)以觸發(fā)信號的對象作為參數(shù),這個函數(shù)其實就是信號訂閱者。

>>> def subscriber(sender):
...     print("Got a signal sent by %r" % sender)
...
>>> ready = signal("ready")
>>> ready.connect(subscriber)
觸發(fā)信號

使用Signal.send()方法通知信號訂閱者。

下面定義類Processor,在它的go()方法中觸發(fā)前面聲明的ready信號,send()方法以self為參數(shù),也就是說Processor的實例是信號的發(fā)送者。

>>> class Processor:
...    def __init__(self, name):
...        self.name = name
...
...    def go(self):
...        ready = signal("ready")
...        ready.send(self)
...        print("Processing.")
...        complete = signal("complete")
...        complete.send(self)
...
...    def __repr__(self):
...        return "" % self.name
...
>>> processor_a = Processor("a")
>>> processor_a.go()
Got a signal sent by 
Processing.

注意到go()方法中的complete信號沒?并沒有訂閱者訂閱該信號,但是依然可以觸發(fā)該信號。如果沒有任何訂閱者的信號,結(jié)果是什么信號也不會發(fā)送,而且Blinker內(nèi)部對這種情況進(jìn)行了優(yōu)化,以盡可能的減少內(nèi)存開銷。

訂閱特定的發(fā)布者

默認(rèn)情況下,任意發(fā)布者觸發(fā)信號,都會通知訂閱者。可以給Signal.connect()傳遞一個可選的參數(shù),以便限制訂閱者只能訂閱特定發(fā)送者。

>>> def b_subscriber(sender):
...     print("Caught signal from processor_b.")
...     assert sender.name == "b"
...
>>> processor_b = Processor("b")
>>> ready.connect(b_subscriber, sender=processor_b)

現(xiàn)在訂閱者只訂閱了processor_b發(fā)布的ready信號:

>>> processor_a.go()
Got a signal sent by 
Processing.
>>> processor_b.go()
Got a signal sent by 
Caught signal from processor_b.
Processing.
通過信號收發(fā)數(shù)據(jù)

可以給send()方法傳遞額外的關(guān)鍵字參數(shù),這些參數(shù)會傳遞給訂閱者。

>>> send_data = signal("send-data")
>>> @send_data.connect
... def receive_data(sender, **kw):
...     print("Caught signal from %r, data %r" % (sender, kw))
...     return "received!"
...
>>> result = send_data.send("anonymous", abc=123)
Caught signal from "anonymous", data {"abc": 123}

send()方法的返回值收集每個訂閱者的返回值,拼接成一個元組組成的列表。每個元組的組成為(receiver function, return value)。

匿名信號

前面我們創(chuàng)建的信號都是命名信號,每次調(diào)用Signal構(gòu)造器都會創(chuàng)建一個唯一的信號,,也就是說每次創(chuàng)建的信號是不一樣的。下面對前面的Processor類進(jìn)行改造,將signal作為它的類屬性。

>>> from blinker import Signal
>>> class AltProcessor:
...    on_ready = Signal()
...    on_complete = Signal()
...
...    def __init__(self, name):
...        self.name = name
...
...    def go(self):
...        self.on_ready.send(self)
...        print("Alternate processing.")
...        self.on_complete.send(self)
...
...    def __repr__(self):
...        return "" % self.name
...

上面創(chuàng)建的就是匿名信號。on_ready與on_complete是兩個不同的信號。

使用修飾器訂閱信號

除了使用connect()方法訂閱信號之外,使用@connect修飾器可以達(dá)到同樣的效果。

>>> apc = AltProcessor("c")
>>> @apc.on_complete.connect
... def completed(sender):
...     print "AltProcessor %s completed!" % sender.name
...
>>> apc.go()
Alternate processing.
AltProcessor c completed!

盡管這樣用起來很方便,但是這種形式不支持訂閱指定的發(fā)送者。這時,可以使用connect_via()

>>> dice_roll = signal("dice_roll")
>>> @dice_roll.connect_via(1)
... @dice_roll.connect_via(3)
... @dice_roll.connect_via(5)
... def odd_subscriber(sender):
...     print("Observed dice roll %r." % sender)
...
>>> result = dice_roll.send(3)
Observed dice roll 3.
優(yōu)化信號發(fā)送

信號通常會進(jìn)行優(yōu)化,以便快速的發(fā)送。不管有沒有訂閱者,都可以發(fā)送信號。如果發(fā)送信號時需要傳送的參數(shù)要計算很長時間,可以在發(fā)送之前使用receivers屬性先檢查一下是否有訂閱者。

>>> bool(signal("ready").receivers)
True
>>> bool(signal("complete").receivers)
False
>>> bool(AltProcessor.on_complete.receivers)
True

還可以檢查訂閱者是否訂閱了某個具體的信號發(fā)布者。

>>> signal("ready").has_receivers_for(processor_a)
True

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