


So bauen Sie mit Fluvio eine ereignisgesteuerte Architektur auf
Einführung
Begeben Sie sich mit Fluvio auf eine Reise in die Welt der ereignisgesteuerten Architektur. Diese leistungsstarke Plattform bietet einen optimierten Ansatz für die Erstellung skalierbarer und belastbarer Echtzeitanwendungen. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Fluvio können Sie das volle Potenzial des ereignisgesteuerten Designs ausschöpfen und innovative Lösungen schaffen, die den Anforderungen der heutigen dynamischen Umgebungen gerecht werden.
In diesem Leitfaden befassen wir uns mit den Feinheiten von Fluvio und erkunden seine wichtigsten Funktionen, Vorteile und praktischen Implementierungsstrategien. Sie erfahren, wie Sie die Leistungsfähigkeit der ereignisgesteuerten Architektur nutzen, um reaktionsfähige, skalierbare und effiziente Anwendungen zu erstellen.
Einige Informationen
Ereignisgesteuerte Architektur
Stellen Sie sich vor, Sie veranstalten eine Party. Sie möchten alle benachrichtigen, wenn die Pizza eintrifft. Anstatt jeden Gast einzeln anzuschreien, könnte man es auch einfach einmal ansagen, und jeder, der sich für Pizza interessiert, wird es hören und entsprechend reagieren.
Dies ist im Wesentlichen das Konzept der ereignisgesteuerten Architektur. Es handelt sich um ein Entwurfsmuster, bei dem Komponenten eines Systems kommunizieren, indem sie Ereignisse erzeugen und konsumieren. Betrachten Sie es als eine Möglichkeit, ein dynamischeres und reaktionsfähigeres System zu schaffen, ähnlich wie Ihre Partygäste auf Ihre Ankündigung reagieren.
Jetzt stellen wir Pub/Sub vor.
Stellen Sie sich vor, Sie wären der Party-Gastgeber (der Herausgeber). Wenn die Pizza eintrifft, veröffentlichen Sie eine Veranstaltung mit dem Titel „Pizza ist da“. Ihre Gäste (die Abonnenten) können sich für diese Veranstaltung anmelden. Wenn sie Ihre Ankündigung (das Ereignis) hören, werden sie Maßnahmen ergreifen (z. B. sich ein Stück davon schnappen).
In einem Pub/Sub-System sendet der Herausgeber Ereignisse und Abonnenten können sich dafür entscheiden, bestimmte Ereignisse anzuhören. Dadurch werden die Komponenten entkoppelt, wodurch das System skalierbarer, flexibler und belastbarer wird.
Hier ist eine technischere Aufschlüsselung:
- Herausgeber: Erstellt Ereignisse und sendet sie an einen Nachrichtenbroker.
- Message Broker: Speichert und verteilt Ereignisse an interessierte Abonnenten.
- Abonnent: Verbraucht Ereignisse und ergreift entsprechende Maßnahmen.
Stellen Sie sich eine Social-Media-Plattform vor. Wenn ein Benutzer eine neue Nachricht postet, ist das ein Ereignis. Andere Benutzer, die diesem Benutzer folgen, können ihre Beiträge abonnieren und Benachrichtigungen erhalten, wenn eine neue Nachricht veröffentlicht wird.
Hauptvorteile von Pub/Sub:
- Skalierbarkeit: Bewältigt große Mengen an Ereignissen effizient.
- Flexibilität: Ermöglicht dynamische Abonnements und entkoppelte Komponenten.
- Ausfallsicherheit: Stellt sicher, dass Nachrichten auch dann zugestellt werden, wenn Komponenten ausfallen.
- Echtzeit-Updates: Ermöglicht Kommunikation und Updates in Echtzeit.
Hinweis: Ich habe ein interessantes Video gefunden, das Ihnen helfen kann, das Konzept leicht zu verstehen; Hier ist der Link.
Fluvio
Die außergewöhnliche Leistung und Effizienz von Fluvio machen es zu einer herausragenden Wahl für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Seine Fähigkeiten mit geringer Latenz stellen sicher, dass Daten schnell verarbeitet werden, sodass Anwendungen zeitnah auf Ereignisse reagieren können. Darüber hinaus minimieren das leichte Design und die optimierte Architektur von Fluvio den Ressourcenverbrauch, sodass es selbst für die ressourcenbeschränktsten Umgebungen geeignet ist.
Die umfassende API-Unterstützung und die anpassbaren Stream-Verarbeitungsfunktionen von Fluvio machen es zu einem Traum für Entwickler. Mit den für gängige Programmiersprachen verfügbaren Client-Bibliotheken können Sie Fluvio problemlos in Ihre vorhandenen Anwendungen integrieren. Die Programmierbarkeit der Plattform ermöglicht es Ihnen, Datenverarbeitungspipelines an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und so maximale Flexibilität und Kontrolle zu gewährleisten.
Darüber hinaus ermöglicht Ihnen die WebAssembly-Integration von Fluvio die sichere Ausführung benutzerdefinierter Stream-Verarbeitungslogik und bietet so eine leistungsstarke und effiziente Möglichkeit, die Funktionen der Plattform zu erweitern.
Code in Aktion
Bitte lesen Sie den Artikel über diese Website für eine detaillierte Implementierung und bessere Visualisierungen.
Abschluss
In diesem Artikel haben wir über eine der großartigsten Architekturen in der Programmierung gesprochen: Pub/Sub, eine grundlegende Komponente der ereignisgesteuerten Architektur. Es bietet eine robuste und skalierbare Grundlage für ereignisgesteuerte Architekturen und ermöglicht eine lose gekoppelte, asynchrone Kommunikation zwischen Komponenten. Darüber hinaus haben wir Fluvio verwendet, um die Architektur zu demonstrieren, indem wir es dem Herausgeber ermöglichten, alle 7 Sekunden ein Angebot für den Verbraucher zu erstellen. Dieses Framework bietet uns eindeutig einen einfachen Ansatz für eine ereignisgesteuerte Architektur.
Wenn Sie möchten, dass ich diesen Ansatz in LLM-Anwendungen fortsetze oder weiter entwickle? Ihr könnt einen Kommentar abgeben, um es mir mitzuteilen!
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Um mit Quantum Machine Learning (QML) zu beginnen, ist das bevorzugte Tool Python und Bibliotheken wie Pennylane, Qiskit, TensorFlowquantum oder Pytorchquantum müssen installiert werden. Machen Sie sich dann mit dem Prozess vertraut, indem Sie Beispiele ausführen, z. B. Pennylane zum Aufbau eines Quanten neuronalen Netzwerks. Implementieren Sie das Modell dann gemäß den Schritten der Datensatzvorbereitung, der Datencodierung, der Erstellung parametrischer Quantenschaltungen, klassisches Optimierer -Training usw.; Im tatsächlichen Kampf sollten Sie es vermeiden, komplexe Modelle von Anfang an zu verfolgen, Hardwarebeschränkungen zu beachten, hybride Modellstrukturen einzusetzen und kontinuierlich auf die neuesten Dokumente und offiziellen Dokumente zu verweisen, um die Entwicklung zu verfolgen.

Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

Um Python -Webcrawler zu beherrschen, müssen Sie drei Kernschritte erfassen: 1. Verwenden Sie Anfragen, um eine Anfrage zu initiieren, Webseiteninhalte durch GET -Methode zu erhalten, die Einstellung von Headern zu beachten, Ausnahmen zu bearbeiten und Robots.txt zu entsprechen. 2. Verwenden Sie BeautifulSoup oder XPath, um Daten zu extrahieren. Ersteres eignet sich zum einfachen Parsen, während letzteres flexibler und für komplexe Strukturen geeignet ist. 3.. Verwenden Sie Selen, um Browseroperationen für dynamische Ladeinhalte zu simulieren. Obwohl die Geschwindigkeit langsam ist, kann sie mit komplexen Seiten fertig werden. Sie können auch versuchen, eine Website -API -Schnittstelle zu finden, um die Effizienz zu verbessern.

String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Verwenden Sie httpx.asyncclient, um asynchrone HTTP -Anforderungen effizient zu initiieren. 1. Basic-Get-Anfragen verwalten Clients über Asyncwith und verwenden Sie AwaitClient.get, um nicht blockierende Anforderungen zu initiieren. 2. kombiniert asyncio.gather, sich mit asyncio zu kombinieren. Gather kann die Leistung erheblich verbessern, und die Gesamtzeit entspricht der langsamsten Anfrage. 3.. Unterstützen Sie benutzerdefinierte Header, Authentifizierung, Base_url und Zeitüberschreitungseinstellungen; 4. kann Postanfragen senden und JSON -Daten tragen; 5. Achten Sie darauf, dass das Mischen von synchronem asynchronem Code vermieden wird. Der Proxy-Support muss auf die Back-End-Kompatibilität achten, die für Crawlers oder API-Aggregation und andere Szenarien geeignet ist.
