Reaktiv: مدیریت حالت واکنش پذیر برای پایتون

معضل مدیریت دولت در پایتون

این را تصویر کنید: شما در حال طراحی یک WebSocket FastAPI برای پخش داده های سنسور در زمان واقعی هستید. یا یک خط لوله IoT را که به تغییرات محیطی واکنش نشان می دهد ، ارکستر می کند. یا ساختن یک ابزار CLI طولانی مدت که UI خود را بر اساس ورودی کاربر به روز می کند.

در تمام این سناریوها ، یک سوال مهم پیش می آید: چگونه می توانید بدون غرق شدن در دیگ بخار ، تغییرات حالت را به طور مؤثر تبلیغ کنید؟

رویکردهای سنتی-اشتراک های دستیار ، الگوهای ناظر یا asyncio حلقه های رویداد-اغلب منجر به:

• کد اسپاگتی: تماس تلفنی مانند سیم های هدفون درگیر شده است.
• نشت منابع: اشتراک های فراموش شده حافظه شما را آزار می دهد.
• اشکالات همزمانی: شرایط مسابقه ای که از توضیح منطقی سرپیچی می کند.

وارد کردن جت، کتابخانه ای که پارادایم برنامه نویسی واکنشی را از چارچوب های جبهه مانند Angular و SolidJ ها وام می گیرد و آن را برای جهان اولی پایتون تطبیق می دهد.

برنامه نویسی واکنشی: یک درس تاریخ 30 ثانیه ای

واکنش پذیری در اکوسیستم های جلوی برای حل یک مشکل مهم پدیدار شد: چگونه می توان UIS هنگام تغییر داده ها به طور خودکار به روز شد؟ چارچوب ها معرفی شدند نشان-متغیرهایی که وابستگی ها را ردیابی می کنند و به مصرف کنندگان در مورد جهش اطلاع می دهند.

نتیجه؟ کد پاک کننده ، مدیریت وابستگی ضمنی ، و پیشانی که به صورت دستی تماس گرفتند render()بشر

پایتون اما عقب مانده است. در حالی که کتابخانه هایی مانند RXPY پسوندهای واکنشی ارائه می دادند ، آنها خواستار مجموعه های پیچیده ای بودند. جت این شکاف را با یک API مینیمالیستی ، Pythonic متناسب با زمینه های واقعی در دنیای واقعی و موارد استفاده IoT پر می کند.

مفاهیم اصلی: سیگنال ها ، محاسبه شده و اثرات

قدرت Reaktiv در سه بدوی نهفته است:

1. نشانه: یک ظرف با ارزش قابل تغییر که به وابستگان به تغییر اطلاع می دهد.

   from reaktiv import signal  
   temperature = signal(25.0)  # Initial value  
   temperature.set(30.0)       # Update value  

1. محاسبه شده: مقادیر مشتق شده که هنگام تغییر وابستگی ، خودکار به روز می شوند.

   from reaktiv import computed  
   feels_like = computed(lambda: temperature() * humidity())  

1. اثر: عوارض جانبی ناشی از تغییرات سیگنال/محاسبه شده.

   from reaktiv import effect  
   async def log_climate():  
       print(f"Feels like: {feels_like()}°C")  
   log_effect = effect(log_climate)  # Runs on `temperature` or `humidity` changes  

این سه گانه مدیریت دولت اعلامیه را قادر می سازد-روابط را یک بار تعریف کنید ، اجازه دهید کتابخانه به روزرسانی ها را انجام دهدبشر

چرا Reaktiv در سناریوهای دنیای واقعی می درخشد

1. WebSockets Fastapi: به روزرسانی های زمان واقعی بدون دیگ بخار

قیمت سهام ردیابی داشبورد زنده را در نظر بگیرید. با Reaktiv:

from fastapi import WebSocket  
from reaktiv import signal, effect  

stocks = signal({"AAPL": 150.0, "GOOGL": 2700.0})  

@app.websocket("/stocks")  
async def stock_feed(websocket: WebSocket):  
    await websocket.accept()  

    async def send_updates():  
        await websocket.send_json(stocks())  

    # Assign effect to variable to avoid garbage collection  
    update_effect = effect(send_updates)  

    try:  
        while True:  
            await asyncio.sleep(1)  # Simulate background updates  
    finally:  
        update_effect.dispose()  # Cleanup  

کی stocks.set(new_data) آتش سوزی ، کلیه مشتریان متصل به روزرسانی دریافت می کنند. بدون کتابچه راهنما broadcast() تماس ها بدون نظرسنجی

2. سیستم های IoT: واکنش به داده های سنسور واکنش نشان می دهد

برای یک خط لوله IoT نظارت بر کیفیت هوا:

pm25 = signal(35.0)  
alert_threshold = signal(50.0)  

# Derived air quality index  
aqi = computed(lambda: pm25() / alert_threshold() * 100)  

async def trigger_alerts():  
    if aqi() > 100:  
        await notify_admins()  
        await activate_purifiers()  

# Assign effect to persist it  
alert_effect = effect(trigger_alerts)  

# Simulate sensor input  
pm25.set(55.0)  # AQI = 110 → Alerts fire  

3. فرآیندهای طولانی با تعامل کاربر

یک ابزار CLI را تصور کنید که هنگام پذیرش دستورات کاربر بارگذاری را پردازش می کند:

upload_progress = signal(0)  
user_command = signal("pause")  

async def handle_upload():  
    while upload_progress() < 100:  
        if user_command() == "pause":  
            await asyncio.sleep(1)  # Wait for resume  
            continue  
        # Process chunk  
        upload_progress.update(lambda x: x + 10)  

upload_effect = effect(handle_upload)  

ورودی های کاربر (به عنوان مثال ، user_command.set("resume")) بدون شروع مجدد روند ، رفتار را به صورت پویا تغییر دهید.

زیر کاپوت: چگونه ReakTiv وابستگی ها را ردیابی می کند

هنگامی که به یک سیگنال در داخل دسترسی دارید computed یا effect، ReakTiv به طور خودکار آن را به عنوان یک وابستگی ثبت می کند. این نمودار وابستگی تضمین می کند:

• کارآیی: فقط محاسبات تحت تأثیر تغییرات قرار گرفتند.
• عاری از Glitch: به روزرسانی های جمع شده از حالت های متوسط ​​متناقض جلوگیری می کنند.

به عنوان مثال:

a = signal(1)  
b = signal(2)  
c = computed(lambda: a() + b())  # Depends on `a` and `b`  
eff = effect(lambda: print(c())) # Depends on `c`  

a.set(3)  # Recomputes `c`, then triggers effect  

ویژگی های پیشرفته برای استفاده از تولید

1. بررسی برابری سفارشی:
   از به روزرسانی های غیر ضروری با مقایسه کننده های سفارشی خودداری کنید.

   # Only trigger if the difference exceeds 5  
   temp = signal(25.0, equal=lambda old, new: abs(old - new) < 5)  

1. خوانده شده نشده:
   بدون عضویت در آن به یک سیگنال دسترسی پیدا کنید.

   from reaktiv import untracked  
   eff = effect(lambda: print(untracked(temp)))  # No dependency on `temp`  

1. پاکسازی اثر:
   منابع را در هنگام بازگرداندن یا دفع مجدد ، رها کنید.

   async def fetch_data(on_cleanup):  
       timer = start_interval(update_data, seconds=10)  
       on_cleanup(timer.cancel)  # Cancel on disposal  

ملاحظات عملکرد

Reaktiv در بارهای کاری سبک تا متوسط ​​(به عنوان مثال ، صدها مشتری ، دستگاه های IoT Edge) برتری دارد. با این حال:

• مقیاس پذیری: برای اتصالات 10K+ WebSocket ، جفت ReakTiv با کارگزاران اختصاصی مانند Redis Pub/Sub.
• مجموعه زباله ها: اثرات باید به متغیرها اختصاص داده می شود. در غیر این صورت ، آنها زباله به صورت زودرس جمع آوری می شوند.
• ایمنی async: طراحی شده برای کد Unsafe ، تک رشته ای Async. با احتیاط در زمینه های موضوعی استفاده کنید.

چه موقع از ReakTiv استفاده کنید (و چه موقع نیست)

ایده آل برای:

• داشبورد در زمان واقعی (FastAPI/WebSocket).
• خطوط لوله محاسبات IoT/Edge.
• ابزارهای CLI با تعامل کاربر پویا.

ایده آل برای:

• سیستم های معاملاتی با فرکانس بالا (تأخیر نانو ثانیه).
• سیستم های توزیع شده که نیاز به اجماع دارند (از بازیگران یا CRDT استفاده کنید).

واکنش پذیری را در آغوش بگیرید ، بار شناختی را کاهش دهید

Reaktiv یک گلوله نقره ای نیست ، اما است ، ابزاری عملی برای ساده سازی مدیریت دولت در پایتون. با اتخاذ الگوهای اثبات شده در اکوسیستم های جلوی ، به شما امکان می دهد:

• اعلام روابط، به روزرسانی های دستی نیست.
• یکپارچه ادغام با asyncioبشر
• تمرکز بر منطق تجارت، نه دیگ بخار.

برای توسعه دهندگان ارشد ، ارزش در آن نهفته است کاهش پیچیدگی اتفاقی-این نوع که باعث ایجاد اشکالات می شود و تیم ها را می سوزاند.

شروع کنید:

pip install reaktiv  

برای دیدن Reaktiv در عمل ، مستندات و نمونه ها را کاوش کنید.