简洁高效的 Python 流处理库，2024届毕业生还没找到Python开发工作_python流处理库

print(greeting)

首先，我们使用 faust.App 创建一个 Faust 应用，并配置应用的名字、Kafka broker 和序列化方式。

然后，我们创建一个主题，这跟 Kafka 中的主题是对应的。

Faust 利用 Python 3.6+ 的异步语法 async，定义异步函数 greet，并注册为 Faust 应用的一个 agent。函数接收实时的数据集合 greetings，并异步地对每项数据进行输出。

把上述代码保存为 hello_world.py，并在命令行启动工作者：

$ faust -A hello_world worker -l info

该 Faust 工作者就会从 Kafka 中实时读取数据并处理。

我们可以发送一些数据来观察效果：

$ faust -A hello_world send @greet “Hello Faust”

上述命令发送了一条消息，执行后，我们就能在工作者的命令行中看到这条消息。

Faust 还充分利用了 Python 的类型提示，能够方便地定义数据模型：

‘’’

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‘’’

import faust

class Greeting(faust.Record):

from_name: str

to_name: str

app = faust.App(‘hello-app’, broker=‘kafka://localhost’)

topic = app.topic(‘hello-topic’, value_type=Greeting)

@app.agent(topic)

async def hello(greetings):

async for greeting in greetings:

print(f’Hello from {greeting.from_name} to {greeting.to_name}')

@app.timer(interval=1.0)

async def example_sender(app):

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

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小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数初中级Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python爬虫全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

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[外链图片转存中…(img-FSSY0dYa-1711099918962)]