摘要:现在我们来谈一些黑科技,希望能给大家一些启发和帮助。这里针对的情况是,两次连接之间的时间段是断开的情况。而在每一次退出执行的时候都要保存一下,除非已经执行结束了,或者执行出现了错误也相当于执行结束,才把它削除。
现在我们来谈一些(黑)科技,希望能给大家一些启发和帮助。现在我有一个策略文件addition.policy:
load!: addition_delegate.py await: first_string -> s1 apply: concat_with_time(s1) -> s1 await: second_string -> s2 apply: concat_with_time(s2) -> s2 await: return_result apply: join_with_linefeed(s1, s2) -> result yield: result
还有一个委托函数的Python源码addition_delegate.py:
# addition_delegate.py def concat_with_time(s): import time return str(s) + time.ctime() def join_with_linefeed(s1, s2): return "%s %s " % (str(s1), str(s2))
这是什么语法?但是我们大抵都能明白它想干什么:先后获取两个字符串,分别将它们和时间拼接在一起,然后在获取return_result后回传结果。然后呢?然后我们有一些Web接口,简单地用web.py编写main.py:
#!/usr/bin/env python import web from policy import resume class first_str_view: def GET(self): resume("addition.policy", "first_str", value = web.input()["value"], anew = True) return "" class second_str_view: def GET(self): resume("addition.policy", "second_str", value = web.input()["value"]) return "" class return_result_view: def GET(self): return resume("addition.policy", "return_result") urls = [ "/first_str/?", first_str_view, "/second_str/?", second_str_view, "/return_result/?", return_result_view, ] if __name__ == "__main__": app = web.application(urls, globals()) app.run()
就算没用过web.py的人都大抵能明白这个结构是什么意思了,除了那个resume有点不知所谓之外,但是结合上面的那个addition.policy,好像看上去也挺合理,大概就是从acquire处断开,然后得到输入后继续执行那个policy。如你所料:
$ ./main.py 9999 & [1] 19121 http://0.0.0.0:9999/ $ curl "http://localhost:9999/first_str?value=First+Record+" $ curl "http://localhost:9999/second_str?value=Second+Record+" $ curl "http://localhost:9999/return_result" First Record Sat Sep 5 15:59:25 2015 Second Record Sat Sep 5 15:59:28 2015
这样可以解决很多问题。比如在用户更变邮箱的时候,用户先提交新邮箱,然后还要等等他什么时候去邮箱里收验证邮件,这样更变邮箱的操作才完成。还有一些更麻烦的操作,整个流程下来,要收几次输入,然后才能真正地输入成功存进数据库。举个例子,你可以简单地写一个策略文件,让它控制整个流程,接口只需要跟用户打交道就好了:
load!: email_service assert!: is_authenticated await: modify_email -> address apply: send_verf_email(address) await: verf_email_recv apply: save_current_user_info(address)
不得不说这种模型有点像是协程(coroutine),但是不是用它来实现的,毕竟:一次请求完成了整个线程大大小小都结束了哪里还有协程啊对吧。这也不是WebSocket能解决的:比如收验证邮件,都在第二个地方连接了,哪里还有Socket可言。这里针对的情况是,两次连接之间的时间段是断开的情况。(如果非要用设计模式来说,我觉得是一个策略+状态+解释器的组合,然而我并不喜欢被设计模式拘束)
实现思路主要是在模拟恢复执行的时候能较好地恢复原有上下文,在Python有exec的情况下,想办法生成可配合执行Python代码是一个不错的选择。恢复执行有这些步骤:
解析策略文件
从持久存储设备中反序列化上下文
找到断点应该在哪里,按照这个位置,执行一些每次都要执行的语句(标 !号)
一直执行到下一个await点,退出执行
先看一下resume()函数的一个实现是什么样子的:
from policy import policy import pickle import os def resume(pf, await_tag, value = None, anew = False): c = context.start_new() if anew else pickle.load(file("context.dump", "rb")) p = policy.load(pf) p.load_context(c) p.provide(await_tag, value) ret = None try: ret = p.resume() finally: os.remove("context.dump") if p.is_end(): os.remove("context.dump") return ret
这里的context和policy是我对这个模型的一个实现,可以看出这两者是分开保存的,Policy几乎就是一个常量了,硬编码在一个文件里。而Context在每一次退出执行的时候都要保存一下,除非已经执行结束了,或者执行出现了错误(也相当于执行结束),才把它削除。
Policy-Control已经推上了Github,代码很短,欢迎各位围观:https://github.com/Shihira/policy-control
附:语法清单
digit := "0" | ... | "9" underscore := "_" symbol ::= letter | underscore { letter | underscore | digit } command ::= symbol variable ::= symbol string ::= """ { [ 0x00 | ... | 0x21 | 0x23 | ... | 0x7f | " " | " " | """ | "" ] } """ value ::= string | variable parameter ::= value parameter-list ::= "(" [ parameter-list "," parameter | parameter ] ")" argument ::= symbol [ parameter-list ] argument-list ::= argument-list argument | argument command-line ::= command [ "!" ] ":" argument-list [ "->" variable ] policy ::= policy command-line | command-line
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