在分布式系统和实时数据处理中，流处理是一项非常重要的技术。在数据密集型应用中，数据来得快，转瞬即逝，需要及时处理。流处理强调数据和事件的处理速度，对性能和可靠性有很高的要求。流处理框架包括：Storm、SparkStreaming、Flink等，而Kafka也不甘示弱，推出分布式流处理平台KafkaStreams。Faust将KafkaStreams引入Python，并进行了抽象和优化，为数据和事件的流处理提供了一个高效便捷的框架。Faust是robinhood在Github上开源的一个Python流处理库，当前版本为1.10.4。Faust将KafkaStreams的概念引入到Python中，提供包括流处理和事件处理的模式。Faust采用纯Python实现，允许开发者使用包括NumPy、PyTorch、Pandas等库进行数据处理。Faust简洁大方，易于使用，性能卓越，具有高可用、分布式、高灵活性等特点。目前Faust已经被用于构建高性能的分布式系统和实时数据管道。Faust需要Python3.6或更高版本才能使用Faust，并且需要可用的Kafka>=0.10服务。使用pip安装：$pipinstall-Ufaust另外，一些额外的功能需要额外的依赖，比如rocksdb可以作为生产环境中Faust的存储，Redis可以在开启缓存的情况下使用。Faust安装好后，就可以在项目中使用了。我们来看一个简单的例子：importfaustapp=faust.App('hello-world',broker='kafka://localhost:9092',value_serializer='raw',)greetings_topic=app.topic('greetings')@app.agent(greetings_topic)asyncdefgreet(greetings):asyncforgreetingingreetings:print(greeting)首先，我们使用faust.App创建一个Faust应用，并配置应用名称、Kafkabroker和序列化方式。然后，我们创建一个topic，对应Kafka中的topic。Faust使用Python3.6+的异步语法async定义异步函数greet，注册为Faust应用的代理。函数接收实时数据采集问候语，异步输出每条数据。将以上代码保存为hello_world.py，在命令行启动worker：$faust-Ahello_worldworker-linfoFaustworker会实时读取并处理来自Kafka的数据。我们可以发送一些数据来观察效果：$faust-Ahello_worldsend@greet"HelloFaust"上面的命令发送了一条消息，执行后我们可以在worker的命令行中看到这条消息。Faust还充分利用了Python的类型提示来轻松定义数据模型：app.topic('hello-topic',value_type=Greeting)@app.agent(topic)asyncdefhello(greetings):asyncforgreetingingreetings:print(f'Hellofrom{greeting.from_name}to{greeting.to_name}')@app.timer(interval=1.0)asyncdefexample_sender(app):awaithello.send(value=Greeting(from_name='Faust',to_name='you'),)if__name__=='__main__':app.main()FaustsummaryFaust把KafkaStreams带上以Python实现简洁高效的数据流处理。它使用一个简单的装饰器和一个基于类型提示机的数据模型来定义和实现数据处理逻辑；充分利用Python的async异步机制和其他高性能异步库实现高性能；它使用Python来实现，开发者可以无缝连接其他数据处理和大数据相关的功能。
