基于Webpy实现服务器策略模型

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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\n%s\n" % (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contextpolicy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 | '\n' | '\r' | '\"' | '\\' ]
    } '"'

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 \n command-line | command-line
阅读 2.3k更新于 2015-09-08
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