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简洁高效的Python流处理库Faust怎么用，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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在分布式系统和实时数据处理中，流处理是十分重要的技术。在数据密集型应用中，数据快速到达，转瞬即逝，需要及时进行处理，流式处理强调数据和事件的处理速度，对性能和可靠性有较高的要求。
流处理框架包括：Storm，Spark Streaming 和 Flink 等，而 Kafka 也不甘示弱，推出了分布式流处理平台 Kafka Streams。 Faust 把 Kafka Streams 带到了 Python，并实现了抽象和优化，为数据和事件的流处理提供了一个高效便利的框架。
Faust，是 robinhood 在 Github 上开源的 Python 流处理库，目前版本为 1.10.4。
Faust 把 Kafka Streams 的概念带到了 Python，提供了包括流处理和事件处理的模式。Faust 使用纯 Python 实现，使得开发者可以使用包括 NumPy, PyTorch, Pandas 等的库进行数据处理。
Faust 实现简洁优雅，使用简单，性能优秀，且具有高可用、分布式、灵活性高的特点。目前 Faust 已被用于构建高性能分布式系统和实时数据管道中。
Faust 需求 Python 3.6 或以上，且需要可用的 Kafka >= 0.10 服务。使用 pip 安装：
$ pip install -U faust
此外，一些额外的特性需要额外的依赖，如 rocksdb，可以用来作为 Faust 在生产环境中的存储，以及 redis，可以在开启缓存时使用。
安装完成以后，就可以在项目中使用了。我们来看一个简单的例子：
import faust app = faust.App( 'hello-world', broker='kafka://localhost:9092', value_serializer='raw', ) greetings_topic = app.topic('greetings') @app.agent(greetings_topic) async def greet(greetings): async for greeting in greetings: 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：
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): await hello.send( value=Greeting(from_name='Faust', to_name='you'), ) if __name__ == '__main__': app.main()Faust 把 Kafka Streams 带到了 Python 中，实现了简洁高效的数据流处理。其使用简单的装饰器和基于类型提示机的据模型，就能定义实现数据的处理逻辑;充分利用了 Python 的 async 异步机制，和其他高性能的异步库，实现了高效性能;其使用 Python 实现，使用开发者可以无缝对接其他数据处理和大数据相关功能。
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