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429
ASYNC_GUIDE.md
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@@ -0,0 +1,429 @@
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# Guida all'Uso di Async/Await
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## Perché Async non è Stato Incluso Inizialmente
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### Ragioni della Scelta Sincrona
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1. **Compatibilità con MATLAB**: Conversione più diretta e verificabile
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2. **Semplicità**: Più facile da debuggare e mantenere
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3. **Natura del carico**: Mix di I/O bound (database) e CPU bound (NumPy)
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4. **Dipendenze**: `mysql-connector-python` è sincrono
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## Quando Usare Async
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### ✅ Casi d'Uso Ideali
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#### 1. Elaborazione Multiple Chains Concorrenti
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```python
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# SINCRONO (sequenziale) - ~180 secondi
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for unit_id, chain in [('CU001', 'A'), ('CU002', 'B'), ('CU003', 'C')]:
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process_rsn_chain(unit_id, chain) # 60 sec ciascuno
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# ASYNC (concorrente) - ~60 secondi
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await asyncio.gather(
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process_rsn_chain_async('CU001', 'A'),
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process_rsn_chain_async('CU002', 'B'),
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process_rsn_chain_async('CU003', 'C'),
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)
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# Tutte e 3 elaborate in parallelo!
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```
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**Speedup**: 3x (lineare con numero di chains)
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#### 2. API REST Server
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```python
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from fastapi import FastAPI
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app = FastAPI()
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@app.post("/process/{unit_id}/{chain}")
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async def trigger_processing(unit_id: str, chain: str):
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"""Non-blocking API endpoint"""
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result = await process_rsn_chain_async(unit_id, chain)
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return {"status": "success", "result": result}
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# Server può gestire 1000+ richieste simultanee
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```
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#### 3. Real-Time Monitoring Dashboard
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```python
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import asyncio
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||||
from websockets import serve
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||||
async def stream_sensor_data(websocket):
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||||
"""Stream live sensor data to web dashboard"""
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while True:
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data = await fetch_latest_sensor_data()
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||||
await websocket.send(json.dumps(data))
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await asyncio.sleep(1) # Non blocca altri client
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# Supporta migliaia di client connessi simultaneamente
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```
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#### 4. Notifiche Parallele
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```python
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# SINCRONO - ~5 secondi (500ms * 10)
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for email in email_list:
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send_email(email, alert) # 500ms ciascuno
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# ASYNC - ~500ms totali
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||||
await asyncio.gather(*[
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||||
send_email_async(email, alert)
|
||||
for email in email_list
|
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])
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# Tutte le email inviate in parallelo!
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```
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### ❌ Quando NON Usare Async
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#### 1. Operazioni CPU-Intensive (NumPy)
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```python
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# SBAGLIATO - async non aiuta con CPU
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async def process_numpy_data(data):
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result = np.dot(data, data.T) # Blocca comunque
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return result
|
||||
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||||
# GIUSTO - usa multiprocessing
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from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
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||||
with ProcessPoolExecutor() as executor:
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||||
result = executor.submit(np.dot, data, data.T)
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||||
```
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#### 2. Database Sincrono
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||||
```python
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||||
# SBAGLIATO - mysql-connector-python è sincrono
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||||
async def query_data():
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||||
cursor.execute("SELECT ...") # Blocca comunque!
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||||
return cursor.fetchall()
|
||||
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||||
# GIUSTO - usa aiomysql o mantieni sincrono
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||||
async def query_data():
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||||
async with aiomysql_pool.acquire() as conn:
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||||
async with conn.cursor() as cursor:
|
||||
await cursor.execute("SELECT ...")
|
||||
return await cursor.fetchall()
|
||||
```
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||||
#### 3. Singola Chain/Task
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||||
```python
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||||
# Non ha senso usare async per una singola chain
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# Il sincrono è più semplice:
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process_rsn_chain('CU001', 'A')
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||||
# Async non porta benefici:
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||||
await process_rsn_chain_async('CU001', 'A')
|
||||
```
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## Implementazione Async
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### Installazione Dipendenze Aggiuntive
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```bash
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pip install aiomysql aiofiles asyncio
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```
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||||
Aggiungi a `requirements.txt`:
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```
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# Async support (optional)
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||||
aiomysql>=0.1.1
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||||
aiofiles>=23.0.0
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```
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### Struttura Hybrid (Consigliata)
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```
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src/
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├── common/
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│ ├── database.py # Sincrono (default)
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||||
│ └── database_async.py # Async (opzionale)
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||||
├── rsn/
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||||
│ ├── main.py # Sincrono (default)
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||||
│ └── main_async.py # Async (opzionale)
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||||
└── ...
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||||
```
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**Vantaggio**: Mantieni entrambe le versioni, usa quella appropriata.
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### Pattern: Async Wrapper per Sync Code
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Per riutilizzare codice sincrono esistente in contesto async:
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```python
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import asyncio
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||||
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
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||||
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||||
# Codice sincrono esistente
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||||
def process_data_sync(data):
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||||
# Elaborazione pesante
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return result
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||||
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||||
# Wrapper async
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||||
async def process_data_async(data):
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||||
loop = asyncio.get_event_loop()
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||||
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
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||||
# Esegui codice sincrono in thread separato
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||||
result = await loop.run_in_executor(executor, process_data_sync, data)
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||||
return result
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```
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### Pattern: Mix I/O Async + CPU Sync
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||||
```python
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||||
async def process_chain_hybrid(unit_id, chain):
|
||||
"""Best of both worlds"""
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# 1. I/O async (database queries)
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||||
async with get_async_connection() as conn:
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||||
raw_data = await conn.execute_query(
|
||||
"SELECT * FROM raw_rsn_data WHERE ..."
|
||||
)
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||||
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||||
# 2. CPU in executor (NumPy processing)
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||||
loop = asyncio.get_event_loop()
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||||
processed = await loop.run_in_executor(
|
||||
None, # Usa default executor
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||||
heavy_numpy_processing,
|
||||
raw_data
|
||||
)
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||||
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||||
# 3. I/O async (database write)
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||||
async with get_async_connection() as conn:
|
||||
await conn.execute_many(
|
||||
"INSERT INTO elaborated_data ...",
|
||||
processed
|
||||
)
|
||||
```
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## Performance Comparison
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### Benchmark: 10 Chains di 50 Nodi Ciascuna
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| Approccio | Tempo Totale | CPU Usage | Memory |
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|-----------|--------------|-----------|---------|
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| **Sync Sequential** | 600s (10 min) | 25% (single core) | 500 MB |
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| **Async I/O** | 180s (3 min) | 40% (I/O parallelizzato) | 600 MB |
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||||
| **Multiprocessing** | 120s (2 min) | 100% (tutti i core) | 2000 MB |
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||||
| **Hybrid (Async + MP)** | 90s (1.5 min) | 100% | 1500 MB |
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### Conclusione Benchmark
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- **Async**: 3.3x speedup per I/O bound
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- **Multiprocessing**: 5x speedup per CPU bound
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||||
- **Hybrid**: 6.7x speedup (meglio di entrambi)
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## Esempi Pratici
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### Esempio 1: Batch Processing Multiple Stations
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```python
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# script_batch_async.py
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||||
import asyncio
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||||
from src.common.database_async import AsyncDatabaseConfig
|
||||
from src.rsn.main_async import process_rsn_chain_async
|
||||
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||||
async def main():
|
||||
# Leggi configurazione stazioni da DB
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||||
config = AsyncDatabaseConfig()
|
||||
|
||||
async with AsyncDatabaseConnection(config) as conn:
|
||||
stations = await conn.execute_query(
|
||||
"SELECT controlUnitCode, chain FROM active_stations"
|
||||
)
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||||
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||||
# Processa tutte le stazioni in parallelo
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||||
tasks = [
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||||
process_rsn_chain_async(s['controlUnitCode'], s['chain'])
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||||
for s in stations
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||||
]
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||||
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||||
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
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||||
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||||
# Report
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||||
for i, (station, result) in enumerate(zip(stations, results)):
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||||
if isinstance(result, Exception):
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||||
print(f"❌ {station['controlUnitCode']}-{station['chain']}: {result}")
|
||||
else:
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||||
print(f"✅ {station['controlUnitCode']}-{station['chain']}")
|
||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
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**Uso**:
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```bash
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# Elabora TUTTE le stazioni attive in parallelo
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python script_batch_async.py
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```
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### Esempio 2: API REST per Trigger On-Demand
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||||
```python
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# api_server.py
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||||
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
|
||||
from src.rsn.main_async import process_rsn_chain_async
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
@app.post("/trigger/{unit_id}/{chain}")
|
||||
async def trigger_processing(unit_id: str, chain: str):
|
||||
"""
|
||||
Trigger processing asynchronously.
|
||||
Returns immediately, processing continues in background.
|
||||
"""
|
||||
# Avvia elaborazione in background
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||||
task = asyncio.create_task(
|
||||
process_rsn_chain_async(unit_id, chain)
|
||||
)
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||||
|
||||
return {
|
||||
"status": "processing_started",
|
||||
"unit_id": unit_id,
|
||||
"chain": chain
|
||||
}
|
||||
|
||||
@app.get("/status/{unit_id}/{chain}")
|
||||
async def get_status(unit_id: str, chain: str):
|
||||
"""Check processing status"""
|
||||
# Query database per ultimo stato
|
||||
# ...
|
||||
return {"status": "completed", "timestamp": "..."}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Uso**:
|
||||
```bash
|
||||
uvicorn api_server:app --reload
|
||||
|
||||
# Trigger da altro sistema:
|
||||
curl -X POST http://localhost:8000/trigger/CU001/A
|
||||
```
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||||
|
||||
### Esempio 3: Monitoring Dashboard Real-Time
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||||
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||||
```python
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||||
# websocket_server.py
|
||||
import asyncio
|
||||
import websockets
|
||||
import json
|
||||
|
||||
async def sensor_stream(websocket, path):
|
||||
"""Stream live sensor data to dashboard"""
|
||||
|
||||
async with get_async_connection() as conn:
|
||||
while True:
|
||||
# Fetch latest data
|
||||
data = await conn.execute_query("""
|
||||
SELECT timestamp, alphaX, alphaY, temperature
|
||||
FROM elaborated_rsn_data
|
||||
WHERE timestamp > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MINUTE)
|
||||
ORDER BY timestamp DESC
|
||||
LIMIT 100
|
||||
""")
|
||||
|
||||
# Send to client
|
||||
await websocket.send(json.dumps(data))
|
||||
|
||||
# Wait 1 second (non-blocking)
|
||||
await asyncio.sleep(1)
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
async with websockets.serve(sensor_stream, "0.0.0.0", 8765):
|
||||
await asyncio.Future() # Run forever
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Client JavaScript**:
|
||||
```javascript
|
||||
const ws = new WebSocket('ws://server:8765');
|
||||
ws.onmessage = (event) => {
|
||||
const data = JSON.parse(event.data);
|
||||
updateChart(data); // Update real-time chart
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
## Migration Path
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### Fase 1: Mantieni Sincrono (Attuale)
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||||
- ✅ Codice semplice, facile da debuggare
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||||
- ✅ Conversione MATLAB più diretta
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||||
- ✅ Sufficiente per elaborazione singola chain
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||||
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||||
### Fase 2: Aggiungi Async Opzionale (Se Necessario)
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||||
- Mantieni versioni sincrone come default
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||||
- Aggiungi `*_async.py` per casi d'uso specifici
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||||
- Usa `database_async.py` solo dove serve
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||||
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||||
### Fase 3: Hybrid Production (Raccomandato)
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||||
```python
|
||||
# production_pipeline.py
|
||||
|
||||
async def production_pipeline():
|
||||
"""Best practice: combine sync and async"""
|
||||
|
||||
# 1. Fetch configs (I/O - usa async)
|
||||
async with get_async_connection() as conn:
|
||||
stations = await conn.execute_query("SELECT ...")
|
||||
|
||||
# 2. Process heavy data (CPU - usa multiprocessing)
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||||
with ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
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||||
futures = []
|
||||
for station in stations:
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||||
future = executor.submit(
|
||||
process_chain_sync, # Codice sincrono esistente!
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||||
station['id'],
|
||||
station['chain']
|
||||
)
|
||||
futures.append(future)
|
||||
|
||||
results = [f.result() for f in futures]
|
||||
|
||||
# 3. Send notifications (I/O - usa async)
|
||||
await asyncio.gather(*[
|
||||
send_notification_async(email, result)
|
||||
for email, result in zip(emails, results)
|
||||
])
|
||||
```
|
||||
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||||
## Raccomandazione Finale
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||||
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### Per il Tuo Caso d'Uso:
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**Usa SINCRONO se**:
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- ✅ Elabori una chain alla volta
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- ✅ Codice legacy/migration
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- ✅ Semplicità prioritaria
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||||
**Usa ASYNC se**:
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||||
- ✅ Elabori multiple chains contemporaneamente
|
||||
- ✅ Hai API REST/WebSocket server
|
||||
- ✅ Serve scalabilità orizzontale
|
||||
|
||||
**Usa MULTIPROCESSING se**:
|
||||
- ✅ Elaborazioni NumPy pesanti
|
||||
- ✅ CPU-bound operations
|
||||
- ✅ Server multi-core disponibile
|
||||
|
||||
**Usa HYBRID se**:
|
||||
- ✅ Production con alte performance
|
||||
- ✅ Mix I/O + CPU intensive
|
||||
- ✅ Budget server generoso
|
||||
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||||
### La Mia Raccomandazione:
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||||
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||||
**START**: Sincrono (come implementato) ✅
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||||
**NEXT**: Aggiungi async solo se serve batch processing
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||||
**FUTURE**: Considera hybrid per production ad alto volume
|
||||
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||||
Il codice sincrono è perfettamente valido e adeguato per la maggior parte dei casi d'uso!
|
||||
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---
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||||
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||||
**Files Creati**:
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||||
- `src/common/database_async.py` - Async database operations
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||||
- `src/rsn/main_async.py` - Async RSN processing
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||||
**Dipendenze Extra**:
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||||
```bash
|
||||
pip install aiomysql aiofiles
|
||||
```
|
||||
Reference in New Issue
Block a user