Реализация кода системы оповещения о сенсорах в реальном времени
В этом документе мы демонстрируем, как создать полностью оперативный “сенсорный оповеститель” в Google Colab, используя FastStream, высокопроизводительный фреймворк обработки потоков на Python, и его интеграцию с RabbitMQ. Мы используем RabbitBroker и TestRabbitBroker для моделирования брокера сообщений без необходимости в сторонней инфраструктуре.
Структура работы
Мы организуем четыре основных этапа: прием и валидация, нормализация, мониторинг и генерация оповещений, а также архивирование. Каждый этап определяется как модель Pydantic (RawSensorData, NormalizedData, AlertData), что обеспечивает качество данных и безопасность типов.
Установка необходимых библиотек
Для начала установим FastStream с интеграцией RabbitMQ и пакет nest_asyncio:
!pip install -q faststream[rabbit] nest_asyncioИмпорт модулей
Импортируем необходимые модули:
import nest_asyncio, asyncio, loggingМы применяем nest_() для настройки событийного цикла Python, что позволяет запускать вложенные асинхронные задачи в Colab или Jupyter.
Настройка логирования
Config(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")Создаем логгер для детальной записи событий в вашем потоке.
Создание брокера и FastStream приложения
broker = RabbitBroker("amqp://guest:guest@localhost:5672/")Инициализируем RabbitBroker, указывая на локальный сервер RabbitMQ, и создаем приложение FastStream, связанное с этим брокером.
Определение моделей данных
Определяем схемы для каждого этапа:
class RawSensorData(BaseModel): ...Эти модели обеспечивают валидность входных данных и соответствие типам на всех этапах обработки.
Асинхронные функции обработки данных
Создаем функции для каждых этапов обработки данных:
@riber("sensor_input") ...Эти функции принимают и обрабатывают данные, проверяют пороговые значения и архивируют результаты.
Основная корутина
Основная корутина публикует набор образцов данных о сенсорах:
async def main(): ...В конце мы собираем результаты и выводим их в виде таблицы.
Заключение
Этот пример демонстрирует, как FastStream в сочетании с RabbitMQ и тестированием в памяти может ускорить разработку реальных потоковых данных без необходимости в развертывании внешних брокеров. Мы можем легко перейти к производственной среде, просто заменив URL брокера.
Практические рекомендации по внедрению ИИ
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим требованиям и могут быть настроены под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наши обновления в Telegram: https://t.me/itinai.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, созданный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах их пути.
