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[英語/English]

mtaio - Multi-threaded Async I/O Framework

!! Python3.11+で動作します !!

mtaioは効率的な並行アプリケーションを構築するための高レベルな抽象化を提供する、包括的な非同期I/Oフレームワークです。

特徴

  • 非同期コア

    • 並行性制御付きタスク実行
    • 柔軟なキュー実装(優先度、LIFO)
    • ラッチ同期プリミティブ

  • キャッシュ

    • 複数の退避ポリシー(LRU, LFU, FIFO)を持つTTLベースのキャッシュ
    • ノードレプリケーション付き分散キャッシュ
    • 自動キャッシュクリーンアップと監視

  • データ処理

    • リアクティブデータ処理のためのObservableパターン
    • カスタマイズ可能なステージを持つパイプライン処理
    • ストリーム処理とオペレータ

  • イベント処理

    • 優先度サポート付き非同期イベントエミッタ
    • チャネルベースの通信
    • Pub/subパターン実装

  • プロトコルサポート

    • ASGIアプリケーションフレームワーク
    • MQTTクライアント実装
    • 非同期IMAPとSMTPクライアント

  • リソース管理

    • トークンバケットアルゴリズムによるレート制限
    • 並行性制限
    • タイムアウト管理
    • リソース監視

インストール

pip install mtaio

クイックスタート

以下は、主要な機能を示す簡単な例です:

from mtaio.core import TaskExecutor, RateLimiter, TimeoutManager

async def main():
    # レート制限付きタスク実行器を作成
    executor = TaskExecutor()
    limiter = RateLimiter(rate=10.0)  # 1秒あたり10操作

    @limiter.limit
    async def process_item(item):
        # タイムアウト付きで処理
        async with TimeoutManager(5.0) as tm:
            result = await tm.run(some_operation(item))
            return result

    # 複数のアイテムを並行して処理
    items = range(100)
    results = await executor.map(process_item, items, limit=5)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ドキュメント

コアコンポーネント

TaskExecutor

TaskExecutorは並行性制御付きのコルーチン実行メソッドを提供します:

from mtaio.core import TaskExecutor

async def example():
    executor = TaskExecutor()
    
    # 並行性制限付きで複数のコルーチンを実行
    results = await executor.gather(
        coro1(),
        coro2(),
        limit=5
    )

キャッシュ

mtaioは柔軟なキャッシュソリューションを提供します:

from mtaio.cache import TTLCache, DistributedCache

async def cache_example():
    # シンプルなTTLキャッシュ
    cache = TTLCache[str](
        default_ttl=60.0,
        max_size=1000
    )s
    
    # 分散キャッシュ
    dist_cache = DistributedCache[str](
        nodes=[
            ('localhost', 5000),
            ('localhost', 5001)
        ]
    )

イベント処理

イベントシステムは優先度付きイベント処理をサポートします:

from mtaio.events import EventEmitter

async def event_example():
    emitter = EventEmitter()

    @emitter.on("user_login")
    async def handle_login(event):
        user = event.data
        print(f"ユーザー {user.name} がログインしました")

    await emitter.emit("user_login", user_data)

高度な機能

リソース管理

レート制限とタイムアウトでリソース使用を制御します:

from mtaio.resources import ResourceLimiter

async def resource_example():
    limiter = ResourceLimiter(
        rate=10.0,      # 1秒あたり10リクエスト
        concurrency=5   # 最大5同時実行
    )

    @limiter.limit
    async def limited_operation():
        await process_request()

モニタリング

システムリソースとアプリケーションパフォーマンスを監視します:

from mtaio.monitoring import ResourceMonitor

async def monitor_example():
    monitor = ResourceMonitor()

    @monitor.on_threshold_exceeded
    async def handle_alert(metric, value, threshold):
        print(f"アラート: {metric} がしきい値を超えました")

    await monitor.start()

貢献

mtaioへの貢献は大歓迎です！以下の手順に従って貢献できます:

  1. リポジトリをフォークします: github.com/t3tra-dev/mtaio
  2. フィーチャーブランチを作成します: git checkout -b feat/your-feature
  3. 変更をコミットします: git commit -m 'Add a new feature'
  4. ブランチをプッシュします: git push origin feat/your-feature
  5. プルリクエストを送信します。

サポートや質問については、リポジトリのIssuesセクションに問題を報告してください。

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています - 詳細はLICENSEファイルをご覧ください。