Letoderea

一个高性能，结构简洁，依赖于 Python内置库asyncio 的事件系统, 设计灵感来自Graia BroadcastControl。

项目仍处于开发阶段，部分内容可能会有较大改变

安装

从 PyPI 安装

pip install arclet-letoderea

样例

基本使用

import asyncio
import arclet.letoderea as le


@le.make_event
class TestEvent:
    name: str


@le.on_global
async def test_subscriber(name: str):
    print(name)


async def main():
    await le.publish(TestEvent("Letoderea"))


asyncio.run(main())

依赖注入

import asyncio
import arclet.letoderea as le

@le.make_event
class TestEvent:
    name: str

@le.depends()
async def get_msg(event):
    return f"Hello, {event.name}"

@le.on(TestEvent)
async def test_subscriber(msg: str = get_msg):
    print(msg)

async def main():
    await le.publish(TestEvent("Letoderea"))

asyncio.run(main())

通信

import asyncio
import random
import arclet.letoderea as le

@le.make_event
class Event:
    name: str

@le.make_event(name="rand")
class RandomData:
    seed: int

    def check_result(self, value) -> le.Result[float] | None: ...

@le.on(RandomData)
def random_subscriber(seed: int):
    return random.Random(seed).random()

@le.on(Event)
async def event_subscriber(event: Event):
    print(f"Event: {event.name}")
    result = await le.post(RandomData(42))
    print(f"Random: {result.value}")

async def main():
    await le.publish(Event("Letoderea"))
    
asyncio.run(main())

过滤

import asyncio
import arclet.letoderea as le


@le.make_event
class Event:
    name: str
    flag: bool = False


@le.on_global
@le.enter_if(le.deref(Event).name == "Letoderea")
async def sub_if_letoderea():
    ...

@le.on(Event).if_(le.deref(Event).flag & (le.deref(Event).name != "Letoderea"))
async def sub_if_not_letoderea():
    ...


async def main():
    await le.publish(Event("Letoderea"))
    await le.publish(Event("OtherEvent", True))

asyncio.run(main())

说明

核心概念

• 事件（Event）：被发布并分发给订阅者的对象。
• 订阅者（Subscriber）：注册到事件系统中的函数或协程函数。
• 上下文（Contexts）：单次分发过程中的共享数据容器（dict 子类）。
• Provider：参数注入器，在调用订阅者前解析参数。
• 作用域（Scope）：订阅关系的容器，用于隔离和组织分发流程。

事件

• 事件可以是任意对象，满足以下任一条件即可参与分发：
  • 实现 gather(contexts) 异步方法；
  • 通过 define(..., supplier=...) 提供采集逻辑；
  • 通过 @gather 注册 supplier 方法。
• gather 用于将事件相关数据写入 Contexts。
• 事件可携带 Provider，用于为订阅者参数提供注入能力。
• 订阅子类事件时，父类事件的 Provider 会被继承。
• 订阅父类事件时，子类事件同样会被分发给该订阅者。

注册方式

• 装饰器流派：通过 on、use、on_global 将函数注册为订阅者。
• 显式调用流派：通过 Scope.register 完成注册。
• 上述方式都会返回 Subscriber，可通过 .dispose() 取消订阅。
• 订阅者支持优先级，值越小优先级越高。

订阅与参数注入

• 订阅者参数可为任意类型，系统会尝试从 Contexts 查找并注入。
• 默认情况下，参数名为 event 时会注入当前事件实例。
• Provider[T] 负责管理参数注入流程。
• 在注册阶段，系统会为每个参数遍历可用 Provider，调用 Provider.validate 判断是否可绑定。
• 在执行阶段，系统按绑定顺序调用 Provider.__call__；当返回值不为 None 时完成注入。
• Depend 会被作为特殊 Provider 处理：参数解析时直接调用其绑定方法。
• Provider 支持优先级（值越小越高）。

上下文

• Contexts 是 dict 子类，用于在分发链路中共享数据。
• 默认包含 $event（当前事件实例）与 $subscriber（当前订阅者实例）。
• 订阅者执行后，返回值写入 $result。
• 参数解析异常会写入 $error，用于后续处理与调试。

事件发布

• publish(event)：分发给所有匹配订阅者。
• post(event)：当某个订阅者返回有效值后立即停止，并返回该值。
• waterfall(event)：按匹配顺序串行执行订阅者，并将上一个订阅者的结果作为后续处理可用输入逐步传递。
• Publisher.validate 用于判断事件是否由该发布者处理。
• Publisher.supply 用于让系统主动产出事件并完成分发。
• use 与 Scope.register 可指定 Publisher。
• 可通过 define 定义发布者，并在 .use 等位置按名称引用。

作用域

• Scope 负责管理订阅者与事件的匹配和分发关系。
• 所有订阅者都存储在某个 Scope 中。
• publish 与 post 可指定目标 Scope。

传播

• Subscriber.propagate 用于注册同级传播订阅者。
• prepend=True 时前置执行，否则在当前订阅者后执行。
• 后置传播订阅者可获取上一个订阅者的返回值。
• 传播订阅者会继承当前订阅者的 Provider。
• 返回 STOP 可中止同级传播。
• 若传播订阅者依赖暂未满足，系统会尝试延迟执行；若最终都无法满足，会抛出异常。
• propagate 支持优先级，也可接收 Propagator 通过 compose 批量提供传播订阅者。

异常处理与错误传播

• 订阅者执行期间发生异常时，系统会在当前 Contexts 中记录 $error。
• 依赖解析失败且无法通过延迟满足时，会抛出异常而非静默忽略。
• 异常可在同一分发链路中被后续逻辑感知并处理，便于统一收敛错误。

条件过滤与匹配细节

• 可通过 if_、enter_if 为订阅者增加条件过滤。
• 条件表达式可基于事件字段、上下文值与组合逻辑进行匹配。
• 事件匹配除类型外，还支持更细粒度的命名或模式匹配场景，用于减少无效分发。

作用域隔离与链路控制

• 不同 Scope 之间的订阅关系彼此隔离，适合模块化与测试隔离场景。
• 可在指定 Scope 内调用 publish、post、waterfall，实现独立分发。
• 通过传播链（前置/后置）与 STOP 可实现链路短路和流程控制。