Python 作為一種高級(jí)編程語(yǔ)言，在處理數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要處理大量的數(shù)據(jù)流。因?yàn)樵S多數(shù)據(jù)來(lái)自外部設(shè)備，比如網(wǎng)絡(luò)鏈接、串行端口、內(nèi)存映射文件等輸入源，這樣大量的數(shù)據(jù)流需要被快速、高效地處理。

Python 提供了流方式處理的解決方案來(lái)處理這些數(shù)據(jù)源。Python 中的流處理方式可以幫助我們編寫有效的、可讀性高的代碼來(lái)處理數(shù)據(jù)流。Python 中的流處理架構(gòu)由下面幾個(gè)類組成：

class Stream(object):      
def __init__(self, source, bufsize=1):
self.source = source
self.bufsize = bufsize
self.buffer = ''
self.at_eof = False
def consume(self, n):
pass
def produce(self):
pass
def close(self):
pass
class Slicer(object):
def __iter__(self):
pass
def __call__(self):
pass

上述代碼中，Stream類實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的流處理架構(gòu)，Slicer類則可以基于Stream工作。

基于Stream和Slicer，我們可以使用流處理方式，通過(guò)連接處理器（Processors）的方式，對(duì)輸入數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理。例如，下面的代碼將 HTTP 響應(yīng)頭從一個(gè)文本數(shù)據(jù)流中取出并返回：

from io import StringIO 
from stream import Stream, Slicer
class Header(Slicer):        
def __iter__(self):
while True:
s = self.get(65536)
if not s:
return
for part in s.split(b'\r\n\r\n'):
yield part + b'\r\n\r\n'
class Http(Stream):        
def read_header(self):
for headers in Header(self):
first = headers.split(b'\r\n', 1)[0]
if first.startswith(b'HTTP'):
return headers
test_data = b'HTTP/1.1 200 OK\r\nContent-Type: text/plain\r\n\r\nHello, world\r\n'
stream = Http(StringIO(test_data))
headers = Http.read_header(stream)
assert headers == test_data

上述代碼中，我們定義了一個(gè)Header類，用于將 HTTP 響應(yīng)頭從數(shù)據(jù)流中分離出來(lái)。然后，我們通過(guò)繼承Stream類來(lái)定義了Http類，利用Header獲取 HTTP 響應(yīng)頭。

在Python中，流處理方式可高效地處理數(shù)據(jù)，保證了代碼的可讀性和執(zhí)行效率。流的方式處理數(shù)據(jù)，對(duì)于處理大量數(shù)據(jù)和同步 I/O 數(shù)據(jù)源非常有幫助，可以提高我們代碼的可用性和可維護(hù)性。