funworker

轻量级线程流水线框架：生产者 -> 队列 -> 处理单元线程池 -> 队列 -> 消费者，各阶段通过队列解耦。

下游只需要继承三个基类、实现一个方法，就能获得一条可优雅启停的多线程流水线：

WorkerPool 负责把 BaseProcessor 包装成多线程执行；Pipeline 负责把它们串起来，提供一个 run() 方法统一管理启动/停止——下游不需要接触 producer/consumer 内部的线程细节。

安装

pip install -e .

快速上手

from funworker import BaseConsumer, BaseProcessor, BaseProducer, Pipeline, SKIP


class NumberProducer(BaseProducer):
    def __init__(self, *args, total=10, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._total = total
        self._current = 0

    def produce(self):
        if self._current >= self._total:
            raise StopIteration  # 数据生产完毕（有限任务场景）
        value = self._current
        self._current += 1
        return value


class SquareProcessor(BaseProcessor):
    def process(self, item):
        result = item * item
        return (
            result if result % 2 == 0 else SKIP
        )  # SKIP 表示丢弃这条数据；None 是合法业务值


class PrintConsumer(BaseConsumer):
    def consume(self, item):
        print(f"result = {item}")


pipeline = Pipeline.build(
    producer_cls=NumberProducer,
    processor=SquareProcessor,  # 也可以传实例，或一个返回实例的工厂函数
    consumer_cls=PrintConsumer,
    num_workers=4,
)
pipeline.run()  # 启动并阻塞：生产者自然结束，或收到 SIGINT/SIGTERM 后，自动优雅停止整条流水线
print(pipeline.stats())

不用 run() 阻塞、而是想在流水线运行期间做别的事情（轮询指标等）时，用 with 语法：进入时自动 启动，退出时自动优雅停止排空，全程不需要访问 producer.join()。BaseProducer/BaseConsumer/ WorkerPool/Pipeline 都支持 with。

示例

example/ 目录下有更多可以直接运行的完整示例，其他仓库可以直接参考/复制：

特性

• run() 一步启停：Pipeline.run() 内部处理启动顺序、SIGINT/SIGTERM 优雅停止、异常传播， 下游不需要手动调用 producer.join()。
• SKIP / None 语义分离：produce()/process() 返回 None 是合法的业务数据；返回 funworker.SKIP 才表示"丢弃这条，不进入下游队列"。
• 异常传播：任一线程内部抛出未捕获异常，会被捕获并在 join()/stop()/run() 时重新抛出， 不会静默崩溃。
• 失败重试 + 死信队列：WorkerPool(..., max_retries=3, dead_letter_queue=dlq)，处理失败的数据 会重新排队重试，重试耗尽后写入死信队列（不配置则丢弃并记录日志）。见 retry_dead_letter_queue.py。
• 监控指标：producer.stats() / pool.stats() / consumer.stats() / pipeline.stats() 返回 已处理/失败/重试计数、队列长度、线程存活状态，方便接入监控。
• 多级流水线：pipeline.add_stage(processor2, num_workers=2) 可以在第一级处理单元后追加更多级， 上一级的输出队列自动作为下一级的输入队列；最后用 pipeline.set_consumer(ConsumerCls) 挂消费者。见 multi_stage_pipeline.py。
• 幂等停止：stop()/pool.stop() 重复调用是安全的，第二次起直接返回。
• 按 CPU 核数自适应：num_workers 不传时默认取 os.cpu_count()，多数场景不需要手动调线程数。
• 一拆多（fan-out）/ 多合一（fan-in）：process() 返回 funworker.Many([...]) 把一条拆成多条； 继承 BaseBatchProcessor 实现 process_batch(items) 把多条合成一批处理，停止时缓冲区剩余数据 也会强制产出，不丢数据。见 fan_out_fan_in.py。
• 运行时进度日志：format_progress()/log_progress()（BaseProducer/WorkerPool/ BaseConsumer/Pipeline 都有），统一"名字(当前/历史)"三段式，每一段的名字都可以单独设置； 配合 funworker.CountingQueue 还能看到每条队列的历史累计吞吐量。见 progress_logging.py。
• with 语法：BaseWorker（因此 BaseProducer/BaseConsumer）、WorkerPool、Pipeline 都实现了 __enter__/__exit__，避免忘记调用停止方法导致线程泄漏。

设计要点

• 职责分离：BaseProcessor 完全不感知线程/队列，只关心"一条数据怎么处理"，方便单测和复用。
• 每线程独立实例：WorkerPool 默认给每个线程创建独立的 BaseProcessor 实例（传类或工厂函数即可）， 处理单元可以放心持有数据库连接、http session 等非线程安全资源。
• 优雅停止：内部使用 STOP 哨兵对象 + Queue.join() drain，保证停止前把队列里已有数据处理完， 不丢数据。
• 错误隔离与可见性：单条数据处理异常默认走 on_error 钩子记录日志（并按配置重试/进死信队列）， 不会打断整条流水线；但线程自身崩溃（如 on_start 抛异常）会被显式传播给调用方，不会被吞掉。
• 可扩展：Pipeline 是对 BaseProducer + 一至多级 WorkerPool + BaseConsumer 的编排， add_stage()/set_consumer() 让多级处理流水线的写法和单级一样简单。