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【🔒 Python 先修班】🚰 流式設計的Generator， 讓資料像水流一般傳遞
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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我們在「【Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」有介紹到關於Kafka的基礎概念， 那麼本章節主要著重於生產者(Producer)的面向來細部探討， 看看生產者(Producer)究竟是什麼？ 有哪些應該要注意的？
我們今天的主題除了說明生產者(Producer)的
我們在學習kafka的過程中最不習慣的就是不管什麼樣的資料， 在kafka的傳輸過程都會是binary的資料格式， 因此我們在撰寫程式的過程中並不是那麼的直觀， 必須將資料從float、int…資料型態轉型成binary才能順利傳送， 那麼基於這樣的前提之下， python這套程式語言可以怎麼做
KSQL引擎， 串流形式的SQL？ 聽了應該霧煞煞吧！ 想像一下傳統的SQL， 是不是一個指令一個動作， 每發送一個指令之後就必須等到查詢/寫入…動作皆完成之後才回應， 然而在Streaming的應用上這顯然不太可行， 每分每秒都有資料流入的情境下， 資料的狀態都在變化， 假設我們一個指令一個動作，
情境描述
我們在「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - kafka」有關於kafka的教學文章， 那麼在開發過程中我們遇到了 👻 詭異事件， 那就是我們嘗試在做一個檔案串流時， 發現Producer明明傳送了大約16MB檔案大小的封包到kafka， 每一包約(1024 * 1024 ) bytes
為什麼會有Schema Registry的出現？
因為Kafka的零拷貝原則， 也就是kafka本身並不會去碰觸到訊息也不進行資料驗證， 而是bypass的傳送， 預設都以位元組來傳輸資料會比較有效率， 但位元組誰看得懂啊...。
加上Kafka的特性是生產者與消費者並不能直接溝通， 因
※ 生產者和消費者模式
定義：
生產者和消費者在同一時間內共同存取某一個資料空間。生產者負責生成數據並將其放入共享空間，消費者負責從共享空間中取走數據進行處理。兩者之間互不相干，也不須互相知道對方的存在。
共同存取資料空間：生產者和消費者共享同一個資料空間。這個空間通常是緩衝區或隊列，用於在它
更快、更短、更即時是串流傳輸必要的元素， 而我們常常在使用Python請求API時都是等待式回應， 也就是一個請求過去之後， 待對方處理完畢後再行回應， 但假設需要下載的檔案、內容非常大時， 是不是使用者只能傻傻的等待整個傳輸結束後才能顯示？ 這樣的使用者體驗也實在太糟糕了， 對於使用者來說除了完全
連接器故名思議就是兩個系統之間的橋樑， 而Kafka Connect正是扮演著這樣的角色， 如圖上， 我們可以透過Kafka Connect將SQL的資料導出到Kafka並導入到MySQL。
豐富的Plugin
Confluent Hub提供了各式各樣的外掛套件， 包括了MongoDB、My
我們在「【🎓 Python的深度問答集】torchaudio 對部分段落進行音訊解碼」有分享到如何對一包包的封包進行音訊解碼， 但隨著音檔越大， 最終解碼的速度會越來越慢， 而這並非串流的本意， 串流應該就像水管一樣， 收到多少資料就運算多少量， 並不會隨著累積的容量越大而導致效能下降。
但實際
Python 產生器(Generator)是一種特殊的迭代器，能夠以更有效率的方式處理大量數據。本文將介紹產生器的基礎概念、使用方法，並提供實際應用範例
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我們在學習kafka的過程中最不習慣的就是不管什麼樣的資料， 在kafka的傳輸過程都會是binary的資料格式， 因此我們在撰寫程式的過程中並不是那麼的直觀， 必須將資料從float、int…資料型態轉型成binary才能順利傳送， 那麼基於這樣的前提之下， python這套程式語言可以怎麼做
KSQL引擎， 串流形式的SQL？ 聽了應該霧煞煞吧！ 想像一下傳統的SQL， 是不是一個指令一個動作， 每發送一個指令之後就必須等到查詢/寫入…動作皆完成之後才回應， 然而在Streaming的應用上這顯然不太可行， 每分每秒都有資料流入的情境下， 資料的狀態都在變化， 假設我們一個指令一個動作，
情境描述
我們在「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - kafka」有關於kafka的教學文章， 那麼在開發過程中我們遇到了 👻 詭異事件， 那就是我們嘗試在做一個檔案串流時， 發現Producer明明傳送了大約16MB檔案大小的封包到kafka， 每一包約(1024 * 1024 ) bytes
為什麼會有Schema Registry的出現？
因為Kafka的零拷貝原則， 也就是kafka本身並不會去碰觸到訊息也不進行資料驗證， 而是bypass的傳送， 預設都以位元組來傳輸資料會比較有效率， 但位元組誰看得懂啊...。
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※ 生產者和消費者模式
定義：
生產者和消費者在同一時間內共同存取某一個資料空間。生產者負責生成數據並將其放入共享空間，消費者負責從共享空間中取走數據進行處理。兩者之間互不相干，也不須互相知道對方的存在。
共同存取資料空間：生產者和消費者共享同一個資料空間。這個空間通常是緩衝區或隊列，用於在它
更快、更短、更即時是串流傳輸必要的元素， 而我們常常在使用Python請求API時都是等待式回應， 也就是一個請求過去之後， 待對方處理完畢後再行回應， 但假設需要下載的檔案、內容非常大時， 是不是使用者只能傻傻的等待整個傳輸結束後才能顯示？ 這樣的使用者體驗也實在太糟糕了， 對於使用者來說除了完全
連接器故名思議就是兩個系統之間的橋樑， 而Kafka Connect正是扮演著這樣的角色， 如圖上， 我們可以透過Kafka Connect將SQL的資料導出到Kafka並導入到MySQL。
豐富的Plugin
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但實際
Python 產生器(Generator)是一種特殊的迭代器，能夠以更有效率的方式處理大量數據。本文將介紹產生器的基礎概念、使用方法，並提供實際應用範例