用Python打造一个CRM系统(六)——Django异步特性实战

Django 是一个开发 Web 应用程序的流行框架，Pinterest，Instagram等应用都是基于Django实现的。但由于Python本身不是一门对异步友好的编程语言，在Django使用异步功能是个让开发者困扰的问题，故Django从3.0开始支持异步协议「ASGI」。

一、ASGI介绍

ASGI类似于WSGI，都是一种Web 服务网关接口协议，是在CGI的标准上构建的。

❝ ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface)是 Django 团队提出的一种具有异步功能的 Python web 服务器网关接口协议，能够处理多种通用的协议类型，包括 HTTP，HTTP2 和 WebSocket。
在正式支持异步之前Django用channels这个库用来验证异步在Django的需求情况，该项目当前已有4.5个star。由于ASGI刚发布不久，如果要在Django中使用WebSocket功能，还是优先考虑基于channels库进行开发。
❞

基于Django3.0的项目会多一个asgi.py文件，它就是一个ASGI应用。

one_crm/config

├── __init__.py

├── asgi.py

├── urls.py

└── wsgi.py

二、ASGI的启动方式

就像WSGI需要用uwsgi或gunicorn进行部署，ASGI需要用Daphne或Uvicorn进行部署，官方推荐使用Daphne。

❝ Daphne是一个http、http2和websocket协议服务器，用于ASGI和ASGI-HTTP， 为Django的异步库channels提供支持。
❞
❝ uvicorn是一个基于asyncio开发的一个轻量高效的web服务器框架，但asyncio本身设计上有所缺陷。
❞

安装Daphne，命令如下：

$ pip install daphne

安装完成后使用daphne config.asgi:application命令以异步方式启动Django。

三、ASGI实战

下面基于chatterbot库给之前的crm系统添加一个对话机器人，安装chatterbot：

$ pip install chatterbot

❝ ChatterBot是一个Python库，可以轻松生成对用户输入的自动响应。ChatterBot使用一系列机器学习算法来生成不同类型的响应。这使开发人员可以轻松创建聊天机器人并自动与用户进行对话。官方教程
❞

安装后创建一个chatbot的应用，命令如下：

python manage.py startapp chatbot

这里只是为了展示Django异步功能中websocket功能，所以不对chatterbot做语料训练，只是使用它的基本功能，更新views.py内容如下：

from chatterbot import ChatBot

from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer



bot = ChatBot("Bot")

trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)

# 使用中文语料库训练它

trainer.train("chatterbot.corpus.chinese")  



async def get_bot_response(text):

    return bot.get_response(text)

然后在websocket应用中调用这个函数，代码如下：

async def websocket_application(scope, receive, send):

    while True:

        event = await receive()

        if event["type"] == "websocket.connect":

            await send({"type": "websocket.accept"})

        elif event["type"] == "websocket.disconnect":

            break

        elif event["type"] == "websocket.receive":

            user_data = event["text"]

            answer = await get_bot_response(user_data)

            await send({"type": "websocket.send", "text": str(answer)})

接着在前端页面中连接websocket进行通信，代码如下：

initWebSocket(){ //初始化weosocket

  const wsuri = "ws://127.0.0.1:8000";

  this.ws = new WebSocket(wsuri);

  this.ws.onmessage = this.websocketonmessage;

  this.ws.onopen = this.websocketonopen;

  this.ws.onerror = this.websocketonerror;

  this.ws.onclose = this.websocketclose;

},

websocketonmessage(e){ //数据接收

  console.log("机器人回复："， e.data)

},

 ...

onUserInput: function() {

  this.ws.send(this.user_input);

}

最终的效果如下图所示：