如何在一个YAML配置文件中存储一台pytransitions机器

Question

我正在使用pytranstions库来构建有限状态机。

许多用户将机器的配置存储为YAML文件，这可以在@wtgee和@limdautohere以及here的回复中看到。

现在，我可以看到如何创建一个YAML文件来存储状态和事务。但是，我不确定如何在YAML文件中存储与FSM关联的函数。

有人能教我怎么做吗？

Answer 1

我不知道在YAML/JSON中存储实际模型及其函数的便捷方法。我假设您提到的工作流只是将函数名称存储在JSON中，如下所示：

{    
  "states": ["A", "B", "C"],
  "initial": "A",
  "transitions": [
    {"trigger": "go", "source": "A", "dest": "B", "after": "func_A"},
    {"trigger": "go", "source": "B", "dest": "C", "after": "func_B"}
  ]
}

或者YAML：

--- 
initial: A
states: 
  - A
  - B
  - C
transitions: 
  - 
    after: func_A
    dest: B
    source: A
    trigger: go
  - 
    after: func_B
    dest: C
    source: B
    trigger: go

当您将回调存储为String时，将立即计算它们的值，并触发事件(在本例中为go)。让我们假设我们已经将上面的JSON/YAML加载到一个名为d的Python字典中。当Dict键与transitions关键字相同时，您可以像这样初始化模型：

from transitions import Machine
class Model:

    def func_A(self):
        print("func A")

    def func_B(self):
        print("func B")


model = Model()
m = Machine(model, **d)
model.go()
model.go()

您可以向您的YAML添加一个描述字段model，它指定要加载的模型类(例如'module.models.TestModel')，并使用importlib导入模型定义dynamically。或者，您可以隐式定义所需的模型(例如，REST端点'/TestModel‘初始化TestModel)。如果你真的想在YAML中存储你的模型类定义，你可以用pickle/dill序列化这个类定义：

d["model"] = pickle.dumps(Model)
SerialisedModel = pickle.loads(d.pop("model"))
model = SerialisedModel()
m = Machine(model, **d)

如果您只想存储当前状态，可以直接序列化您的Machine实例：

d["machine_object"] = pickle.dumps(m)

不过，这比以前的方法透明度低得多。在任何情况下，您都应该避免使用函数引用来定义回调，因为这可能会在以后导致问题。也许pickle/dill也可以处理这一点，但我不会指望它。

Dave Kuhlmann here提出了更复杂的解决方案。他的帖子包括a)将有限状态机导出到JSON (机器-> JSON)，b)从JSON生成Python FSM代码，c)将FSM注入到来自JSON的类中。所有这些都应该可以很容易地转移到YAML。