文章目录
- 前言
- 发现问题
- 分析问题
- 阻塞?
- 阻塞!
- 附:用什么阻塞streamlit进程
前言
从来没想过在接入通义千问的时候还会遇到NotImplementedError。实在难以理解,处理过后才明白问题。现在总结后给出结果。
发现问题
我们来看个例子。就比如这段代码:
摘自ranying666/langchain_tongyi_practical中的5-langchain-search-document_loaders.py
loader = AsyncChromiumLoader(["https://dataea.cn/okr-keyresult-checklist/"])
html = loader.load()
html2text = Html2TextTransformer()
docs_transformed = html2text.transform_documents(html)
如果把这段直接接入streamlit,那就直接报错:
NotImplementedError
比较离谱的是,只有这么一个错误,没有其他信息。
分析问题
很难理解为什么是这个错。
随着排查的进行,发现问题好像出在AsyncChromiumLoader中。
AsyncChromiumLoader继承自BaseLoader,而BaseLoader的load方法中,调用的却是lazy_load。先不用看这个方法的具体内容,就看这个方法的名字,你大概也能猜出来什么问题了:
懒加载带来的未能实例化的问题。
简单地说,就是:streamlit已在前面飞,loader.load()还在后面追。终于,追不上了,就爆炸了。而刚好的是,lazy_load中抛出的异常就是这个NotImplementedError。
众所周知,streamlit构建网页的过程是单线程的。
所以,当我们需要请求内容的时候,使用异步请求的AsyncChromiumLoader就会出现这种问题。
那么,该怎么办呢?
阻塞?
怎么办呢?阻塞,对吧?很容易想到。
于是会想当然的这么用:
loader = AsyncChromiumLoader(["https://dataea.cn/okr-keyresult-checklist/"])
html = loader.load()
while html is None:time.sleep(1)
html2text = Html2TextTransformer()
docs_transformed = html2text.transform_documents(html)
看着很直观,检测html是否有返回值。
如果真这么简单的话我也不会把它写在这里(🤷♂️)。
结果就是,还是报错。这又是为什么呢?逻辑没问题呀?
逻辑是没问题,问题出在底层。作为一个异步函数,他怎么可能没有返回值呢?
我们来回顾一下load方法:
# Sub-classes should not implement this method directly. Instead, they should implement the lazy load method.
def load(self) -> List[Document]:"""Load data into Document objects."""return list(self.lazy_load())
那么,lazy_load是怎么回事呢?
def lazy_load(self) -> Iterator[Document]:"""A lazy loader for Documents."""if type(self).load != BaseLoader.load:return iter(self.load())raise NotImplementedError(f"{self.__class__.__name__} does not implement lazy_load()")
这里比较有意思的是,对实例化的AsyncChromiumLoader对象(就是这个self),判断AsyncChromiumLoader.load与BaseLoader.load是否一致。
其实这里比较的是地址信息,因为子类如果重写了这个load方法,那么地址就会被改变。如果不一致的话,就会返回一个迭代器,这个迭代器就是为了后续过程中无论返回的是否是list,都能够迭代。
听起来没问题。
但是,懒加载呢?
async def aload(self) -> List[Document]:"""Load data into Document objects."""return [document async for document in self.alazy_load()]async def alazy_load(self) -> AsyncIterator[Document]:"""A lazy loader for Documents."""iterator = await run_in_executor(None, self.lazy_load)done = object()while True:doc = await run_in_executor(None, next, iterator, done) # type: ignore[call-arg, arg-type]if doc is done:breakyield doc # type: ignore[misc]
比较神奇的就出现在这里了。alazy_load方法最终给出来的就是一个Document类的迭代器,然后最终通过yield给到调用方,直到doc在迭代过程中达到了done。
但是呢,doc变量的结果是await run_in_executor(None, next, iterator, done),即使run_in_executor返回的是一个迭代器对象,最终由await进行处理,所以是有返回值的,但是返回的是未来需要返回的,是asyncio.futures.Future类。这一点完全可以类比Java中的Future对象。
所以,最终而言,AsyncChromiumLoader.load并不是直到结束才返回值,而是在执行的过程中不断地通过yield给出返回值,只是在await最终处理为AsyncIterator[Document]类型。
阻塞!
为了让streamlit等待异步请求,就需要主线程停下来,直到请求结束了才能继续执行。
那这回该怎么办呢?直接用asyncio与playwright给阻塞掉。
首先,我们需要利用asyncio创建一个阻塞事件,并设置所有的事件都需要在阻塞事件结束后执行。
其次,在执行这个阻塞之间的时候,我们依然使用异步请求,只不过是所有的事件都在等我们。
于是,可以给出代码如下:
import asyncio
import platform
from playwright.async_api import async_playwright
# 阻塞事件
async def fetch_page_content(url):async with async_playwright() as p:browser = await p.chromium.launch()page = await browser.new_page()await page.goto(url)content = await page.content()await browser.close()return content
# 阻塞主进程
@st.cache_data
def load_documents(url):loop = Noneif platform.system() == 'Windows':loop = asyncio.ProactorEventLoop()elif platform.system() == 'Linux':loop = asyncio.new_event_loop()elif platform.system() == 'Darwin':loop = asyncio.SelectorEventLoop()else:return Nonehtml_content = loop.run_until_complete(fetch_page_content(url))html2text = Html2TextTransformer()document = Document(page_content=html_content)docs_transformed = list(html2text.transform_documents([document]))return docs_transformed
其实这里面最核心的就是asyncio下的run_until_complete函数:
def run_until_complete(self, future):"""Run until the Future is done.If the argument is a coroutine, it is wrapped in a Task.WARNING: It would be disastrous to call run_until_complete()with the same coroutine twice -- it would wrap it in twodifferent Tasks and that can't be good.Return the Future's result, or raise its exception."""self._check_closed()self._check_running()new_task = not futures.isfuture(future)future = tasks.ensure_future(future, loop=self)if new_task:# An exception is raised if the future didn't complete, so there# is no need to log the "destroy pending task" messagefuture._log_destroy_pending = Falsefuture.add_done_callback(_run_until_complete_cb)try:self.run_forever()except:if new_task and future.done() and not future.cancelled():# The coroutine raised a BaseException. Consume the exception# to not log a warning, the caller doesn't have access to the# local task.future.exception()raisefinally:future.remove_done_callback(_run_until_complete_cb)if not future.done():raise RuntimeError('Event loop stopped before Future completed.')return future.result()
这个函数最大的特点就是会创建一个任务并执行。直到任务执行完成或者报错中断之前,其他所有任务都得等着这个任务的回调函数。
于是,这个函数就阻塞了streamlit的进程,直到异步任务完成。
附:用什么阻塞streamlit进程
其实这段文字本来应该接在上面这段的。但是这个坑实在太神奇了,单独拉出来说明。
这里面还有一个很神奇的坑:用什么东西阻塞。
就像上面这段代码,针对Windows、Linux、Darwin,分别采用了ProactorEventLoop、new_event_loop、SelectorEventLoop阻塞streamlit进程。
如果在Linux平台中使用ProactorEventLoop,那么streamlit进程依然不会阻塞,因为他们都只能在各自的操作系统中起作用。