Riko是一款Python 流处理引擎，类似Yahoo Pipes。采用纯python开发，用于分析处理结构化数据流。拥有同步和异步APIs，同时也支持并行RSS feeds。Riko也支持字符终端界面。
功能特性：
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可读取csv/xml/json/html文件。
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通过模块化的管道可创建文本流和数据流。
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可解析、处理、提取RSS/Atom feeds。
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可创建强大的混合型APIs和maps。
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支持并行处理。
使用示例代码：
>>> ### Create a SyncPipe flow ###
>>> #
>>> # `SyncPipe` is a convenience class that creates chainable flows
>>> # and allows for parallel processing.
>>> from riko.collections.sync import SyncPipe
>>>
>>> ### Set the pipe configurations ###
>>> #
>>> # Notes:
>>> # 1. the `detag` option will strip all html tags from the result
>>> # 2. fetch the text contained inside the 'body' tag of the hackernews
>>> # homepage
>>> # 3. replace newlines with spaces and assign the result to 'content'
>>> # 4. tokenize the resulting text using whitespace as the delimeter
>>> # 5. count the number of times each token appears
>>> # 6. obtain the raw stream
>>> # 7. extract the first word and its count
>>> # 8. extract the second word and its count
>>> # 9. extract the third word and its count
>>> url = 'https://news.ycombinator.com/'
>>> fetch_conf = {
... 'url': url, 'start': '<body>', 'end': '</body>', 'detag': True} # 1
>>>
>>> replace_conf = {
... 'rule': [
... {'find': '\r\n', 'replace': ' '},
... {'find': '\n', 'replace': ' '}]}
>>>
>>> flow = (
... SyncPipe('fetchpage', conf=fetch_conf) # 2
... .strreplace(conf=replace_conf, assign='content') # 3
... .stringtokenizer(conf={'delimiter': ' '}, emit=True) # 4
... .count(conf={'count_key': 'content'})) # 5
>>>
>>> stream = flow.output # 6
>>> next(stream) # 7
{"'sad": 1}
>>> next(stream) # 8
{'(': 28}
>>> next(stream) # 9
{'(1999)': 1}-
相反，如果我从web服务器收集数据，为什么不直接使用相同的节点进行事件处理呢？这些操作已经由负载均衡器分布在节点上，我在web服务器上使用负载均衡器。我可以在相同的JVM实例上创建执行器，并将事件从web服务器异步发送到执行器，而不涉及任何额外的IO请求。我还可以监视web服务器中的执行器，并确保执行器处理了事件（至少一次或恰好一次处理保证）。通过这种方式，管理我的应用程序将容易得多，而且由于不需
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配置好DispatcherServlet以后，开始有请求会经过这个DispatcherServlet。此时，DispatcherServlet会依照以下的次序对请求进行处理： 首先，搜索应用的上下文对象WebApplicationContext并把它作为一个属性（attribute）绑定到该请求上，以便控制器和其他组件能够使用它。属性的键名默认为DispatcherServlet.WEB_APPL