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# Durable Rules로 규칙 구현하기
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- 산업인공지능학과 대학원
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2022254026
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김홍열
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### Durable Rules 란?
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* 비즈니스 룰 엔진을 구현하기 위한 라이브러리로 python, ruby, nodejs로 구현할 수 있다.
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### Durable Rules 설치하기 (Python)
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``` planetext
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pip install durable_rules
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```
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### Durable Rules Git
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[github - jruizgit/rules](https://github.com/jruizgit/rules)
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<details>
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<summary>Durable Rules Manual</summary>
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<div markdown="1">
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##### 패키지 불러오기
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``` planetext
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from durable.lang import *
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```
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# Basic
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<details>
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<summary>Rules (Trigger: @when_all(==, &, <<))</summary>
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<div markdown="1">
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* 규칙은 프레임워크의 기본 구성 요소입니다.
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* 규칙의 선행 조건은 규칙의 결과 조건(동작)을 실행하기 위해 충족되어야 하는 조건을 정의합니다.
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* 관례적으로 m은 주어진 규칙에 의해 평가될 데이터를 나타냅니다.
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``` python
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with ruleset('test'):
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# antecedent
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@when_all(m.subject == 'World')
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def say_hello(c):
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# consequent
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print ('Hello {0}'.format(c.m.subject))
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post('test', { 'subject': 'World' })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Facts (assert_fact)</summary>
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<div markdown="1">
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* 사실은 지식 기반을 정의하는 데이터를 나타냅니다.
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* 사실은 JSON 객체로 주장되며, 취소될 때까지 저장됩니다.
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* 사실이 규칙의 선행 조건을 만족하면, 규칙의 결과 조건이 실행됩니다.
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``` python
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with ruleset('animal'):
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# will be triggered by 'Kermit eats flies'
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@when_all((m.predicate == 'eats') & (m.object == 'flies'))
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def frog(c):
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c.assert_fact({ 'subject': c.m.subject, 'predicate': 'is', 'object': 'frog' })
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@when_all((m.predicate == 'eats') & (m.object == 'worms'))
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def bird(c):
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c.assert_fact({ 'subject': c.m.subject, 'predicate': 'is', 'object': 'bird' })
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# will be chained after asserting 'Kermit is frog'
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|
@when_all((m.predicate == 'is') & (m.object == 'frog'))
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def green(c):
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c.assert_fact({ 'subject': c.m.subject, 'predicate': 'is', 'object': 'green' })
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@when_all((m.predicate == 'is') & (m.object == 'bird'))
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def black(c):
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c.assert_fact({ 'subject': c.m.subject, 'predicate': 'is', 'object': 'black' })
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@when_all(+m.subject)
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def output(c):
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print('Fact: {0} {1} {2}'.format(c.m.subject, c.m.predicate, c.m.object))
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assert_fact('animal', { 'subject': 'Kermit', 'predicate': 'eats', 'object': 'flies' })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Events (post)</summary>
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<div markdown="1">
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* 이벤트는 규칙에 전달되어 평가될 수 있습니다.
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* 이벤트란 일시적인 사실로, 결과를 실행하기 직전에 취소되는 사실입니다.
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* 따라서 이벤트는 한 번만 관찰할 수 있습니다.
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* 이벤트는 관찰될 때까지 저장됩니다.
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``` python
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with ruleset('risk'):
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@when_all(c.first << m.t == 'purchase',
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c.second << m.location != c.first.location)
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# the event pair will only be observed once
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def fraud(c):
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print('Fraud detected -> {0}, {1}'.format(c.first.location, c.second.location))
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post('risk', {'t': 'purchase', 'location': 'US'})
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post('risk', {'t': 'purchase', 'location': 'CA'})
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```
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##### ✨위 예제에서 Event가 아닌 Fact를 적용하면 다음과 같이 출력됩니다.
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``` python
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assert_fact('risk', {'t': 'purchase', 'location': 'US', 'last_location': None})
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assert_fact('risk', {'t': 'purchase', 'location': 'CA', 'last_location': None})
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```
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``` plaintext
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Fraud detected -> US, CA
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Fraud detected -> CA, US
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```
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예에서 두 가지 사실 모두 첫 번째 조건인 m.t == 'purchase'를 충족하며, 각 사실은 첫 번째 조건을 충족한 사실과 관련하여 두 번째 조건인 m.location != c.first.location을 충족합니다.
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이벤트는 일시적인 사실입니다. 사실이 발송될 예정이라면 즉시 취소됩니다. 위 예제에서 post를 사용할 때, 두 번째 쌍이 계산되는 시점에 이미 이벤트가 취소되어 있습니다.
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발송 전에 이벤트를 취소함으로써 작업 실행 중 계산해야 할 조합의 수를 줄일 수 있습니다.
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>State (s, update_state)</summary>
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<div markdown="1">
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* 규칙의 결과가 실행될 때 컨텍스트 상태를 사용할 수 있습니다.
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* 동일한 컨텍스트 상태는 규칙 실행 간에 전달됩니다.
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* 컨텍스트 상태는 삭제될 때까지 저장됩니다.
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* 컨텍스트 상태 변경은 규칙에 의해 평가될 수 있습니다.
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* 관례적으로 s는 규칙에 의해 평가되는 상태를 나타냅니다.
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``` python
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with ruleset('flow'):
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# state condition uses 's'
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@when_all(s.status == 'start')
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def start(c):
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# state update on 's'
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c.s.status = 'next'
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print('start')
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@when_all(s.status == 'next')
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def next(c):
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c.s.status = 'last'
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print('next')
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@when_all(s.status == 'last')
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def last(c):
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c.s.status = 'end'
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print('last')
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# deletes state at the end
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c.delete_state()
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update_state('flow', { 'status': 'start' })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Identity (+속성, none(+속성))</summary>
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<div markdown="1">
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* 같은 속성 이름과 값이 있는 팩트들은 단언(asserted)되거나 철회(retracted)될 때 동등하다고 간주됩니다.
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* 같은 속성 이름과 값이 있는 이벤트들은 게시 시간이 중요하기 때문에 게시될 때 서로 다른 것으로 간주됩니다.
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``` python
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with ruleset('bookstore'):
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# this rule will trigger for events with status
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@when_all(+m.status)
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def event(c):
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print('bookstore-> Reference {0} status {1}'.format(c.m.reference, c.m.status))
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@when_all(+m.name)
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def fact(c):
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|
print('bookstore-> Added {0}'.format(c.m.name))
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# this rule will be triggered when the fact is retracted
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@when_all(none(+m.name))
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def empty(c):
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print('bookstore-> No books')
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```
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``` python
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# 단언(assert_fact)이 성공했기 때문에 예외를 발생시키지 않습니다.
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assert_fact('bookstore', {
|
|
'name': 'The new book',
|
|
'seller': 'bookstore',
|
|
'reference': '75323',
|
|
'price': 500
|
|
})
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|
# 이미 단언(assert_fact)된 사실이기 때문에 MessageObservedError가 발생합니다.
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|
try:
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|
assert_fact('bookstore', {
|
|
'reference': '75323',
|
|
'name': 'The new book',
|
|
'price': 500,
|
|
'seller': 'bookstore'
|
|
})
|
|
except BaseException as e:
|
|
print('bookstore expected {0}'.format(e.message))
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|
|
# 새로운 이벤트가 게시되기 때문에 예외를 발생시키지 않습니다.
|
|
post('bookstore', {
|
|
'reference': '75323',
|
|
'status': 'Active'
|
|
})
|
|
|
|
# 새로운 이벤트가 게시되기 때문에 예외를 발생시키지 않습니다.
|
|
post('bookstore', {
|
|
'reference': '75323',
|
|
'status': 'Active'
|
|
})
|
|
|
|
retract_fact('bookstore', {
|
|
'reference': '75323',
|
|
'name': 'The new book',
|
|
'price': 500,
|
|
'seller': 'bookstore'
|
|
})
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Correlated Sequence</summary>
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<div markdown="1">
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* 규칙은 서로 관련된 이벤트 또는 사실의 시퀀스를 효율적으로 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 아래 예시의 사기 탐지 규칙은 세 가지 이벤트 패턴을 보여줍니다: 두 번째 이벤트 금액이 첫 번째 이벤트 금액의 200%를 초과하고 세 번째 이벤트 금액이 다른 두 이벤트의 평균보다 큽니다.
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|
* 기본적으로 관련된 시퀀스는 서로 다른 메시지를 캡처합니다. 아래 예시에서 두 번째 이벤트는 두 번째와 세 번째 조건을 모두 만족하지만, 이벤트는 두 번째 조건에 대해서만 캡처됩니다. distinct 속성을 사용하여 서로 다른 이벤트 또는 사실의 상관 관계를 비활성화할 수 있습니다.
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|
* when_all 주석은 이벤트 또는 사실의 시퀀스를 표현합니다. << 연산자는 이후 표현식에서 참조할 수 있는 이벤트 또는 사실의 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 이벤트 또는 사실을 참조할 때 모든 속성을 사용할 수 있습니다. 산술 연산자를 사용하여 복잡한 패턴을 표현할 수 있습니다.
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* 산술 연산자: +, -, *, /
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``` python
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from durable.lang import *
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with ruleset('risk'):
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@when_all(# distinct(True),
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c.first << m.amount > 10,
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c.second << m.amount > c.first.amount * 2,
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|
c.third << m.amount > (c.first.amount + c.second.amount) / 2)
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def detected(c):
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|
print('fraud detected -> {0}'.format(c.first.amount))
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|
print(' -> {0}'.format(c.second.amount))
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|
print(' -> {0}'.format(c.third.amount))
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|
post('risk', { 'amount': 50 })
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post('risk', { 'amount': 200 })
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post('risk', { 'amount': 251 })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Choice of Sequences</summary>
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<div markdown="1">
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* durable_rules는 보다 풍부한 이벤트 시퀀스를 표현하고 효율적으로 평가할 수 있게 해줍니다. 아래 예시에서 두 이벤트\사실 시퀀스 각각이 동작을 실행합니다.
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* 다음 두 함수는 더 풍부한 이벤트 시퀀스를 정의하는 데 사용되고 결합할 수 있습니다:
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all: 이벤트 또는 사실 패턴의 집합입니다. 동작을 실행하려면 모든 패턴이 일치해야 합니다.
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any: 이벤트 또는 사실 패턴의 집합입니다. 어느 하나만 일치해도 동작이 실행됩니다.
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``` python
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from durable.lang import *
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with ruleset('expense'):
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@when_any(all(c.first << m.subject == 'approve',
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c.second << m.amount == 1000),
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all(c.third << m.subject == 'jumbo',
|
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c.fourth << m.amount == 10000))
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def action(c):
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if c.first:
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print ('Approved {0} {1}'.format(c.first.subject, c.second.amount))
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|
else:
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print ('Approved {0} {1}'.format(c.third.subject, c.fourth.amount))
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post('expense', { 'subject': 'approve' })
|
|
post('expense', { 'amount': 1000 })
|
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post('expense', { 'subject': 'jumbo' })
|
|
post('expense', { 'amount': 10000 })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Lack of Information</summary>
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<div markdown="1">
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* 일부 경우에는 정보 부족이 중요한 의미를 가집니다. none 함수는 관련된 시퀀스가 있는 규칙에서 정보 부족을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
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* 참고: none 함수는 정보 부족에 대한 추론을 위해 정보가 필요합니다. 즉, 해당 규칙에 이벤트나 사실이 등록되지 않은 경우에는 동작을 실행하지 않습니다.
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``` python
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from durable.lang import *
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with ruleset('risk'):
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@when_all(c.first << m.t == 'deposit',
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none(m.t == 'balance'),
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c.third << m.t == 'withdrawal',
|
|
c.fourth << m.t == 'chargeback')
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def detected(c):
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print('fraud detected {0} {1} {2}'.format(c.first.t, c.third.t, c.fourth.t))
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assert_fact('risk', { 't': 'deposit' })
|
|
assert_fact('risk', { 't': 'withdrawal' })
|
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assert_fact('risk', { 't': 'chargeback' })
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|
assert_fact('risk', { 'sid': 1, 't': 'balance' })
|
|
assert_fact('risk', { 'sid': 1, 't': 'deposit' })
|
|
assert_fact('risk', { 'sid': 1, 't': 'withdrawal' })
|
|
assert_fact('risk', { 'sid': 1, 't': 'chargeback' })
|
|
retract_fact('risk', { 'sid': 1, 't': 'balance' })
|
|
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|
```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Nested Objects</summary>
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<div markdown="1">
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* 중첩된 이벤트 또는 사실에 대한 질의도 지원됩니다.
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* . 표기법은 중첩된 객체의 속성에 대한 조건을 정의하는 데 사용됩니다.
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``` python
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from durable.lang import *
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|
with ruleset('expense'):
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# use the '.' notation to match properties in nested objects
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@when_all(c.bill << (m.t == 'bill') & (m.invoice.amount > 50),
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|
c.account << (m.t == 'account') & (m.payment.invoice.amount == c.bill.invoice.amount))
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def approved(c):
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print ('bill amount ->{0}'.format(c.bill.invoice.amount))
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print ('account payment amount ->{0}'.format(c.account.payment.invoice.amount))
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```
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|
``` python
|
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|
# one level of nesting
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post('expense', {'t': 'bill', 'invoice': {'amount': 100}})
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# two levels of nesting
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post('expense', {'t': 'account', 'payment': {'invoice': {'amount': 100}}})
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|
```
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|
</div>
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|
</details>
|
|
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<details>
|
|
<summary>Arrays</summary>
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<div markdown="1">
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|
``` python
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|
from durable.lang import *
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with ruleset('risk'):
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|
# matching primitive array
|
|
@when_all(m.payments.allItems((item > 100) & (item < 500)))
|
|
def rule1(c):
|
|
print('fraud 1 detected {0}'.format(c.m.payments))
|
|
|
|
# matching object array
|
|
@when_all(m.payments.allItems((item.amount < 250) | (item.amount >= 300)))
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|
def rule2(c):
|
|
print('fraud 2 detected {0}'.format(c.m.payments))
|
|
|
|
# pattern matching string array
|
|
@when_all(m.cards.anyItem(item.matches('three.*')))
|
|
def rule3(c):
|
|
print('fraud 3 detected {0}'.format(c.m.cards))
|
|
|
|
# matching nested arrays
|
|
@when_all(m.payments.anyItem(item.allItems(item < 100)))
|
|
def rule4(c):
|
|
print('fraud 4 detected {0}'.format(c.m.payments))
|
|
|
|
post('risk', {'payments': [ 150, 300, 450 ]})
|
|
post('risk', {'payments': [ { 'amount' : 200 }, { 'amount' : 300 }, { 'amount' : 450 } ]})
|
|
post('risk', {'cards': [ 'one card', 'two cards', 'three cards' ]})
|
|
post('risk', {'payments': [ [ 10, 20, 30 ], [ 30, 40, 50 ], [ 10, 20 ] ]})
|
|
|
|
```
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|
</div>
|
|
</details>
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<details>
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<summary>Facts and Events as rvalues</summary>
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<div markdown="1">
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* 스칼라 값(문자열, 숫자 및 부울 값) 외에도 표현식의 오른쪽에서 관찰된 사실이나 이벤트를 사용할 수 있습니다.
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|
``` python
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|
from durable.lang import *
|
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|
with ruleset('risk'):
|
|
# compares properties in the same event, this expression is evaluated in the client
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|
@when_all(m.debit > m.credit * 2)
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def fraud_1(c):
|
|
print('debit {0} more than twice the credit {1}'.format(c.m.debit, c.m.credit))
|
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|
# compares two correlated events, this expression is evaluated in the backend
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|
@when_all(c.first << m.amount > 100,
|
|
c.second << m.amount > c.first.amount + m.amount / 2)
|
|
def fraud_2(c):
|
|
print('fraud detected ->{0}'.format(c.first.amount))
|
|
print('fraud detected ->{0}'.format(c.second.amount))
|
|
|
|
post('risk', { 'debit': 220, 'credit': 100 })
|
|
post('risk', { 'debit': 150, 'credit': 100 })
|
|
post('risk', { 'amount': 200 })
|
|
post('risk', { 'amount': 500 })
|
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|
```
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|
</div>
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</details>
|
|
|
|
# Consequents
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<details>
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|
<summary>Conflict Resolution</summary>
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<div markdown="1">
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* 이벤트와 사실 평가는 여러 결과를 초래할 수 있습니다. pri (중요도) 함수를 사용하여 트리거 순서를 제어할 수 있습니다. 낮은 값의 작업이 먼저 실행됩니다. 모든 작업의 기본값은 0입니다.
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|
* 이 예시에서, 마지막 규칙이 가장 높은 우선순위를 가지고 있으므로 먼저 트리거됩니다.
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|
``` python
|
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|
from durable.lang import *
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|
with ruleset('attributes'):
|
|
@when_all(pri(3), m.amount < 300)
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|
def first_detect(c):
|
|
print('attributes P3 ->{0}'.format(c.m.amount))
|
|
|
|
@when_all(pri(2), m.amount < 200)
|
|
def second_detect(c):
|
|
print('attributes P2 ->{0}'.format(c.m.amount))
|
|
|
|
@when_all(pri(1), m.amount < 100)
|
|
def third_detect(c):
|
|
print('attributes P1 ->{0}'.format(c.m.amount))
|
|
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|
assert_fact('attributes', { 'amount': 50 })
|
|
assert_fact('attributes', { 'amount': 150 })
|
|
assert_fact('attributes', { 'amount': 250 })
|
|
|
|
```
|
|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
<details>
|
|
<summary>Action Batches</summary>
|
|
<div markdown="1">
|
|
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|
* 많은 수의 이벤트 또는 사실이 결과를 만족시킬 때, 결과는 일괄적으로 전달될 수 있습니다.
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count: 동작을 예약하기 전에 규칙이 만족해야 하는 정확한 횟수를 정의합니다.
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cap: 동작을 예약하기 전에 규칙이 만족해야 하는 최대 횟수를 정의합니다.
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* 이 예시는 정확히 세 개의 승인을 일괄 처리하고 거절 수를 두 개로 제한합니다:
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``` python
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from durable.lang import *
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with ruleset('expense'):
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# this rule will trigger as soon as three events match the condition
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@when_all(count(3), m.amount < 100)
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def approve(c):
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print('approved {0}'.format(c.m))
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# this rule will be triggered when 'expense' is asserted batching at most two results
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@when_all(cap(2),
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c.expense << m.amount >= 100,
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c.approval << m.review == True)
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def reject(c):
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print('rejected {0}'.format(c.m))
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post_batch('expense', [{ 'amount': 10 },
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|
{ 'amount': 20 },
|
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{ 'amount': 100 },
|
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{ 'amount': 30 },
|
|
{ 'amount': 200 },
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{ 'amount': 400 }])
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|
assert_fact('expense', { 'review': True })
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```
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</div>
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</details>
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<details>
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<summary>Async Actions</summary>
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<div markdown="1">
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* 결과 동작은 비동기적일 수 있습니다.
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* 동작이 완료되면 완료(complete) 함수를 호출해야 합니다.
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* 기본적으로 동작은 5초 후에 포기된 것으로 간주됩니다.
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* 이 값은 작업 함수에서 다른 숫자를 반환하거나 renew_action_lease를 호출함으로써 변경할 수 있습니다.
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``` python
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from durable.lang import *
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import threading
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with ruleset('flow'):
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timer = None
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def start_timer(time, callback):
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timer = threading.Timer(time, callback)
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timer.daemon = True
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timer.start()
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@when_all(s.state == 'first')
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# async actions take a callback argument to signal completion
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def first(c, complete):
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def end_first():
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c.s.state = 'second'
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print('first completed')
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# completes the action after 3 seconds
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complete(None)
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start_timer(3, end_first)
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@when_all(s.state == 'second')
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|
def second(c, complete):
|
|
def end_second():
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|
c.s.state = 'third'
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|
print('second completed')
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|
# completes the action after 6 seconds
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|
# use the first argument to signal an error
|
|
complete(Exception('error detected'))
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start_timer(6, end_second)
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|
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# overrides the 5 second default abandon timeout
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return 10
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|
update_state('flow', { 'state': 'first' })
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|
```
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</div>
|
|
</details>
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<details>
|
|
<summary>Unhandled Exceptions</summary>
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<div markdown="1">
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|
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|
* 액션에서 예외가 처리되지 않은 경우, 예외는 컨텍스트 상태에 저장됩니다.
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|
* 이를 통해 예외 처리 규칙을 작성할 수 있습니다.
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|
``` python
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|
from durable.lang import *
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|
with ruleset('flow'):
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|
@when_all(m.action == 'start')
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def first(c):
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raise Exception('Unhandled Exception!')
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# when the exception property exists
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@when_all(+s.exception)
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def second(c):
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|
print(c.s.exception)
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|
c.s.exception = None
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|
post('flow', { 'action': 'start' })
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|
```
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</div>
|
|
</details>
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|
# Flow Structures
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<details>
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|
<summary>Statechart</summary>
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<div markdown="1">
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|
* 규칙은 상태도(statecharts)를 사용하여 구성할 수 있습니다. 상태도는 결정적 유한 오토마타(DFA)입니다. 상태 컨텍스트는 가능한 여러 상태 중 하나에 있으며, 이러한 상태 간에 조건부 전환을 가집니다.
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|
* 상태도 규칙:
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|
1. 상태도는 하나 이상의 상태를 가질 수 있습니다.
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|
2. 상태도에는 초기 상태가 필요합니다.
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|
3. 초기 상태는 들어오는 간선이 없는 정점으로 정의됩니다.
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|
4. 상태는 0개 이상의 트리거를 가질 수 있습니다.
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|
5. 상태는 0개 이상의 상태를 가질 수 있습니다 (중첩 상태 참조).
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|
6. 트리거에는 목적지 상태가 있습니다.
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7. 트리거는 규칙을 가질 수 있습니다 (부재는 상태 진입을 의미).
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|
8. 트리거는 액션을 가질 수 있습니다.
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|
``` python
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|
from durable.lang import *
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|
with statechart('expense'):
|
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# initial state 'input' with two triggers
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|
with state('input'):
|
|
# trigger to move to 'denied' given a condition
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|
@to('denied')
|
|
@when_all((m.subject == 'approve') & (m.amount > 1000))
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|
# action executed before state change
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def denied(c):
|
|
print ('denied amount {0}'.format(c.m.amount))
|
|
|
|
@to('pending')
|
|
@when_all((m.subject == 'approve') & (m.amount <= 1000))
|
|
def request(c):
|
|
print ('requesting approve amount {0}'.format(c.m.amount))
|
|
|
|
# intermediate state 'pending' with two triggers
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|
with state('pending'):
|
|
@to('approved')
|
|
@when_all(m.subject == 'approved')
|
|
def approved(c):
|
|
print ('expense approved')
|
|
|
|
@to('denied')
|
|
@when_all(m.subject == 'denied')
|
|
def denied(c):
|
|
print ('expense denied')
|
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|
# 'denied' and 'approved' are final states
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|
state('denied')
|
|
state('approved')
|
|
|
|
# events directed to default statechart instance
|
|
post('expense', { 'subject': 'approve', 'amount': 100 })
|
|
post('expense', { 'subject': 'approved' })
|
|
|
|
# events directed to statechart instance with id '1'
|
|
post('expense', { 'sid': 1, 'subject': 'approve', 'amount': 100 })
|
|
post('expense', { 'sid': 1, 'subject': 'denied' })
|
|
|
|
# events directed to statechart instance with id '2'
|
|
post('expense', { 'sid': 2, 'subject': 'approve', 'amount': 10000 })
|
|
|
|
```
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|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
<details>
|
|
<summary>Nested States</summary>
|
|
<div markdown="1">
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|
|
|
* 중첩 상태를 사용하면 컴팩트한 상태도를 작성할 수 있습니다.
|
|
* 컨텍스트가 중첩 상태에 있는 경우, 컨텍스트는 묵시적으로 주변 상태에도 있습니다.
|
|
* 상태도는 하위 상태 컨텍스트에서 모든 이벤트를 처리하려고 시도합니다. * 하위 상태가 이벤트를 처리하지 않으면, 이벤트는 자동으로 상위 상태 컨텍스트에서 처리됩니다.
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|
``` python
|
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|
from durable.lang import *
|
|
|
|
with statechart('worker'):
|
|
# super-state 'work' has two states and one trigger
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|
with state('work'):
|
|
# sub-state 'enter' has only one trigger
|
|
with state('enter'):
|
|
@to('process')
|
|
@when_all(m.subject == 'enter')
|
|
def continue_process(c):
|
|
print('start process')
|
|
|
|
with state('process'):
|
|
@to('process')
|
|
@when_all(m.subject == 'continue')
|
|
def continue_process(c):
|
|
print('continue processing')
|
|
|
|
# the super-state trigger will be evaluated for all sub-state triggers
|
|
@to('canceled')
|
|
@when_all(m.subject == 'cancel')
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|
def cancel(c):
|
|
print('cancel process')
|
|
|
|
state('canceled')
|
|
|
|
# will move the statechart to the 'work.process' sub-state
|
|
post('worker', { 'subject': 'enter' })
|
|
|
|
# will keep the statechart to the 'work.process' sub-state
|
|
post('worker', { 'subject': 'continue' })
|
|
post('worker', { 'subject': 'continue' })
|
|
|
|
# will move the statechart out of the work state
|
|
post('worker', { 'subject': 'cancel' })
|
|
|
|
```
|
|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
<details>
|
|
<summary>Flowchart</summary>
|
|
<div markdown="1">
|
|
|
|
* 플로우차트는 규칙 세트 흐름을 구성하는 또 다른 방법입니다. 플로우차트에서 각 단계는 실행할 액션을 나타냅니다. 따라서 (상태도 상태와 달리) 컨텍스트 상태에 적용되면 다른 단계로 전환됩니다.
|
|
|
|
* 플로우차트 규칙:
|
|
|
|
1. 플로우차트는 하나 이상의 단계를 가질 수 있습니다.
|
|
2. 플로우차트에는 초기 단계가 필요합니다.
|
|
3. 초기 단계는 들어오는 간선이 없는 정점으로 정의됩니다.
|
|
4. 단계는 액션을 가질 수 있습니다.
|
|
5. 단계는 0개 이상의 조건을 가질 수 있습니다.
|
|
6. 조건에는 규칙과 목적지 단계가 있습니다.
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|
|
``` python
|
|
|
|
from durable.lang import *
|
|
|
|
with flowchart('expense'):
|
|
# initial stage 'input' has two conditions
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|
with stage('input'):
|
|
to('request').when_all((m.subject == 'approve') & (m.amount <= 1000))
|
|
to('deny').when_all((m.subject == 'approve') & (m.amount > 1000))
|
|
|
|
# intermediate stage 'request' has an action and three conditions
|
|
with stage('request'):
|
|
@run
|
|
def request(c):
|
|
print('requesting approve')
|
|
|
|
to('approve').when_all(m.subject == 'approved')
|
|
to('deny').when_all(m.subject == 'denied')
|
|
# reflexive condition: if met, returns to the same stage
|
|
to('request').when_all(m.subject == 'retry')
|
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|
with stage('approve'):
|
|
@run
|
|
def approved(c):
|
|
print('expense approved')
|
|
|
|
with stage('deny'):
|
|
@run
|
|
def denied(c):
|
|
print('expense denied')
|
|
|
|
```
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|
|
|
``` python
|
|
|
|
# events for the default flowchart instance, approved after retry
|
|
post('expense', { 'subject': 'approve', 'amount': 100 })
|
|
# post('expense', { 'subject': 'retry' })
|
|
# post('expense', { 'subject': 'approved' })
|
|
|
|
# # events for the flowchart instance '1', denied after first try
|
|
# post('expense', { 'sid': 1, 'subject': 'approve', 'amount': 100})
|
|
# post('expense', { 'sid': 1, 'subject': 'denied'})
|
|
|
|
# # # event for the flowchart instance '2' immediately denied
|
|
# post('expense', { 'sid': 2, 'subject': 'approve', 'amount': 10000})
|
|
|
|
```
|
|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
<details>
|
|
<summary>Timer</summary>
|
|
<div markdown="1">
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|
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|
* 이벤트는 타이머를 사용하여 예약할 수 있습니다.
|
|
* 시간 초과 조건은 규칙 전제에 포함될 수 있습니다.
|
|
* 기본적으로 타임아웃은 이벤트로 트리거됩니다 (한 번만 관찰됨).
|
|
* '수동 리셋' 타이머에 의해 타임아웃은 사실로도 트리거될 수 있으며, 액션 실행 중 타이머를 리셋할 수 있습니다 (마지막 예제 참조).
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|
|
|
``` planetext
|
|
|
|
start_timer: 지정된 이름과 지속 시간으로 타이머를 시작합니다 (manual_reset은 선택 사항입니다).
|
|
reset_timer: '수동 리셋' 타이머를 리셋합니다.
|
|
cancel_timer: 진행 중인 타이머를 취소합니다.
|
|
timeout: 전제 조건으로 사용됩니다.
|
|
from durable.lang import *
|
|
|
|
```
|
|
|
|
``` python
|
|
|
|
with ruleset('timer'):
|
|
|
|
@when_all(m.subject == 'start')
|
|
def start(c):
|
|
c.start_timer('MyTimer', 5)
|
|
|
|
@when_all(timeout('MyTimer'))
|
|
def timer(c):
|
|
print('timer timeout')
|
|
|
|
post('timer', { 'subject': 'start' })
|
|
|
|
```
|
|
|
|
* 아래 예제에서는 타이머를 사용하여 더 높은 이벤트 비율을 감지합니다.
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|
|
|
``` python
|
|
|
|
from durable.lang import *
|
|
|
|
with statechart('risk'):
|
|
with state('start'):
|
|
@to('meter')
|
|
def start(c):
|
|
c.start_timer('RiskTimer', 5)
|
|
|
|
with state('meter'):
|
|
@to('fraud')
|
|
@when_all(count(3), c.message << m.amount > 100)
|
|
def fraud(c):
|
|
for e in c.m:
|
|
print(e.message)
|
|
|
|
@to('exit')
|
|
@when_all(timeout('RiskTimer'))
|
|
def exit(c):
|
|
print('exit')
|
|
|
|
state('fraud')
|
|
state('exit')
|
|
|
|
```
|
|
|
|
``` python
|
|
|
|
# three events in a row will trigger the fraud rule
|
|
post('risk', { 'amount': 200 })
|
|
post('risk', { 'amount': 300 })
|
|
post('risk', { 'amount': 400 })
|
|
|
|
# two events will exit after 5 seconds
|
|
post('risk', { 'sid': 1, 'amount': 500 })
|
|
post('risk', { 'sid': 1, 'amount': 600 })
|
|
|
|
```
|
|
|
|
* 이 예제에서는 속도를 측정하기 위해 수동 리셋 타이머를 사용합니다.
|
|
|
|
``` python
|
|
|
|
from durable.lang import *
|
|
|
|
with statechart('risk'):
|
|
with state('start'):
|
|
@to('meter')
|
|
def start(c):
|
|
c.start_timer('VelocityTimer', 5, True)
|
|
|
|
with state('meter'):
|
|
@to('meter')
|
|
@when_all(cap(5),
|
|
m.amount > 100,
|
|
timeout('VelocityTimer'))
|
|
def some_events(c):
|
|
print('velocity: {0} in 5 seconds'.format(len(c.m)))
|
|
# resets and restarts the manual reset timer
|
|
c.reset_timer('VelocityTimer')
|
|
c.start_timer('VelocityTimer', 5, True)
|
|
|
|
@to('meter')
|
|
@when_all(pri(1), timeout('VelocityTimer'))
|
|
def no_events(c):
|
|
print('velocity: no events in 5 seconds')
|
|
c.reset_timer('VelocityTimer')
|
|
c.start_timer('VelocityTimer', 5, True)
|
|
|
|
```
|
|
|
|
``` planetext
|
|
|
|
post('risk', { 'amount': 200 })
|
|
post('risk', { 'amount': 300 })
|
|
post('risk', { 'amount': 50 })
|
|
post('risk', { 'amount': 500 })
|
|
post('risk', { 'amount': 600 })
|
|
|
|
```
|
|
|
|
</div>
|
|
</details>
|
|
|
|
</div>
|
|
</details> |