说明

首先FSM是一个很有用的工具，在程序设计中，某个对象会对应若干不同的状态，在这个状态下，同样的方法会有不一样的行为。

python有个transitions包可以做这个，过去一直不想用，主要是感觉有点鸡肋。

本质上，FSM是一个较小的图，很自然地应该属于图的内容。在图这块，我使用networkx和neo4j来进行存储和处理。所以，理论上是可以自己实现transitions的功能的。

但是(肯定有但是),理论上可行与实际上的实现还有差距，我不太确定哪里没想明白，所以就先无脑的先使用这个包，来实现一些常见的需求。

内容

1 包信息

这个项目的github项目在这里

安装过程比较简单
pip install transitions

核心的功能(价值)我认为是这么一张图（虽然画图的环境也不是很好装）

2 使用

安装上还是使用豆瓣的源!pip install transitions -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

关于原理就不多深究了，以下就看几个简单的使用，然后和应用场景关联起来。

2.1 基本概念

引入Machine对象，然后对于任意一个新的自建对象进行封装，然后就可以使用了

from transitions import Machine
class Switch:
    pass
# 定义状态机的状态
states = ['off', 'on']
# 定义状态机的转换规则
transitions = [
    {'trigger': 'switch_on', 'source': 'off', 'dest': 'on'},
    {'trigger': 'switch_off', 'source': 'on', 'dest': 'off'},
    {'trigger': 'switch_on', 'source': 'on', 'dest': 'on'}
]

# 创建状态机
machine = Machine(model=Switch, states=states, transitions=transitions, initial='off')

# 使用示例
switch = Switch()
# 初始状态为关闭
print(switch.state)
off

# 打开开关
switch.switch_on()
print(switch.state) 
on

# 再次打开开关，但已经是开启状态，不产生状态变化
switch.switch_on()
print(switch.state) 
on

状态(states)就是图里的点，transitions就是若干条边，其中第一个参数是边的类型(switch_on,switch_off),Machine对象会把这个变为实例的方法。

Action: 一个点和一条边的类型决定了一个动作。例如从 on 这个节点出发，有switch_on,switch_off两条边可以走，选择任意一条边，必然会达到一个终点on(环回）或者off。

基于这个基本概念，看下面两个更接近实战的例子

2.2 根据状态进行不同处理

这个可能是我目前最需要的应用，定义好不同的状态，每个状态都要进行处理，只不过处理的内容和方法可以根据状态而变。

from transitions import Machine

class ComplexMachine:
    pass
    def processing(self):
        if self.state =='active':
            print('I am active')
        elif self.state =='broken':
            print('Broken, needs repair')
        else:
            print('else')

# 定义状态机的状态
states = ['idle', 'active', 'broken']
# 定义状态机的转换规则
transitions = [
    {'trigger': 'activate', 'source': 'idle', 'dest': 'active'},
    {'trigger': 'deactivate', 'source': 'active', 'dest': 'idle'},
    {'trigger': 'break_machine', 'source': ['idle', 'active'], 'dest': 'broken'},
    {'trigger': 'repair_machine', 'source': 'broken', 'dest': 'idle'}
]

idle, active 和 broken可以对应于我的BT2对象的init, running, stop，所以其实还挺容易匹配上的。

就本例而言，这对应于一个机器的一般状态。把这个当成一个容器的控制对象也挺合适的。

# 创建状态机
machine = Machine(model=ComplexMachine, states=states, transitions=transitions, initial='idle')
# 使用示例
complex_machine = ComplexMachine()
# 初始状态为idle
print(complex_machine.state)  # 输出: idle

# 激活机器
complex_machine.activate()
print(complex_machine.state)  # 输出: active

complex_machine.processing()
I am active

# 破坏机器
complex_machine.break_machine()
print(complex_machine.state)  # 输出: broken

complex_machine.processing()
Broken, needs repair

# 修复机器
complex_machine.repair_machine()
print(complex_machine.state)  # 输出: idle

# 试图在broken状态下激活机器，但状态不会发生变化
complex_machine.break_machine()
complex_machine.activate()
print(complex_machine.state)  # 输出: broken

MachineError: "Can't trigger event activate from state broken!"

2.3 在执行之前的处理

这部分有点小小的问题，但还是能用。这有点像flask的before_handler， 在请求之前执行的动作。问题是函数的传参比较奇怪，必须把实例作为参数传进去。

from transitions import Machine
class ComplexMachine:
    def __init__(self):
        self.activation_message = None

    def set_activation_message(self, *args, **kwargs):
        self.activation_message = kwargs.get('message', None)

    def print_activation_message(self):
        print(f"Activation Message: {self.activation_message}")
        
# 定义状态机的状态
states = ['idle', 'active', 'broken']

# 定义状态机的转换规则
transitions = [
    {'trigger': 'activate', 'source': 'idle', 'dest': 'active', 'before': 'set_activation_message'},
    {'trigger': 'deactivate', 'source': 'active', 'dest': 'idle'},
    {'trigger': 'break_machine', 'source': ['idle', 'active'], 'dest': 'broken'},
    {'trigger': 'repair_machine', 'source': 'broken', 'dest': 'idle'}
]

实例化

# 导入 transitions 模块
from transitions import Machine

# 创建状态机
machine = Machine(model=ComplexMachine, states=states, transitions=transitions, initial='idle')

# 创建 ComplexMachine 实例
complex_machine = ComplexMachine()

# 输出初始状态
print(f"Current State: {complex_machine.state}")

# 触发激活操作
complex_machine.activate(complex_machine,message="Machine is now active")

Current State: idle
True

# 输出激活后的状态和消息
print(f"Current State: {complex_machine.state}")
complex_machine.print_activation_message()

Current State: active
Activation Message: Machine is now active

3 总结

以上，已经可以使用transitions 用于一类简单的应用：进行非常小的图状态管理。从图的查询来说，是从某个点触发，某一个有向边指向的下一个节点。