Reaktiv: Câu Chuyện Phía Sau 100 Sao GitHub và Bài Học 'Giao Tiếp' Trong Lập Trình
Lê Lân
6
reaktiv: Thư Viện Mã Nguồn Mở Python với Mô Hình Phản Ứng Tự Động
Mở Đầu
Sau nhiều năm phát triển phần mềm cho người khác, tôi đã tự đặt câu hỏi: liệu có cách nào để tạo ra một công cụ giúp cộng đồng lập trình viên làm việc hiệu quả hơn? Từ đó, reaktiv - thư viện mã nguồn mở đầu tiên của tôi - ra đời và nhanh chóng đạt được cột mốc 100 sao trên GitHub cùng hơn 1.000 lượt cài đặt mỗi tháng trên pip.
Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ câu chuyện đằng sau sự phát triển của reaktiv, những thách thức không phải luôn đến từ code, mà là cách truyền đạt giá trị của thư viện tới các nhóm phát triển khác nhau. Ngoài ra, tôi cũng sẽ trình bày chi tiết về mô hình tự động theo dõi phụ thuộc trong tính toán mà reaktiv áp dụng, cùng những bài học quý giá sau hành trình phát triển.
Hành Trình Ra Đời reaktiv
Tại Sao Tôi Làm reaktiv?
Sau nhiều năm làm việc với hệ thống IoT và dashboard sử dụng Angular ở frontend, tôi luôn thấy hài lòng với mô hình phản ứng (reactivity) vốn giúp ứng dụng tự cập nhật trạng thái mà không cần viết nhiều code xử lý thủ công. Tuy nhiên, khi chuyển sang làm backend với Python, tôi nhận ra thiếu vắng một công cụ tương đương.
Đối với những ai chưa familiar với reactive programming, đây là một mô hình lập trình khai báo, tập trung vào luồng dữ liệu và việc lan truyền thay đổi một cách tự động. Chẳng hạn, trong Angular:
const count = signal(0);
const doubled = computed(() =>count() * 2);
const message = computed(() =>`The count is ${count()}`);
count.set(5); // Khi count thay đổi, doubled và message cũng tự cập nhật
Ý Tưởng Và Triển Khai reaktiv
Tôi đã phát triển reaktiv với mục tiêu tạo ra một thư viện nhẹ, có thể tạo các đồ thị tính toán (computation graphs) giúp tự động theo dõi phụ thuộc, cập nhật hiệu quả và hỗ trợ bất đồng bộ (async) một cách linh hoạt.
from reaktiv import signal, computed, effect
count = signal(0)
doubled = computed(lambda: count() * 2)
message = computed(lambda: f"The count is {count()}")
count.set(5) # Các giá trị computed tự động cập nhật
Điểm cốt lõi: tự động theo dõi phụ thuộc trong các biến state, tránh cho lập trình viên phải viết nhiều code thủ công để đồng bộ trạng thái.
Thách Thức Truyền Đạt Giá Trị
Khoảng Cách Giao Tiếp Giữa Các Cộng Đồng
Sau khi phát hành reaktiv, tôi nhận thấy một khoảng cách lớn trong cách hiểu về thư viện giữa các nhóm lập trình viên:
Frontend developer: hiểu ngay vì họ quen thuộc với Angular/React, ví dụ “Như React hooks cho Python” hay “Angular signals phiên bản Python”.
Backend Python developer: thường phản hồi “Tại sao mình không dùng pub/sub mà lại cần công cụ này?”
Điều này cho thấy, những vấn đề phức tạp về quản lý trạng thái và phụ thuộc mà reaktiv giải quyết không phải lúc nào cũng hiển hiện rõ với các ứng dụng backend truyền thống.
Các lập trình viên backend thường cho rằng các endpoint CRUD đơn giản không cần đến cơ chế tự động theo dõi phụ thuộc, dẫn đến khó khăn trong việc nhìn nhận giá trị của reaktiv.
Định Hướng Lại Cách Tiếp Cận Khán Giả
Khi được feature trên Hacker News và r/python, tôi nhận ra nhóm người thực sự cần reaktiv là:
Người làm hệ thống dashboard thời gian thực
Ứng dụng IoT phức tạp
Quản lý trạng thái đa luồng
Xử lý dòng dữ liệu và pipeline streaming
Một phát hiện thú vị là nhiều người ví reaktiv giống “bảng tính Excel phiên bản lập trình Python”, nơi các công thức tự động cập nhật khi giá trị các ô liên quan thay đổi.
Việc chuyển đổi mô tả từ “Angular signals cho Python” sang “đồ thị tính toán giống Excel cho Python” giúp khán giả hiểu rõ hơn về giá trị thiết thực của reaktiv.
Mô Hình Theo Dõi Phụ Thuộc Tự Động
Cách Thức Hoạt Động
reaktiv tạo ra một đồ thị phụ thuộc tính toán (dependency graph) giúp quản lý mối quan hệ giữa các giá trị:
Tính Năng
Mô tả
Runtime Dependency Detection
Khi một giá trị computed hoặc effect được thực thi, mọi tín hiệu (signal) được truy cập được tự động ghi nhận là phụ thuộc.
Đồ Thị Phụ Thuộc Tinh Vi (DAG)
Theo dõi chính xác từng giá trị phụ thuộc trực tiếp đến nhau giúp tối ưu cập nhật.
Phụ Thuộc Động
Các phụ thuộc có thể thay đổi tùy điều kiện, reaktiv tự động xử lý mà không cần cấu hình lại.
Ví dụ minh họa:
defcalculate_price():
base_price = product_price() # Phụ thuộc được theo dõi tự động
if apply_discount():
return base_price * (1 - discount_rate()) # discount_rate được track có điều kiện
else:
return base_price # discount_rate không được track ở trường hợp này
total_price = computed(calculate_price)
Cơ chế này loại bỏ hầu hết code dây chuyền phức tạp hoặc xử lý sự kiện thủ công, giúp hệ thống phản ứng nhanh, hiệu quả trong môi trường phức tạp.
Effects: Kết Nối Với Thế Giới Bên Ngoài
Signals lưu giá trị, computed tính toán giá trị mới, thì effects là nơi reaktiv chạy các hàm thực thi khi dữ liệu thay đổi, giúp đồng bộ hóa với thế giới bên ngoài: gọi API, cập nhật UI, ghi log...
dashboard_updater = effect(update_dashboard) # Chạy lần đầu
temperature.set(25.0) # Tự động cập nhật dashboard
temp_unit.set("F") # Tự động cập nhật lại dashboard
Effects còn hỗ trợ tốt với asyncio, tích hợp mượt mà với các hệ thống Python bất đồng bộ.
Liên Kết Với Cộng Đồng Khoa Học Dữ Liệu
Khám Phá Mới
Một nhóm người dùng mới bắt đầu quan tâm đến reaktiv là các nhà khoa học dữ liệu (data scientists). Mặc dù không có ý định hướng về cộng đồng này ngay từ đầu, nhưng reaktiv có tiềm năng ứng dụng cho:
Quản lý pipeline tính toán phức tạp
Cập nhật tương tác trong Jupyter notebooks
Dashboard phân tích dữ liệu đồng bộ
Xử lý dữ liệu streaming thay đổi liên tục
Đây là bước tiến thú vị giúp tôi khám phá thêm cách reaktiv có thể trở thành công cụ mạnh mẽ trong môi trường data science.
Tôi đang tìm hiểu sâu hơn để phối hợp tốt với pandas, numpy cũng như phát triển các công cụ debug, tối ưu để phù hợp hơn với workflow data science.
Những Bài Học Đắt Giá
Giao tiếp giá trị sản phẩm là kỹ năng quan trọng: Xây dựng reaktiv là một phần, nhưng diễn đạt đúng và thuyết phục là thách thức không nhỏ.
Nỗi đau của mỗi cộng đồng khác nhau: Frontend hiểu bản chất reactivity, backend lại khác, data science lại mang góc nhìn riêng.
Ẩn dụ và ví dụ gần gũi giúp truyền tải ý tưởng: Chuyển đổi thông điệp từ “Angular signals for Python” thành “Excel-like computation graph” giúp nhiều người hiểu hơn.
Lắng nghe phản hồi là chìa khóa: Khi người dùng hiểu sai không phải lỗi họ, mà ta chưa trình bày phù hợp.
Mở source là cuộc đối thoại: Những góp ý và câu hỏi của cộng đồng giúp thư viện ngày càng hoàn thiện.
Kết Luận
reaktiv không chỉ là một thư viện nữa, mà là một minh chứng cho hành trình tạo ra phần mềm hữu ích dựa trên hiểu biết sâu sắc về nhu cầu thực tế của người dùng. Với mô hình tự động theo dõi dependency và khả năng hỗ trợ async, reaktiv mở ra nhiều cơ hội giải quyết vấn đề phức tạp trong các hệ thống Python hiện đại.
Nếu bạn đang làm việc với các ứng dụng có trạng thái động, dashboard, IoT hay pipeline dữ liệu, reaktiv xứng đáng để thử nghiệm và khám phá. Bạn có thể truy cập và đóng góp tại reaktiv trên GitHub hoặc cài đặt bằng lệnh:
pip install reaktiv
Tôi rất mong nhận được phản hồi cũng như câu chuyện của bạn khi dùng reaktiv!
Tham Khảo
Bui, T. (2024). reaktiv - Excel-like Computation Graphs for Python. GitHub Repository
Reactive Programming Principles. Martin Fowler: martinfowler.com