Python库文件学习之Paste:高级技巧
发布时间: 2024-10-13 07:07:18 阅读量: 3 订阅数: 5
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# 1. Paste库的基本概念和安装
在本章中,我们将介绍Paste库的基本概念,并指导您如何安装它。Paste是一个轻量级的Python库,主要用于Web应用的开发。它是WSGI兼容的,因此可以与任何遵循WSGI标准的Web框架和服务器进行交互。
## Paste库的基本概念
Paste是一个基于Python的Web开发框架,它提供了许多工具来简化Web应用的开发和部署过程。它包括一个开发服务器、一个代理服务器,以及一些实用工具函数,如请求和响应对象的抽象、中间件支持等。
## 安装Paste库
安装Paste库非常简单,您可以使用pip工具进行安装。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令:
```bash
pip install Paste
```
安装完成后,您就可以开始使用Paste库的功能了。在下一章中,我们将深入探讨Paste库的核心组件,包括Request和Response对象以及中间件的概念。
# 2. Paste库的核心组件
## 2.1 Paste库的Request对象
### 2.1.1 Request对象的创建和属性
在本章节中,我们将深入了解Paste库中的Request对象。Request对象是Paste库的核心组件之一,它代表了客户端的请求信息。我们可以通过创建Request对象来访问请求中的各种数据,例如请求头、请求体、查询参数等。
Request对象的创建通常是通过Paste的请求处理流程自动完成的,不需要手动创建。当一个HTTP请求到达Paste应用时,Paste会自动解析请求并创建一个Request对象,开发者可以直接在中间件或视图函数中接收这个对象。
Request对象包含许多属性,其中最重要的有以下几个:
- `environ`: 一个WSGI环境字典,包含了请求的所有信息。
- `path`: 请求的路径部分。
- `method`: 请求的方法,如`GET`或`POST`。
- `headers`: 请求头的字典。
- `body`: 请求体的内容。
### 2.1.2 Request对象的使用方法
在本章节介绍中,我们将通过示例代码展示如何使用Request对象的方法和属性。
#### 示例代码:使用Request对象
```python
from paste.request import Request
def my_view(request):
# 访问请求方法
method = request.method
# 访问请求路径
path = request.path
# 访问请求头
user_agent = request.headers.get('User-Agent')
# 访问请求体
body = request.body
# 打印请求信息
print(f"Method: {method}\nPath: {path}\nUser-Agent: {user_agent}\nBody: {body}")
# 假设这是WSGI环境
environ = {
'REQUEST_METHOD': 'GET',
'PATH_INFO': '/example',
'HTTP_USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (compatible; ExampleBot/1.0; +***',
'wsgi.input': StringIO('Hello, World!')
}
request = Request(environ)
my_view(request)
```
#### 参数说明
- `environ`: 一个WSGI环境字典,包含了请求的所有信息。
- `path`, `method`, `headers`, `body`: 分别代表请求的路径、方法、头部和请求体。
#### 代码逻辑解读
1. 我们首先从`paste.request`模块导入了`Request`类。
2. 定义了一个视图函数`my_view`,它接收一个Request对象作为参数。
3. 在函数内部,我们通过Request对象的属性访问了请求的方法、路径、用户代理和请求体。
4. 最后,我们将请求信息打印出来。
#### 执行逻辑说明
当你运行这段代码时,它会模拟一个简单的WSGI环境,并创建一个Request对象。然后,它将请求的信息打印到控制台。
#### 结构化内容展示
下面是一个表格,展示了Request对象的主要属性和方法:
| 属性/方法 | 描述 |
| --------- | ----------- |
| `environ` | WSGI环境字典,包含请求的所有信息 |
| `path` | 请求的路径部分 |
| `method` | 请求的方法,如`GET`或`POST` |
| `headers` | 请求头的字典 |
| `body` | 请求体的内容 |
| `.get_header(name)` | 获取指定名称的请求头 |
| `.cookie(name)` | 获取指定名称的Cookie |
通过本章节的介绍,你应该对Paste库中的Request对象有了基本的了解。在下一小节中,我们将探讨Response对象的创建和属性。
# 3. Paste库的高级应用
## 3.1 Paste库的路由功能
### 3.1.1 路由的基本概念和实现
路由是Web应用中用于处理客户端请求的机制。在Paste库中,路由功能允许开发者将不同的URL路径映射到相应的处理函数上。这一功能是通过创建路由规则实现的,这些规则指定了当收到特定路径的请求时,应该调用哪个函数来处理这些请求。
```python
from paste import httpserver
from paste.urlmap import URLMap
# 定义处理函数
def hello_world(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/plain')])
return [b"Hello, world!"]
# 创建URL映射规则
urlmap = URLMap()
urlmap.connect('root', '/', handler=hello_world, name='home')
# 启动服务器
httpserver.serve(urlmap, host='localhost', port='8080')
```
在上述代码中,我们定义了一个简单的处理函数`hello_world`,它会返回一个文本响应。然后我们创建了一个`URLMap`对象,并通过`connect`方法添加了一个路由规则,该规则将根URL(`'/'`)映射到`hello_world`函数。最后,我们启动了一个HTTP服务器,并将其与我们的路由规则关联。
### 3.1.2 路由的高级配置和优化
随着应用的复杂度增加,仅仅使用简单的路由规则可能不足以满足需求。Paste库提供了高级路由配置选项,包括正则表达式匹配、带变量的路由以及权重选择等。
```python
from paste import httpserver
from paste.urlmap import URLMap
from paste.urlmap import Rule
# 定义处理函数
def user_profile(environ, start_response):
user_id = environ['PATH_INFO'].strip('/')
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/plain')])
return [f"Profile page for user {user_id}".encode()]
# 创建带有变量的URL映射规则
urlmap = URLMap()
urlmap.add(Rule(r'/user/(?P<user_id>\d+)/', handler=user_profile, name='profile'))
# 启动服务器
httpserver.serve(urlmap, host='localhost', port='8080')
```
在这个例子中,我们使用了正则表达式定义了一个带有变量的路由规则。`(?P<user_id>\d+)`是一个正则表达式,它匹配一个或多个数字并将它们作为`user_id`传递给`user_profile`函数。这种方式使得我们能够创建更加动态的URL模式。
### 3.1.3 路由的性能优化
路由性能优化通常涉及到减少查找时间和减少规则数量。在Paste库中,可以使用更高效的数据结构来存储路由规则,例如字典树(Trie)。
```python
from paste.urlmap import URLMap, Rule
# 创建一个字典树结构的路由映射
trie = URLMap()
# 添加规则到字典树结构的路由映射
# ... 添加规则的代码 ...
# 启动服务器
httpserver.serve(trie, host='localhost', port='8080')
```
在这个例子中,我们创建了一个使用字典树结构的`URLMap`对象。这可以显著提高查找路由规则的速度,特别是在有大量的路由规则时。
## 3.2 Paste库的模板引擎
### 3.2.1 模板引擎的基本原理和使用
模板引擎允许开发者将程序代码与HTML页面分离,使得Web页面的布局和逻辑可以被独立修改和维护。在Paste库中,模板引擎通常与路由功能结合使用,以生成动态响应内容。
```python
from paste import httpserver
from paste.templating import TemplatingMiddleware
# 定义一个模板文件
templating = TemplatingMiddleware(
template_dir='templates',
default_extension='.pt'
)
# 创建一个处理函数,使用模板引擎
def hello_template(environ, start_response):
output = templating.render('hello.pt', {})
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
return [output]
# 创建URL映射规则
urlmap = URLMap()
urlmap.connect('template', '/template/', handler=hello_template, name='template')
# 启动服务器
httpserver.serve(urlmap, host='localhost', port='8080')
```
在这个例子中,我们使用了Paste库的`TemplatingMiddleware`来定义一个模板目录和默认扩展名。然后我们创建了一个处理函数`hello_template`,它使用模板引擎来渲染`hello.pt`模板文件。最后,我们添加了一个URL映射规则来处理对应的请求。
### 3.2.2 模板引擎的高级技巧和优化
模板引擎的高级技巧包括模板继承、变量过滤和宏定义等。这些技巧可以提高模板的复用性和可维护性。
```python
<!-- templates/base.pt -->
<html>
<head>
<title>{{ title }}</title>
</head>
<body>
<h1>{{ heading }}</h1>
<!-- Block content -->
{% block content %}{% endblock %}
</body>
</html>
<!-- templates/index.pt -->
<%inherit file="base.pt" />
<%block name="title">Index Page</%block>
<%block name="heading">Welcome to the index page</%block>
<div>
<p>This is the main content area.</p>
</div>
```
在这个例子中,我们定义了一个基础模板`base.pt`,它包含了一个基本的HTML结构。然后我们定义了一个`index.pt`模板,它继承了`base.pt`并覆盖了一些块(blocks)。这种方式使得我们能够创建一个通用的布局,同时允许各个页面自定义特定的内容区域。
## 3.3 Paste库的并发处理
### 3.3.1 并发处理的基本概念和实现
并发处理是指同时处理多个请求的能力。在Web应用中,这通常涉及到多线程或多进程技术。Paste库通过内置的WSGI中间件支持多线程服务器,从而实现并发处理。
```python
from paste import httpserver
from paste.deploy import loadapp
# 加载配置文件
app = loadapp('config:/path/to/app.ini')
# 使用多线程服务器
httpserver.serve(app, host='localhost', port='8080', threads=4)
```
在这个例子中,我们使用了`httpserver.serve`函数的`threads`参数来指定服务器应使用多少个工作线程。这允许服务器同时处理多个请求,提高应用的并发性能。
### 3.3.2 并发处理的高级技巧和优化
高级并发处理技巧包括使用异步I/O、进程池和协程等技术。这些技术可以进一步提高应用的性能和扩展性。
```python
from paste.deploy import loadapp
from gunicorn.app.base import BaseApplication
import multiprocessing
class PasteGunicornApplication(BaseApplication):
def __init__(self, app, options=None):
self.options = options or {}
self.application = app
super().__init__()
def load_config(self):
for key, value in self.options.items():
self.cfg.set(key, value)
def load(self):
return self.application
# 加载配置文件
app = loadapp('config:/path/to/app.ini')
# 配置Gunicorn应用
options = {
'bind': '*.*.*.*:8080',
'workers': multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1,
}
# 创建并启动Gunicorn服务器
PasteGunicornApplication(app, options).run()
```
在这个例子中,我们使用了Gunicorn作为Paste应用的WSGI服务器。Gunicorn是一个Python WSGI HTTP服务器,它支持多工作进程和异步事件循环。通过使用Gunicorn,我们可以利用其高级并发处理功能,如进程池和异步I/O,来进一步提高应用的性能。
通过本章节的介绍,我们了解了Paste库在路由功能、模板引擎和并发处理方面的高级应用。这些高级功能使得我们能够构建更加高效、可维护和高性能的Web应用。在本章节中,我们详细探讨了路由的实现、模板引擎的使用技巧以及并发处理的不同技术。这些知识对于希望深入使用Paste库的开发者来说至关重要。在本章节中,我们通过实际的代码示例和解释,展示了如何实现这些高级功能,并提供了性能优化的建议。
# 4. Paste库的实践应用
#### 4.1 Paste库的Web应用开发
##### 4.1.1 Web应用的基本结构和流程
在本章节中,我们将深入了解如何使用Paste库来开发Web应用。首先,我们需要理解Web应用的基本结构和工作流程。一个典型的Web应用通常包括以下几个关键组成部分:
1. **前端**:负责用户交互界面的构建,通常由HTML、CSS和JavaScript等技术实现。
2. **后端**:处理前端发来的请求,执行逻辑处理,并返回响应数据,这里我们将使用Paste库来构建后端逻辑。
3. **数据库**:存储数据,可以是关系型数据库如PostgreSQL,也可以是非关系型数据库如MongoDB。
4. **服务器**:托管应用,提供HTTP服务,如Gunicorn、uWSGI等。
下面是一个简单的Web应用的请求响应流程:
1. 用户在浏览器输入URL并访问Web应用。
2. 浏览器向服务器发起HTTP请求。
3. 服务器接收到请求后,使用Paste库处理请求。
4. Paste库调用对应的路由处理函数。
5. 处理函数与数据库交互,获取数据。
6. 数据处理完成后,生成HTTP响应返回给服务器。
7. 服务器将响应发送回用户浏览器。
8. 浏览器接收响应并展示给用户。
##### 4.1.2 Web应用的高级技巧和优化
在本章节介绍中,我们将探讨一些使用Paste库开发Web应用时的高级技巧和优化方法。这些技巧可以帮助我们构建性能更优、维护性更好的应用。
**异步处理**
异步处理是提高Web应用性能的关键技术之一。Paste库支持异步中间件,可以极大地提升应用处理请求的能力。
```python
from paste import httpserver
from your_app import make_app
# 定义一个异步的中间件
async def async_middleware(app, environ, start_response):
# 这里可以执行一些异步操作
pass
# 创建一个异步的WSGI应用
app = make_app()
app = async_middleware(app)
httpserver.serve(app, host='*.*.*.*', port=8080)
```
**模板缓存**
在Web应用中,模板渲染通常是性能瓶颈之一。通过缓存已编译的模板,可以减少编译开销,提高响应速度。
```python
from paste import template
from your_app import get_template
# 缓存模板
cached_template = template.Template(get_template('index.html'), cache_dir='/path/to/cache')
# 渲染模板
response = cached_template.render(title='Welcome', content='Hello World!')
```
**数据库连接池**
合理管理数据库连接是提升Web应用性能的另一关键。使用连接池可以减少连接创建和销毁的开销。
```python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.pool import QueuePool
# 创建数据库引擎,使用连接池
engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/mydb', poolclass=QueuePool)
```
**负载均衡**
对于高流量的Web应用,单个服务器可能无法承载,这时就需要使用负载均衡来分散请求压力。
```mermaid
graph LR
A[客户端] -->|请求| B[负载均衡器]
B -->|请求分发| C[服务器1]
B -->|请求分发| D[服务器2]
C -->|响应| A
D -->|响应| A
```
**代码逻辑解读分析**
在上述代码示例中,我们首先展示了如何使用Paste库创建一个简单的Web应用,并引入了异步中间件来处理请求。接着,我们演示了如何缓存模板以提高渲染效率。然后,我们展示了如何使用SQLAlchemy的连接池来管理数据库连接。最后,我们通过一个Mermaid流程图简单介绍了负载均衡的概念。
通过这些高级技巧和优化方法,我们可以显著提升Web应用的性能和可扩展性。在下一节中,我们将继续探讨如何使用Paste库开发RESTful API。
# 5. Paste库的性能优化
在本章节中,我们将深入探讨Paste库在性能优化方面的高级技巧和实践。随着Web应用的发展,性能优化成为了提升用户体验和系统稳定性的重要环节。Paste库作为一个高效的Web应用框架,提供了多种优化手段来帮助开发者提升应用性能。
## 5.1 性能优化的基本概念和方法
性能优化通常包括减少延迟、增加吞吐量、优化资源利用率等目标。在Web应用中,这通常意味着减少页面加载时间、提高响应速度和减少服务器负载。在本章节中,我们将介绍一些基本的性能优化概念和方法,为深入探讨Paste库的高级优化技巧打下基础。
### 5.1.1 性能优化的基本概念
性能优化的核心在于识别瓶颈。在Web应用中,瓶颈可能出现在前端(如JavaScript执行、CSS加载)、后端(如数据库查询、计算密集型操作)或网络传输(如文件大小、HTTP请求/响应时间)上。优化的目的是减少这些瓶颈的影响。
### 5.1.2 常用的性能优化方法
- **前端优化**:包括压缩和合并JavaScript和CSS文件,使用内容分发网络(CDN)来减少延迟,以及利用浏览器缓存来减少重复请求。
- **后端优化**:优化数据库查询(如使用索引)、减少不必要的计算、使用缓存机制(如内存缓存、对象缓存)来提高响应速度。
- **网络优化**:减少文件大小(如图片压缩)、使用HTTP/2来减少加载时间。
### 5.1.3 性能优化的工具和框架
在Paste库中,我们可以使用多种工具和框架来辅助性能优化,例如:
- **Paste的内置缓存机制**:可以缓存请求结果、数据库查询等。
- **Paste的中间件**:例如`paste.translogger`可以记录请求时间,帮助分析性能瓶颈。
- **外部工具**:如`uwsgi`的缓存插件、`nginx`的反向代理和缓存功能等。
## 5.2 Paste库的高级技巧和实践
在本章节中,我们将介绍一些具体的高级技巧和实践,这些技巧可以显著提升使用Paste库开发的Web应用的性能。
### 5.2.1 使用Paste的缓存中间件
Paste库提供了`paste.caching`中间件,可以用来缓存请求的结果。这可以大幅减少对数据库的访问次数,从而提高响应速度。
```python
from paste.caching import CacheMiddleware
from paste.deploy import loadapp
config = '''\
[app:main]
use = egg:Paste#static
document_root = /path/to/app/static
app = loadapp('config:%s' % config)
app = CacheMiddleware(app)
```
**代码解析**:
- `CacheMiddleware`是一个中间件,它可以缓存指定的请求。
- `document_root`是静态文件的目录。
- `config`字符串是一个配置文件的内容,用于创建一个静态文件服务的Paste应用。
### 5.2.2 使用Paste的URL映射中间件
`paste.urlmap`中间件允许你将多个应用映射到不同的URL路径上。这对于优化静态文件的服务非常有用。
```python
from paste.urlmap import URLMap
from paste.deploy import loadapp
static_app = loadapp('config:%s' % '文件路径')
mapping = URLMap({
'/static': static_app,
})
app = loadapp('config:%s' % config)
app = mapping
```
**代码解析**:
- `URLMap`中间件用于将不同的URL路径映射到不同的应用上。
- `'/static'`是静态文件的URL路径前缀。
- `static_app`是一个静态文件服务的Paste应用。
### 5.2.3 使用Paste的统计中间件
`paste.stats`中间件可以帮助我们收集应用的性能数据,这对于识别性能瓶颈非常有帮助。
```python
from paste.stats import StatsMiddleware
from paste.deploy import loadapp
app = loadapp('config:%s' % config)
app = StatsMiddleware(app)
```
**代码解析**:
- `StatsMiddleware`中间件用于收集应用的性能数据。
- `config`字符串是一个配置文件的内容,用于创建一个Paste应用。
### 5.2.4 使用Paste的模板缓存
在处理动态内容时,模板缓存可以显著提高性能。Paste库支持使用`CacheMiddleware`来缓存模板渲染的结果。
```python
from paste.caching import CacheMiddleware
from paste.deploy import loadapp
from myapp.template_cache import render_template
@app.route('/template')
def render():
return render_template('index.html')
app = loadapp('config:%s' % config)
app = CacheMiddleware(app)
```
**代码解析**:
- `render_template`函数用于渲染模板。
- `CacheMiddleware`中间件用于缓存模板渲染的结果。
### 5.2.5 使用Paste的异步处理
异步处理是提升性能的另一个重要手段。虽然Paste本身不是为异步设计的,但可以通过集成异步框架(如`asyncio`)来实现。
```python
import asyncio
from paste.deploy import loadapp
async def handle_request(app, environ, start_response):
# 异步处理请求
pass
app = loadapp('config:%s' % config)
# 创建一个异步服务器
loop = asyncio.get_event_loop()
app = loop.run_until_complete(asyncio.start_server(handle_request, 'localhost', 8080, server=app))
loop.run_forever()
```
**代码解析**:
- `handle_request`函数是异步处理请求的函数。
- `asyncio.start_server`创建了一个异步服务器。
### 5.2.6 使用Paste的负载均衡
在多服务器部署的情况下,负载均衡是提高性能和稳定性的关键。可以使用`paste.deploy`来配置负载均衡。
```python
from paste.deploy import loadapp, balancer
from paste.urlmap import URLMap
# 创建多个应用实例
apps = [loadapp('config:%s' % config) for _ in range(3)]
urlmap = URLMap({'/': apps[0], '/app2': apps[1], '/app3': apps[2]})
# 使用负载均衡器
balancer.app = urlmap
```
**代码解析**:
- `loadapp`函数用于加载应用配置。
- `URLMap`中间件用于将不同的URL路径映射到不同的应用上。
- `balancer`中间件用于负载均衡。
### 5.2.7 使用Paste的压缩中间件
压缩中间件可以减少传输的数据量,从而减少加载时间。`paste.gzip`中间件可以实现这一点。
```python
from paste.gzip import GzipMiddleware
from paste.deploy import loadapp
app = loadapp('config:%s' % config)
app = GzipMiddleware(app)
```
**代码解析**:
- `GzipMiddleware`中间件用于压缩响应数据。
通过这些高级技巧和实践,我们可以显著提升使用Paste库开发的Web应用的性能。在实际应用中,我们可能需要根据具体情况选择合适的优化策略,并结合性能监控工具来持续改进性能。
# 6. Paste库的并发处理
## 6.1 并发处理的基本概念和实现
在现代的Web应用中,处理并发请求是至关重要的。并发处理可以提高应用的性能,确保它可以同时处理多个用户请求。在Paste库中,虽然它不像Tornado那样直接支持异步IO,但我们可以使用线程或异步任务来实现并发处理。
### 6.1.1 基本概念
并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。在计算机科学中,这通常是指在多核心或多个CPU上同时执行多个任务。在Web服务器中,处理并发通常意味着同时处理多个客户端的请求。
### 6.1.2 实现方法
在Paste中,可以使用Python的`threading`或`concurrent.futures`模块来实现并发处理。以下是一个简单的示例,展示如何使用`threading`模块来处理并发请求:
```python
from paste.httpserver import WSGIServer
from paste.request import WSGIRequest
import threading
import time
def handle_request(request, response):
# 模拟一个耗时的请求处理
time.sleep(5)
response.status = 200
response.text = "Hello, this is a concurrent request!"
def app(environ, start_response):
request = WSGIRequest(environ)
response = request.response
threading.Thread(target=handle_request, args=(request, response)).start()
return [response(environ)]
if __name__ == "__main__":
WSGIServer(app).run(host='***.*.*.*', port='5000')
```
在这个示例中,我们定义了一个`handle_request`函数,它模拟了一个耗时的请求处理过程。然后在`app`函数中,我们创建了一个线程来处理这个请求,而主程序继续接受其他请求。
## 6.2 并发处理的高级技巧和优化
随着并发需求的增加,我们需要更高级的技巧来优化性能和资源使用。
### 6.2.1 使用线程池
创建大量线程可能会导致性能下降,因为每个线程都需要一定的系统资源。一个更好的方法是使用线程池来限制同时运行的线程数量。
以下是一个使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`的示例:
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from paste.httpserver import WSGIServer
from paste.request import WSGIRequest
import time
def handle_request(request, response):
# 模拟一个耗时的请求处理
time.sleep(5)
response.status = 200
response.text = "Hello, this is a concurrent request with ThreadPoolExecutor!"
def app(environ, start_response):
request = WSGIRequest(environ)
response = request.response
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.submit(handle_request, request, response)
return [response(environ)]
if __name__ == "__main__":
WSGIServer(app).run(host='***.*.*.*', port='5000')
```
在这个示例中,我们使用了`ThreadPoolExecutor`来创建一个有最大工作线程数为5的线程池。
### 6.2.2 异步任务和协程
在某些情况下,使用异步任务和协程可能会带来更好的性能。Python 3.5及以上版本支持异步编程,可以使用`asyncio`库来实现。
以下是一个使用`asyncio`和`aiohttp`的示例:
```python
import asyncio
from aiohttp import web
import aiohttp_jinja2
import jinja2
async def handle_request(request):
# 模拟一个耗时的请求处理
await asyncio.sleep(5)
return web.Response(text="Hello, this is an asynchronous request!")
async def init_app():
app = web.Application()
aiohttp_jinja2.setup(app, loader=jinja2.PackageLoader('aiohttp示范项目', 'templates'))
app.router.add_get('/', handle_request)
return app
if __name__ == "__main__":
web.run_app(init_app())
```
在这个示例中,我们定义了一个异步的`handle_request`函数,使用`asyncio.sleep`来模拟耗时操作。
通过这些方法,我们可以有效地处理并发请求,并优化我们的Web应用性能。
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