ASFConnector | 更现代的开源ArchiSteamFarm Python API库 | ASF 挂卡 API框架 | ArchiSteamFarm | Steam 挂卡

​ASFConnector已开源在GitHub（https://github.com/ANGJustinl/ASFConnector），欢迎大家试用并提出宝贵意见。项目采用GPL-3.0许可证。

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最近在考虑制作基于ASF（ArchiSteamFarm）的自动化脚本时，我发现现存的ASFIPC类客户端普遍存在三个痛点：不支持Python 3.10+的类型提示、配置管理混乱、错误调试如同猜谜。更让人头疼的是，这些库大多停留在python3.6时代，完全无法满足现代异步应用的性能需求。

作为一个闲的没事干的人, 我决定自己动手解决这些问题。经过半周的开发和测试，我实现了一个基于Pydantic v2和httpx构建的现代化客户端 ASFConnector，这下了兼容性问题，而且具备连接池复用和更精细的错误溯源。

为什么需要重新造轮子

现存的ASF IPC库主要面临四个核心问题：

• 首先是配置管理混乱。大多数库要么要求硬编码参数，要么使用简单的字典存储配置，既没有类型校验也不支持环境变量。

• 其次是错误处理原始。当ASF返回404或500错误时，直接使用http method的库只会抛出模糊的HTTP异常，开发者需要手动解析响应体才能定位问题。更糟糕的是，不同错误场景的异常类型完全一致，无法通过try-except块精准捕获。

• 第三是或许会有性能瓶颈。在批量操作多个Bot时，每个API请求都创建新的HTTP连接，100次连续调用耗时超过1秒。

• 最后是Python版本滞后。官方wiki上现有的相关库仍在使用Python 3.6的语法，不支持asyncio的最新特性，更别提类型注解了。

核心特性：现代Python技术栈的实践

ASFConnector从设计之初就坚持”现代化”和”开发者友好”两个原则，主要体现在以下四个方面：

Pydantic v2驱动的配置系统

我采用Pydantic v2构建了完整的配置管理体系。通过ASFConfig类，配置参数不仅支持自动验证（比如端口号必须是1-65535之间的整数），还能从.env文件、环境变量或字典中灵活加载。

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from ASFConnector.config import ASFConfig


# 自动从.env文件加载配置并验证
config = ASFConfig.from_env()

# 或者手动构建配置
config = ASFConfig(
asf_host="192.168.1.100",
asf_port=1242,
asf_password="your_secure_password"
)

最实用的是，Pydantic会自动处理类型转换和默认值。比如当你传入字符串类型的端口号”1242”，它会自动转换为整数；如果忘记设置asf_path，会默认使用”/Api”。这种设计极大减少了配置相关的bug。

模块化控制器架构

借鉴了FastAPI的路由设计思想，我将ASF的API按功能拆分为多个控制器：

• ASFController：处理全局操作（获取信息、更新配置、重启等）
• BotController：管理Bot相关操作（启动、停止、激活密钥等）
• NLogController：日志文件检索功能
• TypeController：类型信息查询接口
  这种设计让代码结构更清晰，也让按需加载成为可能。使用时通过主连接器对象直接访问：
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async with ASFConnector.from_config() as connector:

# 获取ASF版本信息
asf_info = await connector.asf.get_info()
print(f"ASF Version: {asf_info['Result']['Version']}")

# 激活游戏密钥
result = await connector.bot.redeem('main_bot', 'XXXXX-XXXXX-XXXXX')

连接池带来的性能飞跃

性能优化是ASFConnector的重头戏。通过httpx.AsyncClient的连接池功能，我的这个库实现了异步对TCP连接的复用。测试数据显示，在连续执行10次API调用时：

• 传统无连接池方式：总耗时0.111秒（平均11.1ms/请求）
• ASFConnector连接池模式：总耗时0.004秒（平均0.4ms/请求）
  28.51倍的速度提升意味着什么？对于需要同时管理50个Bot的场景，批量操作时间从原来的22秒缩短到0.77秒，这在生产环境中是质的飞跃。

实现这一优化的核心是上下文管理器设计：

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推荐用法：连接池自动管理

async with ASFConnector.from_config() as connector:
    for bot in bot_list:
        await connector.bot.start(bot) # 所有请求复用同一连接池

​结构化错误溯源系统

调试ASF API我觉得会是用户往往最经常出现问题的地方。为此，我设计了完整的错误处理体系：

所有API调用返回统一格式的字典，包含Success、Result/Message字段。当发生错误时，还会附加ExceptionType、StatusCode和ResponsePayload：

​response = await connector.bot.get_info('invalid_bot')

if not response['Success']:
    print(f"错误类型: {response['ExceptionType']}") # ASF_NotFound
    print(f"状态码: {response['StatusCode']}") # 404
    print(f"原始响应: {response['ResponsePayload']}") # ASF返回的详细错误信息

同时定义了12种细分异常类型，从ASF_BadRequest到ASF_NotImplemented，覆盖所有可能的HTTP状态码和业务错误场景。这意味着你可以精准捕获特定异常：

​from ASFConnector import ASF_NotFound

try:
    await connector.type.get_type('UnknownType')
except ASF_NotFound as e:
    print(f"类型不存在: {e.status_code}")

​快速上手：5分钟集成指南

前置配置

使用前需要确保ASF已正确设置DefaultBot（在ASF.json中）：

{
"DefaultBot": "your_primary_bot_name"
}

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然后创建.env配置文件（可从.env.example复制）：

ASF_HOST=127.0.0.1

ASF_PORT=1242

ASF_PASSWORD=your_ipc_password

基础用法示例

下面是一个完整的示例，演示如何连接ASF并获取Bot信息：

​import asyncio
from ASFConnector import ASFConnector


async def main():
    # 从.env文件加载配置并创建连接器
    async with ASFConnector.from_config() as connector:

    # 获取指定Bot的信息
    bot_info = await connector.bot.get_info('main_bot')


    if bot_info['Success']:
        print(f"Bot状态: {bot_info['Result']['Status']}")
        print(f"在线时间: {bot_info['Result']['OnlineTime']}")

    else:
        print(f"获取失败: {bot_info['Message']}")

    asyncio.run(main())

高级场景：批量操作与日志跟踪

对于需要批量管理多个Bot的场景，ASFConnector的异步特性可以充分发挥威力：

​async def batch_redeem_keys(connector, bot_names, keys):
"""批量为多个Bot激活密钥"""
    results = []

    for bot in bot_names:
        for key in keys:
            result = await connector.bot.redeem(bot, key)
            results.append({
            'bot': bot,
            'key': key,
            'success': result['Success'],
            'message': result.get('Message', '')
            })
    return results

# 使用示例
async with ASFConnector.from_config() as connector:
    bots = ['bot1', 'bot2', 'bot3']
    keys = ['KEY1', 'KEY2', 'KEY3']
    results = await batch_redeem_keys(connector, bots, keys)

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未来 roadmap

目前ASFConnector已实现ASF IPC API的核心功能，接下来计划添加：

• [] 完整的单元测试和集成测试（当前测试覆盖率85%）
• [] 命令行工具，支持无需编写代码的快速操作
• [] WebSocket支持，用于实时日志流监控 (可能)
• [] 所有这些功能都会保持对现代Python特性的拥抱，包括更完善的类型注解和异步支持。

如何获取与贡献

ASFConnector已开源在GitHub（https://github.com/ANGJustinl/ASFConnector），欢迎大家试用并提出宝贵意见。项目采用**GPL-3.0许可证**，完全免费商用。

如果你在使用过程中遇到问题，或者有功能建议，欢迎提交issue或PR。我特别期待社区能帮助完善文档和测试用例，让这个工具变得更加健壮。

作为一个希望解决实际痛点而开发的工具(天啊我是重复造轮子高手)。希望这个项目能帮助更多开发者更高效地使用ASF，让Steam卡牌 farming 和游戏管理变得更加自动化、智能化。

期待你的Star和贡献！