Detaillierte Einführung in den Python-Technologie-Stack und die Tool-Organisation

Machen Sie es sich einfach, ich habe von vim auf PyChram umgestellt. Die integrierte Entwicklungsumgebung verfügt über deutlich bessere Funktionen wie Autovervollständigung und einstufiges Debugging, die zur Verbesserung der Arbeitseffizienz beitragen.

Lokale Umgebung

pip/easy_install-Paketverwaltung

• viertualenv + virtualenvwrapper-Bibliothek/Versionsverwaltung , Umgebungsisolation
  

ipython/ipdb

• Projektentwicklung
  Management-Tools

• git

• Web
Framework

Tornado: asynchron, hohe Leistung, neueste Version 4.0.

• Kolben: leicht! Er kann verschiedene Komponenten für die Entwicklung flexibel kombinieren (Komponenten von Drittanbietern sind reichlich vorhanden), er ist einfach und effizient und lässt sich schnell entwickeln und warten.

Django

: Etwas schwer, mit vielen Konfigurationen und Konventionen können Sie schnell einige „Management“-Backends entwickeln.

Es gibt auch viele Python-Web-Frameworks, und diese drei sind derzeit die Mainstream-Frameworks. Der Tornado, den ich derzeit bei meiner Arbeit verwende, weist eine hervorragende Leistung auf.
ORM
SQLAlchemy: Standard.

• Pymongo: Zugriff auf
  Mongodb

  .

peewe: Ein leichteres ORM, einfach zu verstehen, nie in der Produktionsumgebung verwendet.

• Datenbank

• Relationale Datenbank

  :
MySQL

Kein SQL:

• redis Cache/Persistenz/Besondere Anforderungen (Count-Leadership-Timeline usw.)

memcached

Cluster, wird hauptsächlich für zeitlich begrenzten Cache verwendet

• Mongodb

  Verteilte Speicherung

• HDFS: Hadopp-Ökologie

• Hive: Analyseprotokoll

Nachricht

Warteschlange

:
• Operation in Python.

Projektbereitstellung

Server

• , hauptsächlich für Lastausgleich, umgekehrte Generierung usw. verwendet.RabbitMQpika

, wird zum Bereitstellen von Django-Projekten verwendet.

ein Python-WSGI-HTTP-Server
• für

  UNIX, der zum Ausführen des Flask-Projekts verwendet wird nginx

• Betrieb und Wartung Management

  uWSGI

• : Alias, Salt Stack. Automatisierte Betriebs- und Wartungstools.

  gunicorn

  : Dieses Produkt wurde in Ruby entwickelt und wird in großem Umfang von Baidu und Xiaomi verwendet.

: wird für die automatisierte Bereitstellung verwendet.

• saltstack

Ein Prozessleitsystem, Konfiguration und Verwaltung verschiedener Programme, Prozessüberwachung, automatischer Neustart usw.

• puppet

  Drei-Parteien-Bibliothek

• fabric

  HTTP für Menschen, sehr einfach zu bedienen, sehr zu empfehlen

• Supervisor

  Arbeiten Sie mit urllib2 oder der Anforderungsbibliothek für einfache Crawling- und Analysearbeiten zusammen

Ein sehr leistungsstarkes Crawling-Framework, geeignet für umfangreiche Crawling-Aufgaben mit komplexen Anforderungen

• requests

  Andere
• Front-End-Grundlagen

  beautifulsoup

HTML, CSS,
• Javascript

  , scrapy jquery

  ,
bootstrap

,

angularjs

,

react

, vue.js. Als Back-End-Ingenieur ist es auch notwendig, einige grundlegende Front-End-Kenntnisse zu verstehen. In meiner aktuellen Arbeit verwende ich

+
• , um das Backend-Managementsystem zu entwickeln.

  Software EngineeringEntwurfsmuster: Obwohl Python nicht wie die endlosen Entwurfsmuster in Java ist, ist das grundlegende Design Muster werden ebenfalls verwendet. Kombination, Einzelfallmodusbootstrap, angularjsDekorationsmodus

  ,
Werksmodus

werden häufig verwendet.

RESTful Schnittstelle.

MVC

Testen: Unit-Tests, Leistungstests.
Unterschiede gibt es nur, wenn man sich die Codes anderer Leute anschaut und daraus lernt, sich zu verbessern.

Cloud Computing

• Big Data: Hadoop-Ökosystem.

• Virtualisierung: Docker, KVM, OpenStack.

• Öffentliche Cloud: AWS, Alibaba Cloud, Azure, Kingsoft Cloud.

• Private Cloud: Die private Cloud von Baidu ist gut aufgebaut und branchenführend bei verteilter Speicherung und Virtualisierung. Machen Sie es sich einfach, ich habe von vim auf PyChram umgestellt. Die integrierte Entwicklungsumgebung verfügt über deutlich bessere Funktionen wie Autovervollständigung und einstufiges Debugging, die zur Verbesserung der Arbeitseffizienz beitragen.

Lokale Umgebung

pip/easy_install-Paketverwaltung

• viertualenv + virtualenvwrapper-Bibliothek/Versionsverwaltung , Umgebungsisolation
  

ipython/ipdb

• Projektentwicklung
  Management-Tools

• git

• Web Framework

Tornado: asynchron, hohe Leistung, neueste Version 4.0.

• Kolben: leicht! Er kann verschiedene Komponenten für die Entwicklung flexibel kombinieren (Komponenten von Drittanbietern sind reichlich vorhanden), er ist einfach und effizient und lässt sich schnell entwickeln und warten.

Django: Etwas schwer, mit vielen Konfigurationen und Konventionen kann man schnell einige „Management“-Backends entwickeln.

Es gibt auch viele Python-Web-Frameworks, und diese drei sind derzeit die Mainstream-Frameworks. Der Tornado, den ich derzeit bei meiner Arbeit verwende, weist eine hervorragende Leistung auf.

• ORM

• SQLAlchemy: Standard.

• Pymongo: Zugriff auf Mongodb.
  

peewe: Ein leichteres ORM, einfach zu verstehen, nie in der Produktionsumgebung verwendet.

• Datenbank

• Relationale Datenbank: MySQL

• Kein SQL:

Redis-Cache/Persistenz/spezielle Anforderungen (Counting-Ranking-Timeline usw.)

• Memcached-Cluster, wird hauptsächlich für zeitlich begrenztes Caching verwendet

mongodb

• Verteilte Speicherung

• HDFS: Hadopp-Ökologie

• Hive: Analyseprotokoll

Nachrichtenwarteschlange

• :

  Vorgang in Python.

• Projektbereitstellung

Server

• , hauptsächlich für Lastausgleich, Reverse-Generierung usw. verwendet.RabbitMQpika

, wird zum Bereitstellen von Django-Projekten verwendet.

ein Python-WSGI-HTTP-Server für UNIX, der zum Ausführen des Flask-Projekts verwendet wird

• nginx

  Betriebs- und Wartungsmanagement

• uWSGI

  : Alias, Salzstapel. Automatisierte Betriebs- und Wartungstools.

• gunicorn

  : Dieses Produkt wurde in Ruby entwickelt und wird in großem Umfang von Baidu und Xiaomi verwendet.

: wird für die automatisierte Bereitstellung verwendet.

• saltstack

Ein Prozessleitsystem, Konfiguration und Verwaltung verschiedener Programme, Prozessüberwachung, automatischer Neustart usw.

• puppet

  Drei-Parteien-Bibliothek

• fabric

  HTTP für Menschen, sehr einfach zu bedienen, sehr zu empfehlen

• Supervisor

  Arbeiten Sie mit urllib2 oder der Anforderungsbibliothek für einfache Crawling- und Analysearbeiten zusammen

Ein großartiges Crawling-Framework, geeignet für umfangreiche Crawling-Aufgaben mit komplexen Anforderungen

• requests

  Andere
• Front-End-Grundlagen

  beautifulsoup

HTML, CSS, Javascript, JQuery, Bootstrap, AngularJS, React, Vue. js . Als Back-End-Ingenieur ist es auch notwendig, einige grundlegende Front-End-Kenntnisse zu verstehen. In meiner aktuellen Arbeit verwende ich
• +

  , um das Backend-Managementsystem zu entwickeln. scrapy

Software Engineering

Entwurfsmuster: Obwohl Python in Java nicht über endlose Entwurfsmuster verfügt, werden auch grundlegende Entwurfsmuster verwendet. Kombination, Singleton-Modus, Dekorationsmodus, Fabrikmodus werden häufig verwendet.

• bootstrapRESTful-Schnittstelle. angularjs

MVC

• Testen: Unit-Tests, Leistungstests.

  Unterschiede gibt es nur, wenn man sich die Codes anderer Leute anschaut und daraus lernt, sich zu verbessern.

• Cloud Computing

• Big Data: Hadoop-Ökosystem.

• Virtualisierung: Docker, KVM, OpenStack.
  

Öffentliche Cloud: AWS, Alibaba Cloud, Azure, Kingsoft Cloud.

• Private Cloud: Die private Cloud von Baidu ist gut aufgebaut und branchenführend bei verteilter Speicherung und Virtualisierung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Einführung in den Python-Technologie-Stack und die Tool-Organisation. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!