Introduction détaillée à la pile technologique Python et à l'organisation des outils

Utilisation Simplifiez-vous les choses, j'ai converti de vim en PyChram. L'environnement de développement intégré dispose de bien meilleures fonctions telles que l'auto-complétion et le débogage en une seule étape, qui contribuent à améliorer l'efficacité du travail.

Environnement local

gestion des packages pip/easy_install

• viertualenv + bibliothèque virtualenvwrapper/gestion des versions , isolement de l'environnement
  

ipython/ipdb

• développement de projets
  outils de gestion

• git

• Web
Framework

Tornado : asynchrone, hautes performances, dernière version 4.0.

• Flask : léger ! Il peut combiner de manière flexible divers composants pour le développement (les composants tiers sont abondants), il est simple et efficace, et facile à développer et à maintenir rapidement.

Django

: Un peu lourd, avec beaucoup de configurations et de conventions, on peut rapidement développer quelques backends de "gestion".

Il existe également de nombreux frameworks Web Python, et ces trois-là sont actuellement les plus courants. Le Tornado actuellement utilisé dans mon travail a d'excellentes performances.
ORM
SQLAlchemy : standard.

• pymongo : accédez à
  mongodb

  .

peewe : Un ORM plus léger, simple à comprendre, jamais utilisé en environnement de production.

• Base de données

• Base de données relationnelle

  :
mysql

Pas de SQL :

• redis Cache/Persistance/Exigences particulières (Compte-Leadership-Chronologie, etc.)

memcached

cluster, principalement utilisé pour le cache à durée limitée

• mongodb

  Stockage distribué

• HDFS : écologie hadopp

• Hive : journal d'analyse

message

Queue

 :
• opération en python.

Déploiement de projet

Serveur

• , principalement utilisé pour l'équilibrage de charge, la génération inverse, etc.RabbitMQpika

, utilisé pour déployer des projets Django.

un serveur HTTP Python WSGI
• pour

  UNIX, utilisé pour exécuter le projet Flask nginx

• Exploitation et maintenance gestion

  uWSGI

•  : Alias, pile de sel. Outils d'exploitation et de maintenance automatisés.

  gunicorn

   : Ce produit a été développé en Ruby et est utilisé à grande échelle par Baidu et Xiaomi.

 : utilisé pour le déploiement automatisé.

• saltstack

Un système de contrôle de processus, configurez et gérez divers programmes, surveillance des processus, redémarrage automatique, etc.

• puppet

  Bibliothèque tripartite

• fabric

  HTTP pour les humains, très simple d'utilisation, fortement recommandée

• Supervisor

  Coopérer avec urllib2 ou la bibliothèque de requêtes pour un travail d'exploration et d'analyse simple

Un excellent framework d'exploration, adapté aux tâches d'exploration à grande échelle avec des exigences complexes

• requests

  Autres
• Bases du front-end

  beautifulsoup

html, css,
• javascript

  , scrapyjquery

  ,
bootstrap

,

angularjs

,

react

, vue.js. En tant qu’ingénieur back-end, il est également nécessaire de comprendre certaines connaissances de base du front-end. Dans mon travail actuel, j'utilise

+
• pour développer le système de gestion backend.

  Génie logicielModèles de conception : bien que Python ne ressemble pas aux modèles de conception infinis de Java, la conception de base des modèles sont également utilisés. La combinaison, le mode boîtier uniquebootstrap, le angularjsmode décorateur

  , le
mode usine

sont couramment utilisés.

Interface RESTful.

MVC

Tests : Tests unitaires, tests de performances.
Il n'y a de différences que lorsqu'il y a comparaison. Regardez les codes des autres et apprenez d'eux pour vous améliorer.

Cloud Computing

• Big Data : écosystème Hadoop.

• Virtualisation : Docker, KVM, OpenStack.

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

• Cloud privé : le cloud privé de Baidu est bien construit et est à la pointe du secteur du stockage distribué et de la virtualisation. Utilisation Simplifiez-vous les choses, j'ai converti de vim en PyChram. L'environnement de développement intégré dispose de bien meilleures fonctions telles que l'auto-complétion et le débogage en une seule étape, qui contribuent à améliorer l'efficacité du travail.

Environnement local

gestion des packages pip/easy_install

• viertualenv + bibliothèque virtualenvwrapper/gestion des versions , isolement de l'environnement
  

ipython/ipdb

• développement de projets
  outils de gestion

• git

• Web Framework

Tornado : asynchrone, hautes performances, dernière version 4.0.

• Flask : léger ! Il peut combiner de manière flexible divers composants pour le développement (les composants tiers sont abondants), il est simple et efficace, et facile à développer et à maintenir rapidement.

Django : Un peu lourd, avec beaucoup de configurations et de conventions, on peut rapidement développer quelques backends de "gestion".

Il existe également de nombreux frameworks Web Python, et ces trois-là sont actuellement les plus courants. Le Tornado actuellement utilisé dans mon travail a d'excellentes performances.

• ORM

• SQLAlchemy : standard.

• pymongo : accédez à mongodb.
  

peewe : Un ORM plus léger, simple à comprendre, jamais utilisé en environnement de production.

• Base de données

• Base de données relationnelle : mysql

• Pas de SQL :

mise en cache/persistance/exigences spéciales Redis (compte-classement-chronologie, etc.)

• cluster Memcached, principalement utilisé pour la mise en cache à durée limitée

mongodb

• Stockage distribué

• HDFS : écologie hadopp

• Hive : Journal d'analyse

Message Queue

• :

  opération en python.

• Déploiement de projet

Serveur

• , principalement utilisé pour l'équilibrage de charge, la génération inverse, etc.RabbitMQpika

, utilisé pour déployer des projets Django.

un serveur HTTP Python WSGI pour UNIX, utilisé pour exécuter le projet Flask

• nginx

  Gestion des opérations et de la maintenance

• uWSGI

   : Alias, pile de sel. Outils d'exploitation et de maintenance automatisés.

• gunicorn

   : Ce produit a été développé en Ruby et est utilisé à grande échelle par Baidu et Xiaomi.

 : utilisé pour le déploiement automatisé.

• saltstack

Un système de contrôle de processus, configurez et gérez divers programmes, surveillance des processus, redémarrage automatique, etc.

• puppet

  Bibliothèque tripartite

• fabric

  HTTP pour les humains, très simple d'utilisation, fortement recommandée

• Supervisor

  Coopérer avec urllib2 ou la bibliothèque de requêtes pour un travail d'exploration et d'analyse simple

Un excellent framework d'exploration, adapté aux tâches d'exploration à grande échelle avec des exigences complexes

• requests

  Autres
• Bases du front-end

  beautifulsoup

html, css, javascript, jquery, bootstrap, angulairejs, réagir, vue. js. En tant qu’ingénieur back-end, il est également nécessaire de comprendre certaines connaissances de base du front-end. Dans mon travail actuel, j'utilise
• +

  pour développer le système de gestion backend. scrapy

Génie logiciel

Modèles de conception : bien que Python n'ait pas de modèles de conception infinis en Java, des modèles de conception de base sont également utilisés. La combinaison, le mode singleton, le mode décorateur et le mode usine sont couramment utilisés.

• bootstrapInterface RESTful. angularjs

MVC

• Tests : tests unitaires, tests de performances.

  Il n'y a de différences que lorsqu'il y a comparaison. Regardez les codes des autres et apprenez d'eux pour vous améliorer.

• Cloud Computing

• Big Data : écosystème Hadoop.

• Virtualisation : Docker, KVM, OpenStack.
  

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

• Cloud privé : le cloud privé de Baidu est bien construit et est à la pointe du secteur du stockage distribué et de la virtualisation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!