Python est-il efficace pour l'architecture de microservices ?

Lors du choix d'un langage de programmation adapté à l'architecture des microservices, Python est l'un des choix. Il présente des avantages tels qu'une communauté active, un meilleur prototypage et une popularité parmi les développeurs. Il présente certaines limitations, d'autres langages peuvent donc être utilisés pour les éviter.

Examen et statistiques des styles d'architecture de développement rapide

Les deux principaux styles d'architecture de développement sont l'architecture monolithique et l'architecture des microservices. Monolithic a intégré des principes et des fonctions comme une structure monolithique, ce qui le rend idéal pour les petits projets de développement ou les start-ups. Lorsqu’une plateforme se développe et que l’entreprise nécessite des applications complexes, il est logique de la diviser en une architecture de microservices.

Certains langages et frameworks sont plus adaptés à la création d'une architecture de microservices. Java, Javascript et Python sont répertoriés comme les langages les plus populaires pour le développement de microservices. Selon cet article de DZone, Java est le premier choix de la plupart des gens (82 %), suivi de Node.js (40 %) et de Python et JavaScript côté client (31 %). Selon JetBrains, les 3 langages de programmation les plus populaires pour l'architecture de microservices sont Java (41 %), Javascript (37 %) et Python (25 %).

Certains sont plus adaptés à une architecture monolithique. En fait, de nombreuses entreprises choisissent de créer des applications monolithiques, car cette approche était plus courante il y a encore quelques décennies. Comme nous pouvons le constater, les microservices en Python ne sont pas préférés mais souvent choisis par les développeurs, discutons-en donc en détail.

Microservices en Python

Un langage dynamique sans système de types statiques conviendra à l'architecture de microservices. La combinaison de langages de programmation et de cette architecture offre la possibilité de créer des solutions uniques et des applications complexes sous forme logicielle.

Techniquement, tous les langages capables d'établir une communication entre les microservices fonctionneront. La création de microservices en Python permet d'utiliser certaines fonctionnalités/bibliothèques/outils qui peuvent ne pas être disponibles ailleurs. De plus, si vous avez besoin d'itérer rapidement et que l'équipe peut faire de son mieux en utilisant Python, ce sera le bon choix. Recherchez des fonctionnalités dans Python, puisqu'il s'agit d'un langage orienté objet, il est avantageux d'ajouter des fonctionnalités spécifiques.

Principaux types d'architecture de microservices en Python

Pour comprendre l'essence des microservices en Python, examinons leurs deux types différents : les services tout-à-tout et les types pilotés par les événements.

Le service tout-à-tout ressemble au processus de développement habituel. La relation entre les microservices en Python est en partie verticale, ils forment donc une chaîne et sont activés un par un. La communication entre les microservices est ici plus rigoureuse. Le service tout-à-tout est similaire à la méthode singleton, mais divisé en blocs distincts.

Dans une architecture de microservices basée sur les événements, la communication est plus rapide et plus complexe. Le principe ici est que les microservices se déclenchent après certaines conditions. En d'autres termes, lorsque l'utilisateur interagit avec l'application (requêtes), le logiciel effectue certaines actions (événements).

Communication entre microservices

Les applications basées sur des microservices ne sont pas aussi simples que les applications monolithiques, donc la communication entre elles est plus compliquée. Ici, les processus ne s'activent pas les uns les autres, mais réagissent aux événements ou aux demandes.

Les services individuels nécessitent un logiciel spécifique appelé courtier de messages pour créer la connexion. Ils ont des caractéristiques et des détails différents. Amazon Web Services fournit une solution prête à l'emploi, mais les équipes de développement peuvent choisir leur propre courtier de messages. Les plus populaires sont RabbitMQ, ZeroMQ, Apache ActiveMQ, Apache Kafka, IBM MQ, etc.

Avantages de Python dans l'architecture des microservices

• En utilisant le bon format d'API, le prototypage est plus facile et plus rapide que les autres langages. Le prototypage permet de corriger les problèmes de conception et d'identifier les améliorations.
• Python permet aux développeurs d'automatiser le provisionnement du système et la configuration des microservices. Un seul changement de code est répliqué dans toute la base de code.
• Il est compatible avec les langages traditionnels tels que ASP et PHP et aide à créer des frontaux de services Web pour héberger des microservices.
• Une communauté active de développeurs Python fournit un excellent support et des ressources lorsque vous recherchez quelque chose. Cela ne veut pas dire que d'autres langages ne sont pas disponibles, mais Python est généralement très populaire.

Inconvénients de Python dans l'architecture des microservices

• La vitesse d'exécution peut être affectée. Python est un langage interprété, il génère donc du code non-machine lors de son exécution. Ensuite, un interpréteur tel que CPython, Jython, PyPy ou PyCharm le convertit au moment de l'exécution en instructions de bytecode qui sont exécutées dans l'environnement virtuel du CPU. Certains langages se compilent en code natif et s'exécutent plus rapidement (C et C++).
• La saisie dynamique peut provoquer de nombreux bugs et plantages. Certaines erreurs ignorées lors de la compilation peuvent apparaître au moment de l'exécution. Ceci est risqué et peut entraîner des retards ou des plantages. Les développeurs doivent se concentrer et tester constamment le flux des applications. Cela peut paraître évident, mais cela ajoute du travail supplémentaire.

Mes informations sur les microservices Python

Nous avons de nombreuses applications basées sur Python sur l'architecture des microservices. Deux des frameworks de projet les plus populaires sont Flask et Django. Raisons pour lesquelles nous travaillons avec eux :

1. Django dispose d'une variété d'outils que vous pouvez utiliser dans vos projets. C'est également plus rapide, mais certains choix sont faits pour vous, donc si vous n'êtes pas d'accord ou si vous souhaitez des exigences d'application uniques, utilisez un autre framework comme Flask ou Fast API.
2. Python convient aux équipes de toute taille et de tout niveau d'expérience. Pourquoi? En raison de la popularité du langage parmi les développeurs, il est possible d'être structuré et contrôlable même s'il évolue bien en termes d'expressivité et de liberté.
3. Pour l'architecture des microservices, il existe de meilleures alternatives à Python, telles que Javascript, mais certains clients le préfèrent simplement. Une grande communauté, de nombreuses solutions prêtes à l'emploi et un développement rapide le rendent familier et digne de confiance.

Conclusion

Si vous avez une idée d'application et souhaitez la développer à l'aide d'une architecture de microservices, étudiez les frameworks et les langages les plus populaires et choisissez-en un en fonction des fonctionnalités dont vous avez besoin, de l'expertise de votre équipe et des ressources. tu as. La logique métier et les capacités métier sont ici cruciales, alors envisagez les applications de microservices lorsque vous disposez de systèmes complexes, souhaitez une livraison continue et avez besoin de fonctionnalités telles que la communication asynchrone. Dans d’autres cas, la mise en œuvre de microservices en Python peut s’avérer coûteuse et déraisonnable.

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!