Amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Lua

Memandangkan permintaan untuk aplikasi web terus berkembang, membina aplikasi web berprestasi tinggi telah menjadi salah satu cabaran paling penting bagi pembangun. Python dan Lua adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang telah menjadi bahasa pilihan untuk membina aplikasi web yang cekap melalui kesederhanaan dan kemudahan penggunaan serta prestasi yang berkuasa.

Artikel ini bertujuan untuk memperkenalkan amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Lua, dan menyediakan beberapa petua untuk membantu pembangun mengoptimumkan prestasi aplikasi.

1. Pilih rangka kerja yang betul

Kedua-dua Python dan Lua mempunyai banyak rangka kerja web untuk dipilih oleh pembangun. Memilih rangka kerja yang sesuai adalah kunci untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi. Apabila memilih rangka kerja, anda perlu mengambil kira aspek berikut:

• Prestasi: Prestasi rangka kerja adalah pertimbangan yang sangat penting. Untuk memilih rangka kerja berprestasi tinggi, ia harus memerlukan sesedikit mungkin sumber CPU dan memori.
• Kestabilan: Rangka kerja mestilah stabil dan boleh dipercayai serta bebas masalah.
• Kemudahan penggunaan: Rangka kerja hendaklah mudah digunakan dan difahami.
• Sokongan komuniti: Komuniti rangka kerja harus aktif dan pembangun boleh mendapatkan bantuan tepat pada masanya dan berkesan daripada komuniti.

Sesetengah rangka kerja Python yang popular termasuk Django, Flask, Tornado, dsb. Rangka kerja Lua yang sepadan termasuk OpenResty, Kong, Turbo, dsb. Memilih rangka kerja memerlukan penyelidikan yang teliti dan membuat pilihan yang tepat berdasarkan keperluan dan kekangan projek.

2. Gunakan I/O tak segerak untuk meningkatkan prestasi

I/O Asynchronous ialah teknologi yang menjadikan aplikasi web berjalan lebih pantas. Ia boleh mengoptimumkan prestasi program dan mencapai operasi I/O yang cekap dengan memisahkan pemprosesan permintaan dan respons. Dalam Python dan Lua, I/O tak segerak disokong oleh modul asyncio dan coroutine.

Dalam Python, menggunakan I/O tak segerak boleh meningkatkan bilangan permintaan yang dikendalikan oleh satu urutan, dengan itu mengurangkan beban pada pelayan web. Di Lua, menggunakan coroutine untuk mengendalikan tugas tak segerak dengan mudah boleh meningkatkan prestasi dengan banyak.

Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan asyncio dalam Python untuk I/O tak segerak:

import asyncio

async def handle_request(request, response):
    data = await request.read()
    print('Received request data:', data)
    response.write(b'OK')
    response.close()

loop = asyncio.get_event_loop()
coroutine = asyncio.start_server(handle_request, '127.0.0.1', 8080, loop=loop)
server = loop.run_until_complete(coroutine)

try:
    loop.run_forever()
except KeyboardInterrupt:
    pass

server.close()
loop.run_until_complete(server.wait_closed())
loop.close()

Menggunakan coroutine untuk I/O tak segerak dalam Lua:

local function handle_request(request, response)
    coroutine.wrap(function()
        local data = request:read()
        print('Received request data:', data)
        response:write('OK')
        response:close()
    end)()
end

local server = require('http.server').new(nil, 8080)
server:set_router({['/'] = handle_request})
server:start()

3. Gunakan algoritma dan struktur data yang cekap

Menggunakan algoritma dan struktur data yang cekap boleh meningkatkan prestasi aplikasi web dengan ketara. Kedua-dua Python dan Lua mempunyai banyak perpustakaan standard dan perpustakaan pihak ketiga yang menyediakan banyak algoritma dan struktur data yang sangat baik.

Sebagai contoh, dalam Python, anda boleh menggunakan modul Counter of the collections untuk mengira kekerapan perkataan, dan anda boleh menggunakan modul heapq untuk membina timbunan akar yang besar. Dalam Lua, anda boleh menggunakan perpustakaan lpeg untuk menghuraikan teks dan perpustakaan binari untuk pengiraan I/O dan bit binari.

Berikut ialah kekerapan perkataan menggunakan Counter dalam Python:

from collections import Counter

text = 'Python is a high-level programming language. It has a design philosophy that emphasizes code readability, and syntax which allows programmers to express concepts in fewer lines of code than would be possible in languages such as C++ or Java.'

word_count = Counter(text.lower().split())
print(word_count)

Outputnya ialah: Counter({'a': 2, 'in': 2, 'language.': 1, ...})

Menggunakan lpeg untuk menghuraikan teks dalam Lua:

local lpeg = require 'lpeg'

local digit = lpeg.R('09')
local number = digit^1
local binary_number = lpeg.P('0b') * lpeg.C(lpeg.S('01')^1)
local octal_number = lpeg.P('0') * lpeg.C(lpeg.R('07')^1)
local hex_number = lpeg.P('0x') * lpeg.C(lpeg.R('09', 'af', 'AF')^1)
local decimal_number = number

local function test_parse(str)
    return lpeg.match(decimal_number + binary_number + octal_number + hex_number, str)
end

print(test_parse('12345'))
print(test_parse('0b1010'))
print(test_parse('0o72'))
print(test_parse('0x2a'))

Hasil output ialah: 12345、1010、58、42

4. Gunakan caching untuk mengurangkan pertanyaan pangkalan data

Menggunakan teknologi caching boleh mengurangkan jumlah pertanyaan pangkalan data dalam aplikasi web, Teknologi ini boleh meningkatkan prestasi aplikasi web dengan banyak.

Dalam Python, untuk menggunakan caching, anda boleh menggunakan lru_cache dalam pustaka standard Python, atau anda boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga seperti dogpile.cache atau redis-py. Dalam Lua, anda boleh menggunakan API cache yang disediakan oleh OpenResty.

Berikut ialah penggunaan cache lru_cache dalam Python untuk mengira nilai dalam jujukan Fibonacci:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(100))

Gunakan OpenResty untuk melaksanakan caching dalam Lua:

local resty_redis = require 'resty.redis'

local redis = resty_redis:new()
redis:connect('127.0.0.1', 6379)

function handle_request(request, response)
    local key = request.path
    local cache_hit, cached_response = redis:get(key)

    if cache_hit then
        response:set_header('Cache-Hit', 'true')
        response:write(cached_response)
    else
        -- Actual handler code here...

        response:set_header('Cache-Hit', 'false')
        response:write('Hello, world!')
        redis:set(key, response.body)
        redis:expire(key, 60)
    end

    response:close()
end

5. Gunakan penyebaran Teredar

Menggunakan penempatan teragih boleh meningkatkan prestasi aplikasi web dengan sangat baik dan mengelakkan kemungkinan masalah dengan satu titik kegagalan. Anda boleh menggunakan Pengimbang Beban untuk mengedarkan permintaan kepada nod yang berbeza dan pelayan Cache untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi web anda.

Dalam Python, anda boleh menggunakan Nginx/OpenResty sebagai Pengimbang Beban dan pelayan Cache. Di Lua, memandangkan OpenResty sendiri berdasarkan Nginx, OpenResty adalah mudah untuk digunakan sebagai Pengimbang Beban dan pelayan Cache.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Lua, serta memberikan beberapa petua dan contoh. Apabila mencipta aplikasi web berprestasi tinggi, adalah penting untuk memilih rangka kerja yang sesuai, menggunakan I/O tak segerak, menggunakan algoritma dan struktur data yang cekap, menggunakan caching dan menggunakan penggunaan teragih. Dengan menggunakan amalan ini, pembangun boleh mencipta aplikasi web dengan prestasi cemerlang.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk membina aplikasi web berprestasi tinggi menggunakan Python dan Lua. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!