


Flask vs FastAPI: Rangka kerja manakah yang sesuai untuk membina perkhidmatan mikro?
Flask vs. FastAPI: Rangka kerja manakah yang sesuai untuk membina perkhidmatan mikro?
Petikan:
Seni bina perkhidmatan mikro telah menjadi topik hangat dalam pembangunan aplikasi moden. Apabila membina perkhidmatan mikro, memilih rangka kerja yang betul adalah penting untuk kejayaan projek. Dalam artikel ini, kami akan membandingkan dua rangka kerja popular, Flask dan FastAPI, untuk melihat keupayaan dan prestasi mereka untuk membina perkhidmatan mikro.
- Pengenalan kepada Flask:
Flask ialah rangka kerja web yang ringan dan salah satu rangka kerja paling popular dalam Python. Ia menyediakan cara yang mudah dan fleksibel untuk membina aplikasi web. Ia direka untuk membolehkan pembangun bermula dengan cepat dan tidak mengehadkan pilihan mereka. Banyak sambungan Flask menyediakan pelbagai fungsi dan alatan untuk menjadikan proses pembangunan lebih cekap dan ringkas. - Pengenalan FastAPI:
FastAPI ialah rangka kerja web berasaskan Python baharu yang menyediakan cara berprestasi tinggi untuk membina API. FastAPI menggunakan rangka kerja tak segerak Python generasi baharu Starlette untuk mencapai prestasi tinggi dan pemprosesan serentak. Ia mengikut spesifikasi OpenAPI dan JSON Schema, dan menyediakan fungsi menjana dokumen dan kod klien secara automatik. FastAPI direka untuk menyediakan pengalaman pembangunan yang boleh dipercayai dan cekap. - Perbandingan fungsi:
Dari segi kefungsian, kedua-dua rangka kerja menyediakan fungsi asas seperti penghalaan, pemprosesan permintaan, perisian tengah dan sokongan ujian. Walau bagaimanapun, FastAPI mempunyai kelebihan dalam beberapa aspek tertentu. Contohnya, FastAPI menyediakan fungsi menjana dokumen antara muka dan kod klien secara automatik, yang sangat membantu untuk pembangun dan pasukan. Di samping itu, FastAPI juga menyokong pemprosesan tak segerak, membolehkan untuk memproses berbilang permintaan pada masa yang sama. - Perbandingan prestasi:
Dari segi prestasi, FastAPI berprestasi baik. Kerana ia menggunakan pemprosesan tak segerak, ia boleh mengendalikan lebih banyak permintaan serentak dan mempunyai kependaman yang lebih rendah. Berbanding dengan Flask, FastAPI mempunyai prestasi yang lebih baik apabila mengendalikan sejumlah besar permintaan serentak. Ini penting apabila membina perkhidmatan mikro, di mana perkhidmatan sering perlu mengendalikan sejumlah besar permintaan secara serentak.
Berikut ialah contoh kod untuk membina perkhidmatan mikro menggunakan Flask:
from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/api/example', methods=['POST']) def example(): data = request.get_json() # 处理请求并返回响应 return {'result': 'success'} if __name__ == '__main__': app.run()
Berikut ialah contoh kod untuk membina perkhidmatan mikro yang sama menggunakan FastAPI:
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post('/api/example') async def example(): data = await request.json() # 处理请求并返回响应 return {'result': 'success'} if __name__ == '__main__': import uvicorn uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
Seperti yang anda lihat daripada contoh kod di atas, FastAPI adalah lebih moden dan intuitif dalam sintaks. Ia menggunakan kata kunci tak segerak dan menunggu kata kunci untuk menyokong pemprosesan tak segerak, menjadikan kod lebih ringkas dan lebih mudah difahami.
Kesimpulan:
Memilih rangka kerja yang betul adalah salah satu keputusan utama apabila membina perkhidmatan mikro. Memilih antara Flask dan FastAPI bergantung pada keperluan khusus projek anda. Jika anda menghargai ciri seperti prestasi, pemprosesan serentak dan penjanaan dokumen, FastAPI mungkin pilihan yang lebih baik. Walau bagaimanapun, jika fleksibiliti dan sokongan komuniti adalah lebih penting untuk projek anda, Flask juga merupakan pilihan yang bagus. Akhirnya, anda harus membuat keputusan berdasarkan keperluan projek dan kemahiran pasukan. Tidak kira rangka kerja yang anda pilih, anda boleh membina perkhidmatan mikro yang cekap dan boleh dipercayai dengan cepat.
Atas ialah kandungan terperinci Flask vs FastAPI: Rangka kerja manakah yang sesuai untuk membina perkhidmatan mikro?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Faedah menggabungkan rangka kerja PHP dengan perkhidmatan mikro: Kebolehskalaan: Memanjangkan aplikasi dengan mudah, menambah ciri baharu atau mengendalikan lebih banyak beban. Fleksibiliti: Perkhidmatan mikro digunakan dan diselenggara secara bebas, menjadikannya lebih mudah untuk membuat perubahan dan kemas kini. Ketersediaan tinggi: Kegagalan satu perkhidmatan mikro tidak menjejaskan bahagian lain, memastikan ketersediaan yang lebih tinggi. Kes praktikal: Menggunakan perkhidmatan mikro menggunakan Laravel dan Kubernetes Langkah: Buat projek Laravel. Tentukan pengawal perkhidmatan mikro. Buat fail Docker. Buat manifes Kubernetes. Sebarkan perkhidmatan mikro. Uji perkhidmatan mikro.

Rangka kerja Java menyokong pengembangan mendatar perkhidmatan mikro Kaedah khusus termasuk: Spring Cloud menyediakan Ribbon dan Feign untuk pengimbangan beban sisi pelayan dan klien. NetflixOSS menyediakan Eureka dan Zuul untuk melaksanakan penemuan perkhidmatan, pengimbangan beban dan failover. Kubernetes memudahkan penskalaan mendatar dengan penskalaan automatik, pemeriksaan kesihatan dan mulakan semula automatik.

Cipta sistem teragih menggunakan rangka kerja mikro perkhidmatan Golang: Pasang Golang, pilih rangka kerja mikroperkhidmatan (seperti Gin), cipta perkhidmatan mikro Gin, tambah titik akhir untuk menggunakan perkhidmatan mikro, bina dan jalankan aplikasi, buat pesanan dan inventori perkhidmatan mikro, gunakan titik akhir untuk memproses pesanan dan inventori Gunakan sistem pemesejan seperti Kafka untuk menyambung perkhidmatan mikro Gunakan perpustakaan sarama untuk menghasilkan dan menggunakan maklumat pesanan

SpringBoot memainkan peranan penting dalam memudahkan pembangunan dan penggunaan dalam seni bina perkhidmatan mikro: menyediakan konfigurasi automatik berasaskan anotasi dan mengendalikan tugas konfigurasi biasa, seperti sambungan pangkalan data. Menyokong pengesahan kontrak API melalui ujian kontrak, mengurangkan perubahan yang merosakkan antara perkhidmatan. Mempunyai ciri sedia pengeluaran seperti pengumpulan metrik, pemantauan dan pemeriksaan kesihatan untuk memudahkan pengurusan perkhidmatan mikro dalam persekitaran pengeluaran.

Membina seni bina perkhidmatan mikro menggunakan rangka kerja Java melibatkan cabaran berikut: Komunikasi antara perkhidmatan: Pilih mekanisme komunikasi yang sesuai seperti REST API, HTTP, gRPC atau baris gilir mesej. Pengurusan data teragih: Kekalkan konsistensi data dan elakkan transaksi teragih. Penemuan dan pendaftaran perkhidmatan: Sepadukan mekanisme seperti SpringCloudEureka atau HashiCorpConsul. Pengurusan konfigurasi: Gunakan SpringCloudConfigServer atau HashiCorpVault untuk mengurus konfigurasi secara berpusat. Pemantauan dan pemerhatian: Integrasikan Prometheus dan Grafana untuk pemantauan penunjuk, dan gunakan SpringBootActuator untuk menyediakan penunjuk operasi.

Pemantauan dan amaran seni bina mikroperkhidmatan dalam rangka kerja Java Dalam seni bina perkhidmatan mikro, pemantauan dan amaran adalah penting untuk memastikan kesihatan sistem dan operasi yang boleh dipercayai. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Java untuk melaksanakan pemantauan dan membimbangkan seni bina perkhidmatan mikro. Kes praktikal: Gunakan SpringBoot+Prometheus+Alertmanager1. Integrasikan Prometheus@ConfigurationpublicclassPrometheusConfig{@BeanpublicSpringBootMetricsCollectorsspringBootMetric.

Jaminan ketekalan data dalam seni bina perkhidmatan mikro menghadapi cabaran transaksi yang diedarkan, ketekalan akhirnya dan kemas kini yang hilang. Strategi termasuk: 1. Pengurusan transaksi yang diedarkan, menyelaraskan urus niaga silang perkhidmatan; 2. Kekonsistenan akhirnya, membenarkan kemas kini bebas dan penyegerakan melalui baris gilir mesej 3. Kawalan versi data, menggunakan penguncian optimistik untuk menyemak kemas kini serentak;

Dalam seni bina perkhidmatan mikro PHP, ketekalan data dan pengurusan transaksi adalah penting. Rangka kerja PHP menyediakan mekanisme untuk melaksanakan keperluan ini: gunakan kelas transaksi, seperti DB::transaction dalam Laravel, untuk menentukan sempadan transaksi. Gunakan rangka kerja ORM, seperti Doktrin, untuk menyediakan operasi atom seperti kaedah lock() untuk mengelakkan ralat konkurensi. Untuk urus niaga teragih, pertimbangkan untuk menggunakan pengurus transaksi teragih seperti Saga atau 2PC. Sebagai contoh, urus niaga digunakan dalam senario kedai dalam talian untuk memastikan konsistensi data apabila menambah pada troli beli-belah. Melalui mekanisme ini, rangka kerja PHP mengurus urus niaga dan konsistensi data dengan berkesan, meningkatkan keteguhan aplikasi.
