


Einführung
Im Bereich der modernen Infrastruktur, wo Cloud-Services und Microservices an erster Stelle stehen, ist die Verwaltung und Visualisierung komplexer Architekturen wichtiger denn je.
Vorbei sind die Zeiten, in denen Architekturdiagramme manuell erstellt und aktualisiert wurden. Mit der Python-Bibliothek „Diagrams“ können Sie dynamische, codegesteuerte Diagramme generieren, die sich parallel zu Ihrer Infrastruktur weiterentwickeln. Ein paar Zeilen Python genügen, um Cloud-Architekturen, Netzwerktopologien oder Microservice-Interaktionen zu visualisieren. Diagramme stellen sicher, dass Ihre Systemdokumentation korrekt und aktuell bleibt, unabhängig davon, ob Sie Multi-Cloud-Bereitstellungen, Kubernetes-Cluster oder On-Premise-Lösungen verwalten. Dies ist eine mühelose Möglichkeit, Ihre Architektur mit Ihrer Codebasis synchron zu halten.
In diesem Beitrag erkunden wir die Funktionen der Diagrammbibliothek, zeigen, wie man High-Level-Designs (HLDs) für die Cloud-Infrastruktur erstellt und den Prozess der Erstellung von Architekturdiagrammen automatisiert.
Warum die Python-Bibliothek für Diagramme verwenden?
- Automatisierung: Generieren Sie Architekturdiagramme direkt aus Ihrem Code und stellen Sie sicher, dass sie mit dem sich entwickelnden System auf dem neuesten Stand bleiben.
- Programmatische Steuerung: Diagramme ermöglichen Ihnen die visuelle Definition Ihrer Infrastruktur mit Python und bieten eine genaue Kontrolle darüber, wie Elemente dargestellt werden.
- Unterstützt mehrere Cloud-Anbieter: Die Bibliothek unterstützt AWS, Azure, GCP und On-Premise-Systeme und ist damit ein vielseitiges Tool zur Visualisierung von Multi-Cloud- und Hybridarchitekturen.
- Skalierbar: Von kleinen Projekten bis hin zu großen verteilten Systemen können Diagramme verschiedene Komplexitätsebenen bewältigen.
Unterstützte Anbieter
- OnPrem
- AWS
- Azurblau
- GCP
- IBM
- Kubernetes (K8s)
- AlibabaCloud
- OCI (Oracle Cloud Infrastructure)
- OpenStack
- Firebase
- DigitalOcean
- Elastisch
- Outscale
- Generisch
- Programmierung
- SaaS
- C4-Modell
- Benutzerdefiniert
Erste Schritte mit Diagrammen
Um mit Diagrammen zu beginnen, müssen Sie die Bibliothek installieren und Ihre Umgebung einrichten.
Schritt 0: Voraussetzungen
Um Diagramme mit der Diagrams Python-Bibliothek unter MacOS/Windows zu erstellen, müssen Sie zuerst Graphviz installieren. Graphviz ist das Tool, mit dem die Diagrammbibliothek die visuellen Darstellungen Ihrer Infrastruktur generiert.
- Mac
Wenn Sie macOS verwenden, können Sie Graphviz am einfachsten mit Homebrew installieren:
brew install graphviz
- Windows
Wenn Sie Windows verwenden, befolgen Sie die folgenden Schritte
- Laden Sie das Graphviz-Installationsprogramm von der offiziellen Graphviz-Downloadseite herunter.
- Führen Sie das Installationsprogramm aus und befolgen Sie die Installationsschritte.
- Achten Sie während der Installation darauf, die Option zu aktivieren, die Graphviz zum PATH Ihres Systems hinzufügt.
Schritt 1: Installation
brew install graphviz
Schritt 2: Ihr erstes Diagramm
Lassen Sie uns ein einfaches Diagramm erstellen, das eine grundlegende Webarchitektur auf AWS darstellt.
pip install diagrams
Mit diesem minimalen Code können Sie visualisieren, wie der Datenverkehr vom Load Balancer zum Webserver und dann zur Datenbank fließt. Das ist die Stärke der Diagrammbibliothek: Sie ist schnell, intuitiv und hochgradig anpassbar. Und das ist erst der Anfang – es gibt viele weitere erweiterte Funktionen und Komponenten, die Sie nutzen können, die wir in den folgenden Abschnitten näher betrachten.
Erweiterte Funktionen
Gruppieren von Komponenten (Clustering)
Sie können Komponenten in Clustern gruppieren, um verschiedene Ebenen oder logische Gruppierungen innerhalb Ihrer Architektur darzustellen.
from diagrams import Diagram from diagrams.aws.compute import EC2 from diagrams.aws.network import ELB from diagrams.aws.database import RDS with Diagram("Simple AWS Architecture", show=False): lb = ELB("Load Balancer") web = EC2("Web Server") db = RDS("Database") lb >> web >> db
Wir verwenden Cluster(), um Webserver und Datenbanken zu gruppieren, wodurch das Diagramm durch die separate Visualisierung der Ebenen leichter verständlich wird.
Anpassen von Komponenten
Mit Diagrammen können Sie benutzerdefinierte Beschriftungen, Farben und sogar benutzerdefinierte Bilder hinzufügen, um bestimmte Komponenten darzustellen. Wenn Sie beispielsweise einen benutzerdefinierten Dienst darstellen möchten, können Sie externe Bilder von lokal oder sogar von remote einbinden.
- Verwenden eines benutzerdefinierten Symbols aus einer lokalen Quelle
Wenn Sie ein Symbol lokal gespeichert haben (z. B. eine Datei „custom_icon.png“), können Sie es zur Darstellung Ihrer benutzerdefinierten Komponente im Diagramm verwenden. Der folgende Code zeigt, wie Sie ein benutzerdefiniertes Symbol aus Ihrem lokalen Dateisystem hinzufügen.
from diagrams import Cluster, Diagram from diagrams.aws.compute import EC2 from diagrams.aws.network import ELB from diagrams.aws.database import RDS with Diagram("AWS Architecture with Clustering", show=False): with Cluster("Web Tier"): lb = ELB("Load Balancer") web_servers = [EC2("Web 1"), EC2("Web 2")] with Cluster("Database Tier"): db_primary = RDS("Primary DB") db_replica = RDS("Replica DB") lb >> web_servers >> db_primary db_primary >> db_replica
./custom_icon.png ist der Pfad zu Ihrer lokalen Bilddatei.
- Verwenden eines benutzerdefinierten Symbols von einer Remote-Quelle
Ebenso können Sie ein Bild von einer entfernten Quelle verwenden. So können Sie ein Bild von einer URL herunterladen und in Ihrem Diagramm verwenden.
Sie können auch benutzerdefinierte Symbole von einer Remote-URL verwenden, indem Sie den Remote-Pfad zu den Dateien angeben.
from diagrams.custom import Custom with Diagram("Custom Service Architecture", show=False): custom_service = Custom("My Custom Service", "./custom_icon.png")
Dies ermöglicht noch mehr Flexibilität bei der Gestaltung einer Architektur, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
Kombination von Multi-Cloud- und On-Premise-Architekturen
Wir können auch eine Kombination aus On-Premise-Systemen und Cloud-Infrastruktur verwenden. Diagramme machen es einfach, diese Elemente in einer einzigen Ansicht zu kombinieren. Sie können hybride Architekturen nahtlos visualisieren.
brew install graphviz
Herausforderungen und Einschränkungen
Obwohl Diagramme ein leistungsstarkes Werkzeug sind, gibt es einige Herausforderungen:
- Leistung: Das Generieren sehr großer Diagramme mit Hunderten von Komponenten kann langsam sein.
- Anpassungseinschränkungen:Diagrams bietet zwar eine große Auswahl an vordefinierten Komponenten, das Hinzufügen stark angepasster Elemente kann jedoch zusätzliche Arbeit erfordern.
- Statische Ausgabe: Diagramme erzeugen statische Bilder. Wenn Sie interaktive oder Echtzeitdiagramme benötigen, müssen Sie diese möglicherweise in andere Tools integrieren.
Abschluss
Die Diagrams Python-Bibliothek ist ein fantastisches Werkzeug zur Automatisierung der Erstellung von Infrastrukturdiagrammen. Durch die Integration in Ihre Arbeitsabläufe können Sie Architekturdiagramme dynamisch erstellen, wenn sich Ihre Infrastruktur ändert. Ganz gleich, ob Sie Ihre Cloud-Infrastruktur dokumentieren oder komplexe Microservice-Architekturen veranschaulichen, Diagramme bieten eine leistungsstarke, programmgesteuerte Möglichkeit, Ihre Systeme zu visualisieren
GitHub-Repository
Den vollständigen Quellcode für die Beispiele in diesem Blog finden Sie auf meinem GitHub:
- Mein Diagramm-Code-Repository
Referenz
- Diagramme: https://diagrams.mingrammer.com/docs/getting-started/installation
Haftungsausschluss:
Dies ist ein persönlicher Blog. Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind ausschließlich die des Autors und stellen nicht die einer Organisation oder Einzelperson dar, mit der der Autor beruflich oder persönlich in Verbindung steht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCodieren Sie Ihre Diagramme: Automatisieren Sie die Architektur mit der Diagrammbibliothek von Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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