Ist Python für die Microservices-Architektur effektiv?

Bei der Auswahl einer für die Microservice-Architektur geeigneten Programmiersprache ist Python eine der Optionen. Es bietet Vorteile wie eine aktive Community, besseres Prototyping und Beliebtheit bei Entwicklern. Es gibt einige Einschränkungen, daher können andere Sprachen verwendet werden, um diese zu vermeiden.

Rapid Development Architecture Style Review and Statistics

Die beiden wichtigsten Entwicklungsarchitekturstile sind monolithische Architektur und Microservice-Architektur. Monolithic verfügt über integrierte Prinzipien und Funktionen als monolithische Struktur, die sich am besten für kleine Entwicklungsprojekte oder Start-ups eignet. Wenn eine Plattform wächst und das Unternehmen komplexe Anwendungen benötigt, ist es sinnvoll, sie in eine Microservices-Architektur aufzuteilen.

Einige Sprachen und Frameworks eignen sich besser zum Aufbau einer Microservice-Architektur. Java, Javascript und Python werden als die beliebtesten Sprachen für die Microservice-Entwicklung aufgeführt. Laut diesem DZone-Beitrag ist Java für die meisten Menschen die erste Wahl (82 %), gefolgt von Node.js (40 %) sowie Python und clientseitigem JavaScript (31 %). Laut JetBrains sind die drei beliebtesten Programmiersprachen für die Microservices-Architektur Java (41 %), Javascript (37 %) und Python (25 %).

Einige eignen sich eher für monolithische Architektur. Tatsächlich entscheiden sich viele Unternehmen für die Entwicklung monolithischer Anwendungen, da der monolithische Ansatz bis vor einigen Jahrzehnten üblicher war. Wie wir sehen können, werden Microservices in Python von Entwicklern nicht bevorzugt, sondern oft ausgewählt, also lassen Sie uns sie im Detail besprechen.

Microservices in Python

Eine dynamische Sprache ohne statisches Typsystem eignet sich für die Microservices-Architektur. Die Kombination von Programmiersprachen und dieser Architektur bietet die Möglichkeit, einzigartige Lösungen und komplexe Anwendungen in Software zu erstellen.

Technisch gesehen funktioniert jede Sprache, die die Kommunikation zwischen Microservices herstellen kann. Das Erstellen von Microservices in Python ermöglicht die Verwendung bestimmter Funktionen/Bibliotheken/Tools, die anderswo möglicherweise nicht verfügbar sind. Wenn Sie außerdem schnell iterieren müssen und das Team mit Python sein Bestes geben kann, ist dies die richtige Wahl. Suchen Sie nach Funktionen in Python. Da es sich um eine objektorientierte Sprache handelt, ist es von Vorteil, bestimmte Funktionen hinzuzufügen.

Haupttypen der Microservice-Architektur in Python

Um das Wesen von Microservices in Python zu verstehen, schauen wir uns ihre zwei verschiedenen Typen an: All-to-All-Services und ereignisgesteuert Typen.

Der All-to-All-Service ähnelt dem üblichen Entwicklungsprozess. Die Beziehung zwischen Microservices in Python ist teilweise vertikal, sodass sie eine Kette bilden und einzeln aktiviert werden. Die Kommunikation zwischen Microservices ist hier strenger. Der All-to-All-Dienst ähnelt der Singleton-Methode, ist jedoch in separate Blöcke unterteilt.

In einer ereignisgesteuerten Microservice-Architektur ist die Kommunikation schneller und komplexer. Das Prinzip hierbei ist, dass Microservices nach bestimmten Bedingungen ausgelöst werden. Mit anderen Worten: Wenn der Benutzer mit der Anwendung interagiert (Anfragen), führt die Software bestimmte Aktionen (Ereignisse) aus.

Kommunikation zwischen Microservices

Microservice-basierte Anwendungen sind nicht so einfach wie monolithische Anwendungen, daher ist die Kommunikation zwischen ihnen verwirrender. Dabei aktivieren sich Prozesse nicht gegenseitig, sondern reagieren auf Ereignisse oder Anfragen.

Einzelne Dienste erfordern eine spezielle Software namens Message Broker, um die Verbindung herzustellen. Sie verfügen über unterschiedliche Funktionen und Details. Amazon Web Services bietet eine sofort einsatzbereite Lösung, Entwicklungsteams können jedoch ihren eigenen Nachrichtenbroker auswählen. Die beliebtesten sind RabbitMQ, ZeroMQ, Apache ActiveMQ, Apache Kafka, IBM MQ usw.

Vorteile von Python in der Microservice-Architektur

• Mit dem richtigen API-Format ist das Prototyping einfacher und schneller als bei anderen Sprachen. Prototyping hilft, Designprobleme zu beheben und Verbesserungen zu identifizieren.
• Python ermöglicht Entwicklern die Automatisierung der Systembereitstellung und Konfiguration von Microservices. Eine einzelne Codeänderung wird in der gesamten Codebasis repliziert.
• Es ist mit traditionellen Sprachen wie ASP und PHP kompatibel und hilft bei der Erstellung von Webservice-Frontends zum Hosten von Microservices.
• Eine aktive Community von Python-Entwicklern bietet großartige Unterstützung und Ressourcen, wenn Sie etwas suchen. Das bedeutet nicht, dass keine anderen Sprachen verfügbar sind, aber Python ist im Allgemeinen sehr beliebt.

Nachteile von Python in der Microservice-Architektur

• Die Ausführungsgeschwindigkeit kann beeinträchtigt sein. Python ist eine interpretierte Sprache und generiert daher bei der Ausführung Nicht-Maschinencode. Anschließend wandelt ein Interpreter wie CPython, Jython, PyPy oder PyCharm es zur Laufzeit in Bytecode-Anweisungen um, die in der virtuellen Umgebung der CPU ausgeführt werden. Einige Sprachen lassen sich zu nativem Code kompilieren und schneller ausführen (C und C++).
• Dynamisches Tippen kann viele Fehler und Abstürze verursachen. Einige Fehler, die während der Kompilierung ignoriert werden, können zur Laufzeit auftreten. Dies ist riskant und kann zu Verzögerungen oder Abstürzen führen. Entwickler müssen sich auf den Anwendungsfluss konzentrieren und ihn ständig testen. Das mag offensichtlich erscheinen, bringt aber zusätzliche Arbeit mit sich.

Meine Einblicke in Python-Microservices

Wir haben eine ganze Reihe Python-basierter Anwendungen auf der Microservices-Architektur. Zwei der beliebtesten Projekt-Frameworks sind Flask und Django. Gründe, warum wir mit ihnen zusammenarbeiten:

1. Django verfügt über eine Vielzahl von Tools, die Sie in Ihren Projekten verwenden können. Es ist auch schneller, aber einige Entscheidungen werden für Sie getroffen. Wenn Sie also nicht einverstanden sind oder einzigartige Anwendungsanforderungen wünschen, verwenden Sie ein anderes Framework wie Flask oder Fast API.
2. Python eignet sich für Teams jeder Größe und Erfahrungsstufe. Warum? Aufgrund der Beliebtheit der Sprache bei Entwicklern ist es möglich, strukturiert und kontrollierbar zu sein, obwohl sie sich sowohl hinsichtlich der Ausdruckskraft als auch der Freiheit gut skalieren lässt.
3. Für die Microservices-Architektur gibt es bessere Alternativen zu Python, wie zum Beispiel Javascript, aber einige Kunden bevorzugen es einfach. Eine große Community, viele vorgefertigte Lösungen und eine schnelle Entwicklung machen es bekannt und vertrauenswürdig.

Fazit

Wenn Sie eine App-Idee haben und diese mithilfe einer Microservices-Architektur entwickeln möchten, untersuchen Sie die gängigsten Frameworks und Sprachen und wählen Sie eines basierend auf den von Ihnen benötigten Funktionen, dem Fachwissen Ihres Teams und den Ressourcen aus du hast. Geschäftslogik und Geschäftsfähigkeiten sind hier von entscheidender Bedeutung. Ziehen Sie daher Microservices-Anwendungen in Betracht, wenn Sie über komplexe Systeme verfügen, eine kontinuierliche Bereitstellung wünschen und Funktionen wie asynchrone Kommunikation benötigen. In anderen Fällen kann die Implementierung von Microservices in Python teuer und unzumutbar sein.

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