집 >백엔드 개발 >파이썬 튜토리얼 >강력한 마이크로서비스 구축을 위한 강력한 Python 라이브러리

강력한 마이크로서비스 구축을 위한 강력한 Python 라이브러리

DDD원래의: 2025-01-05 10:07:39698검색

owerful Python Libraries for Building Robust Microservices

베스트셀러 작가로서 Amazon에서 제 책을 탐색해 보시기 바랍니다. Medium에서 저를 팔로우하고 지지를 표시하는 것을 잊지 마세요. 감사합니다! 당신의 지원은 세상을 의미합니다!

Python은 단순성, 유연성 및 강력한 생태계로 인해 마이크로서비스 구축에 적합한 언어가 되었습니다. 이 기사에서는 강력하고 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 만드는 데 도움이 되는 5가지 강력한 Python 라이브러리를 살펴보겠습니다.

Flask는 경량 마이크로서비스를 구축하는 데 적합한 인기 있는 마이크로 프레임워크입니다. 단순성과 확장성 덕분에 작고 집중적인 서비스를 신속하게 만들고자 하는 개발자에게 탁월한 선택입니다. Flask의 핵심은 의도적으로 단순하지만 필요에 따라 기능을 추가하기 위해 다양한 플러그인으로 확장될 수 있습니다.

다음은 Flask 마이크로서비스의 기본 예입니다.

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello():
    return jsonify({"message": "Hello, World!"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

이 간단한 서비스는 JSON 응답을 반환하는 단일 엔드포인트를 노출합니다. Flask의 단순성 덕분에 개발자는 상용구 코드가 아닌 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다.

더 복잡한 마이크로서비스의 경우 FastAPI가 탁월한 선택입니다. 비동기 프로그래밍 및 자동 API 문서화에 대한 기본 지원을 통해 고성능의 손쉬운 API 개발을 위해 설계되었습니다.

다음은 FastAPI 마이크로서비스의 예입니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    return {"item": item.dict()}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

FastAPI의 유형 힌트 사용을 통해 자동 요청 확인 및 API 문서 생성이 가능합니다. 이를 통해 개발 속도를 크게 높이고 버그 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.

Nameko는 Python으로 마이크로서비스를 구축하기 위한 또 다른 강력한 라이브러리입니다. 서비스 생성, 테스트 및 실행을 위한 간단하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. Nameko는 다양한 전송 및 직렬화 방법을 지원하므로 다양한 사용 사례에 맞게 다용도로 사용할 수 있습니다.

기본적인 Nameko 서비스는 다음과 같습니다.

from nameko.rpc import rpc

class GreetingService:
    name = "greeting_service"

    @rpc
    def hello(self, name):
        return f"Hello, {name}!"

Nameko의 종속성 주입 시스템을 사용하면 기존 코드를 변경하지 않고도 서비스에 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 이는 느슨한 결합을 촉진하고 서비스 유지 관리 및 확장을 더 쉽게 만듭니다.

효율적인 서비스 간 통신을 위해서는 gRPC가 탁월한 선택입니다. 직렬화를 위해 프로토콜 버퍼를 사용하므로 기존 REST API에 비해 페이로드가 더 작고 통신이 더 빠릅니다.

다음은 gRPC 서비스 정의의 예입니다.

syntax = "proto3";

package greeting;

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}

Python에서 이 서비스를 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

import grpc
from concurrent import futures
import greeting_pb2
import greeting_pb2_grpc

class Greeter(greeting_pb2_grpc.GreeterServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return greeting_pb2.HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    greeting_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

gRPC의 강력한 입력 및 코드 생성 기능은 오류를 조기에 포착하고 전반적인 시스템 안정성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처가 성장함에 따라 서비스 검색 및 구성 관리가 중요해졌습니다. Consul은 시스템의 이러한 측면을 관리하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 그 자체로는 Python 라이브러리는 아니지만 Python 서비스와 잘 통합됩니다.

다음은 Python을 사용하여 Consul에 서비스를 등록하는 예입니다.

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello():
    return jsonify({"message": "Hello, World!"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Consul의 키-값 저장소를 중앙 집중식 구성 관리에 사용할 수도 있으므로 여러 서비스 전반에 걸쳐 설정을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

분산 시스템에서는 실패가 불가피합니다. Hystrix는 마이크로서비스 아키텍처에서 내결함성 및 대기 시간 허용성을 구현하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다. 원래 Java용으로 개발되었지만 Python 포트도 사용할 수 있습니다.

다음은 Hystrix의 Python 포트를 사용하는 예입니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    return {"item": item.dict()}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

이 명령은 사용자 데이터를 가져오려고 시도하지만 실패할 경우(예: 네트워크 문제로 인해) 오류가 발생하는 대신 대체 응답을 반환합니다.

마이크로서비스를 설계할 때, 특히 분산 트랜잭션을 처리할 때 데이터 일관성을 고려하는 것이 중요합니다. 한 가지 접근 방식은 일련의 로컬 트랜잭션이 각 서비스를 업데이트하고 이벤트를 게시하여 다음 로컬 트랜잭션을 트리거하는 Saga 패턴을 사용하는 것입니다.

다음은 Python에서 Saga를 구현하는 방법에 대한 간단한 예입니다.

from nameko.rpc import rpc

class GreetingService:
    name = "greeting_service"

    @rpc
    def hello(self, name):
        return f"Hello, {name}!"

이 Saga는 주문을 처리하기 위해 일련의 단계를 실행합니다. 단계가 실패하면 이전 단계를 실행 취소하는 보상 프로세스가 시작됩니다.

인증은 마이크로서비스 아키텍처의 또 다른 중요한 측면입니다. JWT(JSON 웹 토큰)는 서비스 간 상태 비저장 인증을 구현하는 데 널리 사용됩니다. 다음은 Flask 마이크로서비스에서 JWT 인증을 구현하는 방법의 예입니다.

syntax = "proto3";

package greeting;

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}

이 예에서는 서비스 간 요청을 인증하기 위해 JWT를 생성하고 검증하는 방법을 보여줍니다.

모니터링은 마이크로서비스 아키텍처의 상태와 성능을 유지하는 데 필수적입니다. Prometheus는 Python 서비스와 잘 통합되는 인기 있는 오픈 소스 모니터링 시스템입니다. 다음은 Flask 애플리케이션에 Prometheus 모니터링을 추가하는 방법에 대한 예입니다.

import grpc
from concurrent import futures
import greeting_pb2
import greeting_pb2_grpc

class Greeter(greeting_pb2_grpc.GreeterServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return greeting_pb2.HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    greeting_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

이 코드는 Prometheus가 스크랩하고 분석할 수 있는 Flask 애플리케이션에 대한 기본 측정항목을 설정합니다.

실제 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처는 상당히 복잡해질 수 있습니다. 전자상거래 플랫폼을 예로 들어보겠습니다. 사용자 관리, 제품 카탈로그, 주문 처리, 재고 관리, 결제 처리를 위한 별도의 서비스가 있을 수 있습니다.

인증을 위해 Flask 및 JWT를 사용하여 사용자 관리 서비스를 구현할 수 있습니다.

import consul

c = consul.Consul()

c.agent.service.register(
    "web",
    service_id="web-1",
    address="10.0.0.1",
    port=8080,
    tags=["rails"],
    check=consul.Check.http('http://10.0.0.1:8080', '10s')
)

제품 카탈로그 서비스는 고성능을 위해 FastAPI를 사용할 수 있습니다.

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello', methods=['GET'])
def hello():
    return jsonify({"message": "Hello, World!"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

주문 처리 서비스는 Nameko를 사용하고 분산 트랜잭션 관리를 위해 Saga 패턴을 구현할 수 있습니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    return {"item": item.dict()}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

재고 관리 서비스는 다른 서비스와의 효율적인 통신을 위해 gRPC를 사용할 수 있습니다.

from nameko.rpc import rpc

class GreetingService:
    name = "greeting_service"

    @rpc
    def hello(self, name):
        return f"Hello, {name}!"

마지막으로 결제 처리 서비스는 내결함성을 위해 Hystrix를 사용할 수 있습니다.

syntax = "proto3";

package greeting;

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}

이러한 서비스는 함께 작동하여 전자상거래 플랫폼의 다양한 측면을 처리합니다. 각 상호 작용의 특정 요구 사항에 따라 REST API, gRPC 호출 및 메시지 대기열의 조합을 사용하여 서로 통신합니다.

결론적으로 Python은 강력한 마이크로서비스 구축을 위한 풍부한 라이브러리 및 도구 생태계를 제공합니다. 이러한 라이브러리를 활용하고 마이크로서비스 설계에 대한 모범 사례를 따르면 개발자는 확장 가능하고 탄력적이며 유지 관리가 가능한 시스템을 만들 수 있습니다. 핵심은 각 특정 사용 사례에 적합한 도구를 선택하고 느슨하게 결합되어 있지만 응집력이 높은 서비스를 설계하는 것입니다. 신중한 계획과 구현을 통해 Python 마이크로서비스는 다양한 산업 분야에 걸쳐 복잡한 고성능 시스템의 백본을 형성할 수 있습니다.

101권

101 Books는 작가 Aarav Joshi가 공동 창립한 AI 기반 출판사입니다. 고급 AI 기술을 활용하여 출판 비용을 믿을 수 없을 정도로 낮게 유지합니다. 일부 도서의 가격은 $4만큼 저렴하여 모든 사람이 양질의 지식에 접근할 수 있습니다.

아마존에서 구할 수 있는 Golang Clean Code 책을 확인해 보세요.

업데이트와 흥미로운 소식을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 책을 쇼핑할 때 Aarav Joshi를 검색해 더 많은 책을 찾아보세요. 제공된 링크를 이용하여 특별할인을 즐겨보세요!

우리의 창조물

저희 창작물을 꼭 확인해 보세요.

우리는 중간에 있습니다

위 내용은 강력한 마이크로서비스 구축을 위한 강력한 Python 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python Java golang flask hystrix json fastapi if for while catch Error using finally Event JS this consul prometheus Other

성명：

이전 기사：Python에서 파일을 명시적으로 닫아야 합니까?다음 기사：Python에서 파일을 명시적으로 닫아야 합니까?