Python後端開發實戰

– 11 分鐘閱讀

Python 後端開發已成為現代網路應用程式的核心，本文由淺入深引導讀者建立穩固的後端基礎。從開發環境設定、虛擬環境管理、版本控制到 Python 語法和最佳實務，循序漸進地建立讀者對後端開發的理解。本文也探討 Flask 和 FastAPI 等主流框架，並涵蓋資料函式庫整合、非同步處理、安全機制等進階議題，最後更介紹容器化佈署和雲端整合的實務技巧，讓讀者能建構高效能、可擴充套件的後端系統。

Python 後端開發實戰

本文是一本快速實用的，旨在教導開發者 Python 後端開發的基礎知識。無論是 Python 程式設計師、非 Python 程式設計師、全端開發者還是網頁開發者，都能在本文中找到成為後端程式設計專家的必要知識。

本文涵蓋內容

本文涵蓋了後端開發的關鍵主題，包括如何建立穩定的開發環境以及如何使用虛擬環境進行更好的依賴管理。透過本文，讀者將對 Python 程式設計有深入的瞭解，特別是在後端任務方面，學習語言的語法、資料結構和函式。

本文探討瞭如何使用 Flask 和 FastAPI 等網頁框架建立和啟動動態網頁應用程式。同時，也介紹瞭如何使用 SQLAlchemy 進行高效的資料處理和進階的資料函式庫整合，以及如何使用 PostgreSQL、MySQL 和 MongoDB 等資料函式庫來增強應用程式。此外，本文還涵蓋了管理平行操作和提高效能的策略，以及 Python 中的非同步程式設計。

在後端開發中，確保安全性是至關重要的。本文探討了各種身份驗證方法、安全通訊協定（如 HTTPS）以及保護 REST API 的技術。為了高效管理非同步任務和即時資料處理，本文還介紹了 RabbitMQ 和 Kafka 等訊息代理。

本文教導讀者如何使用 Docker 和 Kubernetes 等技術來容器化和大規模管理應用程式。同時，也討論瞭如何使用無伺服器架構、現代化的持續整合和佈署工具，以及如何將應用程式佈署到 AWS 等雲端平台。

本文學習目標

  • 使用 Flask 和 FastAPI 建立具有強大後端邏輯的動態網頁應用程式
  • 透過學習 Python 的語法、函式和最佳實踐，撰寫高效且結構良好的後端程式碼
  • 使用非同步程式設計技術提高應用程式的效能和可擴充套件性
  • 使用 Kubernetes 和 Docker 對應用程式進行容器化和協調，以提高佈署和可擴充套件性
  • 使用 AWS 的雲端服務佈署應用程式，確保高用性和快速效能
  • 設定和管理 Python 開發環境，以提高效率和相容性
  • 使用 SQLAlchemy 整合和操作資料函式庫，以增強資料處理能力
  • 使用 OAuth 和 JWT 的先進授權和身份驗證功能保護網頁應用程式
  • 使用 RabbitMQ 和 Kafka 高效處理即時資料和代理訊息
  • 遵循最佳實踐，簡化流程、減少錯誤並實作持續整合和佈署

前言

歡迎閱讀《Python 後端開發實戰》。我是 Tim Peters，在本文中，我將多年軟體開發經驗濃縮，以幫助您探索 Python 後端程式設計的複雜世界。無論您是經驗豐富的 Python 開發者、非 Python 程式設計師進入 Python 的廣闊領域、全端開發者提升後端技能，還是剛剛開始的網頁開發者，本文都適合您。

我在從撰寫簡單指令碼轉向開發強大的後端系統時所面臨的挑戰，激發了我撰寫本文的靈感。多年的經驗告訴我，後端架構是任何成功應用程式的基礎。資料處理、安全執行和商業邏輯都發生在這裡。由於 Python 成為後端開發的首選語言，我看到了為開發者提供一個資源的需求，這個資源可以引導他們完成每個步驟。

本文首先介紹了為後端開發最佳化的 Python 開發環境的建立。您將學習如何使用適當的工具和函式庫來設定 Python，以提升您的編碼體驗。接著，我們將探討 Python 程式設計的核心，我將幫助您掌握其語法、資料結構和基本概念，為您打下堅實的基礎。

然後，我們將轉向更進階的主題，如使用 Flask 和 FastAPI 等流行的框架進行網頁開發。這些章節不僅旨在教您如何建立應用程式，還包括可擴充套件和可維護程式碼的結構和設計模式。

由於資料是後端程式設計的基礎，本文探討了資料函式倉管理技術。您將使用 PostgreSQL 和 MySQL 等關聯式資料函式庫，以及 MongoDB 等 NoSQL 選項，瞭解何時以及如何有效地使用它們。SQLAlchemy 展示瞭如何在應用程式中整合 ORM 以簡化資料函式庫操作。

隨著應用程式的發展，它們需要處理更複雜的任務，如非同步操作和即時資料處理。在這裡，我將向您展示如何在 Python 中進行非同步程式設計，以及如何使用 Kafka 進行即時資料處理。您將學習如何使用 Celery 管理背景任務，並建立可擴充套件的應用程式，以無縫處理大量資料。

安全性至關重要，本文全面探討瞭如何保護您的應用程式。從 JWT 和 OAuth 身份驗證到 API 端點安全性和 SSL 實作，您將學習如何有效地保護您的應用程式和資料。

最後，沒有現代化的後端是不完整的，您需要了解佈署和可擴充套件性。您將學習如何使用 Docker 對應用程式進行容器化，使用 Kubernetes 進行管理，並透過 AWS 佈署到雲端。我將演示這些技術如何協同工作，建立從開發到佈署的持續管道。

《Python 後端開發實戰》不僅僅是一本程式設計；它是一條通往成為熟練後端開發者的道路，能夠設計和佈署強大且高效的應用程式。加入我這段旅程，讓我們用 Python 一起創造出令人驚嘆的事物。

# 以下是一個簡單的 Flask 應用程式範例
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

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

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

#### 內容解密：
此範例展示了一個簡單的 Flask 網頁應用程式。首先，我們匯入必要的模組並建立一個 Flask 應用程式例項。然後，我們定義了一個路由 `/api/data`，它回應 GET 請求並傳回一個 JSON 物件。在 `if __name__ == '__main__':` 區塊中，我們啟動了 Flask 開發伺服器。

從Flask到FastAPI：Python後端開發的進化之路

簡介

在後端開發領域，Python一直是開發者的首選語言之一。隨著技術的不斷進步，Python的後端框架也在不斷演化。Flask和FastAPI是兩個非常流行的Python後端框架，它們各自有著不同的特點和優勢。本文將探討這兩個框架的差異，並展示如何從Flask遷移到FastAPI。

Flask與FastAPI的比較

效能

FastAPI相較於Flask，具有更出色的效能。FastAPI根據標準的Python型別提示，利用了Python 3.7+的非同步特性，能夠提供更高的效能和更快的執行速度。

型別提示與自動資料驗證

FastAPI的一大特色是其對型別提示的支援和自動資料驗證功能。這使得開發者能夠編寫更乾淨、更安全的程式碼，並且減少了手動驗證資料的需求。

相依性注入

FastAPI內建了相依性注入系統，使得管理應用程式的相依性變得更加容易和靈活。

互動式API檔案

FastAPI自動生成互動式API檔案，這大大簡化了API的測試和除錯過程。

從Flask遷移到FastAPI

路由與檢視

在Flask中，路由和檢視是透過裝飾器來定義的。遷移到FastAPI時，需要將這些裝飾器轉換為FastAPI的路徑操作函式。

# Flask
@app.route("/items/{item_id}", methods=["GET"])
def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

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

範本與靜態檔案

FastAPI不內建範本引擎，但可以輕鬆與Jinja2等範本引擎整合。靜態檔案的處理也與Flask類別似。

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.templating import Jinja2Templates

app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

@app.get("/items/{id}")
async def read_item(request: Request, id: str):
    return templates.TemplateResponse("item.html", {"request": request, "id": id})

資料函式庫整合

FastAPI可以與SQLAlchemy等ORM工具整合，實作資料函式庫操作。

from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from . import crud, models, schemas
from .database import SessionLocal, engine

models.Base.metadata.create_all(bind=engine)

app = FastAPI()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.post("/users/", response_model=schemas.User)
def create_user(user: schemas.UserCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    return crud.create_user(db=db, user=user)

微服務與雲端整合

簡介

在現代軟體開發中，微服務架構和雲端整合已經成為提升應用程式可擴充套件性、彈性和可靠性的關鍵技術。本章將探討微服務的原理、優勢以及如何在雲端環境中有效地整合和佈署微服務架構。

微服務架構概述

微服務是一種架構風格，它將應用程式構建為一組小型、鬆散耦合的服務。每個微服務都圍繞特定的業務功能構建，並且可以獨立開發、佈署和擴充套件。

微服務的特點

  • 獨立性：每個微服務都是獨立的，可以使用不同的程式語言、框架和資料函式庫。
  • 鬆散耦合：微服務之間透過定義良好的API進行通訊，降低了服務之間的依賴性。
  • 可擴充套件性：可以根據需求對特定的微服務進行擴充套件，而不影響其他服務。
  • 彈性：單個微服務的故障不會導致整個應用程式的當機。

雲端整合

雲端整合是指將應用程式或服務佈署到雲端環境中，利用雲端提供的資源和服務來提升應用程式的效能和可擴充套件性。

雲端整合的優勢

  • 彈性資源：雲端提供了按需使用的資源，可以根據需求動態調整。
  • 高用性：雲端服務提供商通常提供高用性和災難還原機制，確保應用程式的持續執行。
  • 降低成本：雲端模式通常採用按需付費的模式，降低了初始投資和營運成本。

微服務在雲端的佈署

將微服務佈署到雲端環境中，可以充分利用雲端的彈性和可擴充套件性。

佈署策略

  1. 容器化：使用Docker等容器技術，將微服務封裝成容器，實作環境的一致性和快速佈署。

    # 使用官方Python基礎映像
FROM python:3.9-slim

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 複製需求檔案並安裝依賴
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 複製應用程式碼
COPY . .

# 暴露應用程式埠
EXPOSE 8000

# 執行命令
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

    內容解密：

    • FROM python:3.9-slim：使用官方Python 3.9映像作為基礎，slim版本減少了映像大小。
    • WORKDIR /app：設定容器內的工作目錄為/app。
    • COPY requirements.txt ./ 和 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：複製requirements.txt檔案到容器中，並安裝所需的Python套件。
    • COPY . .：將當前目錄下的所有檔案複製到容器的/app目錄中。
    • EXPOSE 8000：宣告容器監聽8000埠。
    • CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]：設定容器的預設執行命令，使用uvicorn啟動FastAPI應用程式。

  2. 協調工具：使用Kubernetes等協調工具，管理微服務的佈署、擴充套件和維運。

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: university-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: university-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: university-app
    spec:
      containers:
      - name: university-app
        image: university-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8000

    內容解密：

    • apiVersion 和 kind：指定Kubernetes API版本和資源型別（Deployment）。
    • metadata.name：定義Deployment的名稱為university-app。
    • spec.replicas：設定初始的Pod副本數為3。
    • spec.selector.matchLabels 和 spec.template.metadata.labels：定義標籤選擇器，確保Deployment管理具有app: university-app標籤的Pod。
    • spec.template.spec.containers：定義容器列表，包括名稱、映像和埠組態。

最佳實踐

  • 監控和日誌記錄：實施全面的監控和日誌記錄機制，以便及時發現和解決問題。
  • 自動化測試和CI/CD：建立自動化測試流程和CI/CD管道，確保程式碼變更的品質和快速佈署。
  • 安全策略：實施強大的安全策略，包括身份驗證、授權和加密，保護微服務和資料的安全。

後端開發基礎

在「後端開發基礎」的第一章中，我們開始了一段探索現代網路應用程式背後核心元件的旅程。本章為理解後端開發的本質以及Python在此領域中扮演的重要角色奠定了基礎。我們首先定義了後端開發，詳細闡述了網路應用程式背後的功能和流程。

為何選擇Python進行後端開發

接下來，我們探討了為何Python成為後端開發的首選語言。我們瞭解到Python的簡潔性、靈活性，以及其強大的框架和函式庫生態系統都支援著後端開發。為了讓讀者具備必要的工具，我們逐步講解了如何設定開發環境，包括Python、Visual Studio Code和Linux。這樣的設定確保了讀者擁有一個穩固且一致的平台來開發後端應用程式。

虛擬環境與命令列介面

我們接著介紹了虛擬環境的概念，這對於管理依賴項和避免專案間的衝突至關重要。由於命令列操作能力對於後端開發者來說是必不可少的，我們講解了命令列介面（CLI）的基礎知識，使讀者具備高效作業系統的技能。

版本控制系統Git

版本控制是專業開發的另一個根本，我們向讀者介紹了Git，這是目前最廣泛使用的版本控制系統，用於追蹤變更和在軟體專案中協作。

Python基礎概念回顧

為了鞏固和更新讀者的Python技能，我們回顧了基本的概念，如語法、資料結構和函式，以確保讀者能夠妥善處理後端任務。

Python程式設計的最佳實踐

最後，我們在本章結束時介紹了Python程式設計的最佳實踐。這些幫助讀者編寫乾淨、可維護且高效的程式碼，從一開始就在後端開發生涯中養成良好的習慣。本章旨在建立一個堅實的基礎，使讀者在後續章節中能夠構建更複雜和動態的後端系統。

內容解密：

本章節的重點在於為讀者提供一個全面性的後端開發入門，涵蓋了從環境設定到程式設計最佳實踐的所有內容。透過逐步講解和實用範例，讀者能夠對後端開發有更深入的瞭解，並具備開始構建自己的後端應用程式的能力。

# 示例程式碼：使用Python建立一個簡單的HTTP伺服器
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer

class RequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        self.send_response(200)
        self.send_header('Content-type', 'text/html')
        self.end_headers()
        self.wfile.write(b"Hello, World!")

def run_server():
    server_address = ('', 8000)
    httpd = HTTPServer(server_address, RequestHandler)
    print("伺服器啟動於 http://localhost:8000/")
    httpd.serve_forever()

run_server()

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用Python的http.server模組建立一個簡單的HTTP伺服器。首先，我們定義了一個RequestHandler類別來處理HTTP請求。在這個例子中，我們只處理了GET請求，並傳回了一個簡單的"Hello, World!“訊息。然後，我們定義了一個run_server函式來啟動伺服器，並使其持續執行，監聽來自客戶端的請求。這個範例有助於讀者理解如何使用Python進行基本的網路程式設計。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。