分类： Python

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Python高级技术之：`Python`的`property-based testing`：`Hypothesis`库的实践。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天要跟大家聊聊一个听起来高大上，用起来贼爽的Python高级技术：Property-based testing，以及它的明星实现——Hypothesis库。 一、 啥是Property-based testing？为啥要用它？ 传统的单元测试，我们都是手搓一些特定的输入，然后断言输出是否符合预期。这种方式对于简单逻辑还行，但面对复杂场景，很容易挂一漏万。想象一下，你要测试一个函数，它接收一个整数列表作为输入，然后返回一个排序后的列表。你要测试多少种情况？空列表、只有一个元素的列表、已经排序好的列表、倒序的列表、包含重复元素的列表… 简直没完没了！ Property-based testing (PBT) 就牛逼了。它不是让你写具体的测试用例，而是让你描述输入数据的性质(property)，以及输出结果应该满足的性质(property)。然后，PBT框架（比如Hypothesis）会自动生成大量的、满足你定义的性质的随机输入，用这些输入去测试你的代码，并检查输出是否满足你定义的性质。如果发现问题，它还会自动缩小问题范围，找到导致bug的最小测试用 …

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Python高级技术之：`Python`的`fixture`：`pytest`的`fixture`在测试依赖注入中的应用。

各位观众老爷们，今天咱们来聊聊Python测试界的一大利器——pytest的fixture，这玩意儿啊，用好了能让你的测试代码优雅得像个诗人，用不好嘛…那就只能哭着加班了。 开场白：测试的烦恼 话说回来，写测试啊，有时候真的让人头大。尤其是当你的测试用例需要依赖一些共享的资源，比如数据库连接、配置文件、甚至是模拟的用户对象时，你会发现自己写了一堆重复的代码，而且维护起来简直就是噩梦。 举个例子，假设你要测试一个用户注册的功能，你可能需要在每个测试用例里都连接一次数据库，创建一些测试数据，然后再执行测试。这要是只有几个测试用例还好，要是几百个呢？你不得累死？ import sqlite3 def test_register_user_success(): # 建立数据库连接 conn = sqlite3.connect(‘:memory:’) cursor = conn.cursor() # 创建 users 表 cursor.execute(”’ CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY, username TEXT, email TEX …

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Python高级技术之：`Python`的`mocking`：`unittest.mock`和`pytest-mock`在单元测试中的应用。

各位靓仔靓女们，晚上好！今天咱来聊聊Python单元测试里一个很实用、但也容易让人头大的话题：Mocking。别怕，保证咱用最接地气的方式，把unittest.mock和pytest-mock这两个好伙伴给盘明白。 开场白：别让外部依赖拖你后腿 想象一下，你写了一个超牛的函数，功能强大，逻辑清晰。但是，它需要连接数据库，或者调用一个外部API。问题来了： 数据库挂了怎么办？ 测试总是连不上数据库，或者数据库里没数据，测试就过不了。 API收费了怎么办？ 免费API突然要收费，或者API每天调用次数有限制，测试总失败。 外部服务不稳定怎么办？ 网络不稳定，外部服务时好时坏，测试结果忽上忽下，让人怀疑人生。 这些外部依赖就像绊脚石，让你的单元测试寸步难行。这时候，Mocking就该闪亮登场了！ 什么是Mocking？ 简单来说，Mocking就是用“假货”代替“真货”。在单元测试中，我们用Mock对象来模拟外部依赖的行为，让你的函数只关注自己的核心逻辑，不受外部因素的干扰。 unittest.mock：Python自带的Mock神器 Python标准库自带了unittest.mock模块， …

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Python高级技术之：`Python`的`Circuit Breaker`模式：在分布式系统中的容错设计。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊一个在分布式系统里救命稻草一样的玩意儿——Circuit Breaker，也就是断路器模式。想象一下，家里电路跳闸了，总比烧坏电器强吧？这断路器模式，在软件世界里就是干这个的。 开场：为啥需要断路器？ 在单体应用时代，一个服务挂了，顶多就是这个服务自己倒霉。但到了微服务架构，一个请求可能要经过好几个服务，任何一个服务抽风，都可能导致整个链路雪崩。 举个例子，你访问一个电商网站，下单的时候需要调用用户服务、库存服务、支付服务。如果支付服务突然变得巨慢或者直接挂了，你的下单操作就会一直卡在那儿，占用着用户服务和库存服务的资源。如果请求很多，用户服务和库存服务可能也会被拖垮。 这就好比一辆车在高速公路上抛锚了，后面的车一辆接一辆地撞上来，造成连环车祸。断路器就是为了防止这种情况发生，它就像一个保险丝，当某个服务出现问题时，会暂时切断对该服务的调用，避免故障蔓延。 第一幕：断路器的工作原理 断路器模式的核心思想是“快速失败”和“自我修复”。它维护着一个状态机，通常有三种状态： Closed (关闭)： 这是断路器的正常状态。所有的请求都会被转发到目标服务。断路 …

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Python高级技术之：`Python`的`API Gateway`模式：在微服务架构中的设计与实现。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊微服务架构里的大管家——API Gateway。这玩意儿听起来高大上，其实说白了，就是个负责把客户端请求分发到各个微服务的小弟。但是，这个小弟可不简单，它能干的事情多着呢！ 一、微服务架构的“甜蜜的烦恼” 咱们先简单回顾一下微服务架构。想象一下，你原来只有一个大应用，啥都往里塞，代码臃肿，部署缓慢，改动一个地方，整个应用都要重启。后来，你幡然醒悟，决定把它拆分成一个个小的、自治的服务，每个服务负责一个特定的业务功能。 这下好了，开发效率是提高了，部署也灵活了，但是问题也来了： 客户端要访问多个微服务才能完成一个业务流程。 比如，买个东西，可能要访问用户服务、商品服务、订单服务、支付服务等等。 每个微服务暴露的接口可能不一样。 有的用REST，有的用gRPC，有的用GraphQL，客户端要适应不同的协议。 安全问题。 每个微服务都要进行认证和授权，重复工作量巨大。 监控和日志。 分布式追踪变得困难。 这些问题就像甜蜜的烦恼，让人欲罢不能。这时候，API Gateway就闪亮登场了！ 二、API Gateway：微服务架构的“门面担当” …

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Python高级技术之：`Python`的`UOW`（工作单元）模式：如何管理跨多个操作的事务。

各位编程界的探险家们，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python世界里一个听起来高大上，但其实挺实在的概念——UOW，也就是工作单元模式。 这名字听着像某种秘密特工组织，对吧？但它其实是咱们在处理数据库事务时的一个好帮手，尤其是在涉及到多个操作，需要保证要么全成功，要么全失败的场景下。 故事的开始：没有UOW的日子 想象一下，你正在开发一个在线商店，用户下单时，需要做以下几件事： 从用户账户扣款。 减少商品库存。 创建订单记录。 发送订单确认邮件。 如果这些操作都独立进行，会发生什么？ 场景一： 扣款成功，但扣库存失败（比如商品被别人抢先了），用户钱没了，商品也没了，客服电话被打爆。 场景二： 扣款成功，扣库存成功，创建订单失败（比如数据库连接断了），用户一脸懵逼，不知道订单是否生效。 这些都是噩梦啊！为了避免这种“薛定谔的订单”状态，我们需要一个机制，把这些操作捆绑在一起，要么都成功，要么都回滚。这就是事务的意义。 事务的基本概念：ACID 事务要保证四个特性，也就是所谓的ACID原则： 原子性（Atomicity）： 事务是一个不可分割的最小工作单元，要么全部成功，要么全 …

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Python高级技术之：`Python`的`Repository`模式：如何抽象数据访问层。

各位靓仔靓女，晚上好！ 今天咱们来聊聊Python里的Repository模式，这玩意儿听起来高大上，其实就是把数据访问这块儿给好好收拾收拾，让代码更干净、更好维护。可以理解为，你不想直接跟数据库打交道，你只想跟一个“仓库管理员”说：“给我拿个用户数据！” 为什么要搞这个Repository模式？ 设想一下，你写了一个电商网站，用户管理模块里，你需要从数据库里读取用户数据，更新用户数据。代码可能长这样： import sqlite3 def get_user(user_id): conn = sqlite3.connect(‘database.db’) cursor = conn.cursor() cursor.execute(“SELECT * FROM users WHERE id = ?”, (user_id,)) user = cursor.fetchone() conn.close() return user def update_user_email(user_id, new_email): conn = sqlite3.connect(‘database.db’) cur …

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Python高级技术之：`Python`的`Observer`模式：如何实现发布-订阅模型。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊Python中一个非常有趣的设计模式——观察者模式（Observer Pattern），也叫做发布-订阅模式。这玩意儿听起来高大上，但实际上理解起来很简单，用起来也相当顺手。 什么是观察者模式？（别被名字吓跑！） 想象一下，你订阅了一个你喜欢的博主的博客。只要他一更新文章，你的邮箱就会收到通知。这，就是一个典型的观察者模式！ 简单来说，观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。当这个主题对象的状态发生改变时，所有依赖它的观察者对象都会收到通知并自动更新。 这么说可能有点抽象，咱们换个更接地气的例子： 角色 作用 主题（Subject） 相当于那个博主，拥有自己的状态（比如文章内容），并且负责维护一个观察者列表，当状态改变时，通知所有观察者。 观察者（Observer） 相当于你，订阅了博主，当博主更新文章时，你会收到通知。 为什么要用观察者模式？（它能解决什么问题？） 解耦： 主题对象和观察者对象之间是松散耦合的。主题对象不需要知道观察者的具体实现，只需要知道它们实现了观察者接口即可。这使得系统更加灵活，易于扩展 …

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Python高级技术之：`Python`的`Proxy`模式：`__getattr__`和`__getattribute__`的实现。

各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python里一个有点意思的东西——Proxy模式，以及实现它的一大利器：__getattr__和__getattribute__。 先别被这些名字吓跑，其实它们就像是Python世界里的“中间人”或者“代理”，能帮你巧妙地处理对象属性的访问。准备好了吗？咱们这就开始！ 一、什么是Proxy模式？（别跟我说你是第一次听说） 想象一下，你想买演唱会门票，但是官方渠道太难抢了，于是你找了个黄牛，让他帮你搞定。这个黄牛就是个Proxy，他替你和官方售票系统打交道。 在编程世界里，Proxy模式也是类似的概念。它允许你创建一个代理对象，控制对另一个对象的访问。这个代理对象可以执行一些额外的操作，比如： 延迟初始化： 只有在真正需要的时候才创建目标对象。 访问控制： 限制对目标对象某些属性的访问。 日志记录： 记录对目标对象属性的访问情况。 缓存： 缓存目标对象属性的值，避免重复计算。 总之，Proxy模式就像一个“中间人”，可以在访问目标对象之前或之后做一些“手脚”，从而增强或改变原有的行为。 二、__getattr__：属性不存在的 …

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Python高级技术之：`Python`的`Decorator`模式：从`Python`语法糖到设计模式的演变。

各位听众，大家好！今天咱们来聊聊Python里一个既神秘又实用的小玩意儿——Decorator，也就是装饰器。别害怕“设计模式”这四个字，听我慢慢道来，保证你听完觉得，这玩意儿，真香！ 开场白：生活中的“装饰” 话说回来，啥叫装饰器？咱先从生活中找找感觉。你想啊，你穿一件普通的白T恤，挺朴素的吧？但要是你往上面印个喜欢的图案，或者戴条项链，甚至穿个外套，是不是感觉立刻就不一样了？这不就是给T恤“装饰”了一下嘛！ Python里的装饰器，作用也差不多，就是给函数或者类“装饰”一下，给它添点新功能，但又不改变它原本的代码。 第一幕：函数“变身”大法 最简单的装饰器，其实就是个函数。这个函数接收另一个函数作为参数，然后返回一个“增强版”的函数。 def say_hello(name): return f”Hello, {name}!” def make_uppercase(func): def wrapper(name): original_result = func(name) modified_result = original_result.upper() return modifie …

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