Python HTTP 客户端：httpx 异步用法与 requests 的对比 大家好，今天我们来聊聊 Python 中 HTTP 客户端，重点对比 httpx 和 requests 在异步场景下的使用。requests 库以其简洁易用而闻名，长期以来一直是 Python HTTP 请求的首选方案。然而，在需要高并发和异步处理的场景下，requests 的同步阻塞特性就显得力不从心。httpx 库的出现，填补了这一空白，它提供了与 requests 类似的 API，同时支持同步和异步操作，更好地满足了现代 Web 应用的需求。 1. 两种库的基础概念 在深入异步用法之前，我们先简单回顾一下 requests 和 httpx 的基本概念。 requests: 一个优雅而简洁的 Python HTTP 库，基于 urllib3 构建，以人类友好的 API 著称。它默认是同步阻塞的。 httpx: 一个完全兼容 requests 的 HTTP 客户端，但增加了对 HTTP/2 的支持，并且支持同步和异步操作。它构建于 asyncio 之上，能够充分利用异步编程的优势。 2. request …
如何使用`Docker`和`Kubernetes`容器化`Python`应用，并进行`自动`部署和`扩缩容`。
使用 Docker 和 Kubernetes 容器化 Python 应用并实现自动部署和扩缩容 大家好，今天我们来聊聊如何使用 Docker 和 Kubernetes 来容器化 Python 应用，并实现自动部署和扩缩容。这是一个非常实用的话题，能够帮助大家更好地管理和部署 Python 应用，提高开发效率和系统稳定性。 1. 容器化：使用 Docker 打包 Python 应用 容器化的第一步是使用 Docker 将我们的 Python 应用打包成一个镜像。Docker 镜像包含了运行 Python 应用所需的所有依赖项、库和代码。 1.1 准备 Python 应用 首先，我们需要一个简单的 Python 应用。这里我们创建一个 Flask 应用，它会返回 "Hello, World!"。 # app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route(“/”) def hello_world(): return “<p>Hello, World!</p>” if __na …
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`Python`的`GraphQL`后端：`Graphene`和`Ariadne`的`实现`与`对比`。
Python GraphQL 后端：Graphene 与 Ariadne 的实现与对比 大家好，今天我们要深入探讨如何在 Python 中构建 GraphQL 后端，重点比较两个流行的库：Graphene 和 Ariadne。我们将从基本概念入手，逐步分析它们的实现方式，并通过示例代码进行对比，最终帮助大家选择最适合自己项目的工具。 1. GraphQL 基础 在深入 Graphene 和 Ariadne 之前，我们先简单回顾一下 GraphQL 的核心概念。 Schema (模式): 定义了 API 中可用的数据类型以及可以执行的操作（查询、变更和订阅）。 Types (类型): 定义了数据的结构，包括字段及其类型。常见的类型包括 Scalar 类型 (Int, Float, String, Boolean, ID) 和 Object 类型。 Resolvers (解析器): 负责从底层数据源获取数据，并将其返回给 GraphQL 查询引擎。每个字段都需要一个解析器。 Query (查询): 用于读取数据的操作。 Mutation (变更): 用于修改数据的操作。 Subscript …
如何使用`Aiohttp`或`Sanic`构建`高并发`的`异步`Web服务。
好的，下面是关于使用Aiohttp或Sanic构建高并发异步Web服务的技术文章。 使用Aiohttp或Sanic构建高并发异步Web服务 今天我们来聊聊如何利用Aiohttp或Sanic构建高并发的异步Web服务。在如今高流量、高负载的应用场景下，异步Web框架的重要性日益凸显。相比传统的同步框架，异步框架能够更好地利用系统资源，提升吞吐量和响应速度。 1. 异步Web框架的选择：Aiohttp vs. Sanic Aiohttp和Sanic都是流行的Python异步Web框架，它们都基于asyncio库，具有非阻塞、事件循环的特性。选择哪个框架取决于具体的需求和偏好。 特性 Aiohttp Sanic 基础 基于asyncio，更加原生 基于uvloop，性能更优，语法更简洁 性能 较高，但可能略逊于Sanic 很高，uvloop带来显著性能提升 中间件 功能强大，但配置相对复杂 简单易用，配置清晰 路由 灵活，但可能需要更多自定义 简洁明了，易于理解和使用 社区支持 庞大，文档完善 活跃，文档质量较高 适用场景 对asyncio有深入理解，需要更底层控制 追求高性能，快速开发 学 …
`Python`的`Web`服务`安全`：`CSRF`、`XSS`和`SQL`注入的`防御`。
好的，下面是关于Python Web服务安全防御的讲座文章： Python Web 服务安全：CSRF、XSS 和 SQL 注入的防御 大家好，今天我们来聊聊 Python Web 服务安全中三个非常重要的方面：CSRF（跨站请求伪造）、XSS（跨站脚本攻击）和 SQL 注入。这些都是Web应用中最常见的安全威胁，理解并有效地防御它们对于构建安全可靠的Web应用至关重要。 一、CSRF (Cross-Site Request Forgery) 跨站请求伪造 1. 什么是 CSRF？ CSRF 是一种攻击，攻击者诱使用户在不知情的情况下执行非用户本意的操作。它利用了用户在受信任网站上的已认证状态，通过恶意网站、电子邮件等方式，向受信任网站发起伪造的请求。 举个例子： 假设用户已经登录了银行网站 bank.com，并且银行网站使用 Cookie 来验证用户身份。攻击者创建一个恶意网站 evil.com，其中包含以下 HTML 代码： <img src=”http://bank.com/transfer?account=attacker&amount=1000″> 如果用 …
如何使用`Celery`的`任务`签名和`工作流`实现`复杂`的`后台`任务。
Celery 任务签名与工作流：构建复杂后台任务的艺术 大家好！今天我们来深入探讨 Celery 中两个非常重要的概念：任务签名（Signatures）和工作流（Workflows）。它们是构建复杂、可靠的后台任务系统的基石。我们将从任务签名开始，逐步过渡到更高级的工作流应用，并通过大量的代码示例，让你真正理解如何运用它们来解决实际问题。 任务签名：定义任务调用的蓝图 任务签名本质上就是一个定义了任务调用的蓝图。它包含了执行任务所需的全部信息，例如要执行的任务函数、传递给任务的参数、以及一些执行选项（例如重试策略、截止时间等）。有了签名，我们可以将任务调用与其执行解耦，从而实现更灵活的调度和编排。 1. 基本概念 在 Celery 中，我们可以通过 signature 函数或者任务装饰器的 .s() 方法来创建任务签名。 from celery import Celery app = Celery(‘my_app’, broker=’redis://localhost:6379/0′) @app.task def add(x, y): return x + y # 使用 signatu …
`Django`的`多租户`架构：`Schema`模式和`Shared`模式的`实现`。
Django 多租户架构：Schema 模式与 Shared 模式实现 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一下 Django 多租户架构的两种主要实现模式：Schema 模式和 Shared 模式。多租户架构允许单个应用程序实例为多个独立的用户（租户）提供服务，每个租户拥有自己的数据和配置，但共享底层的基础设施。选择哪种模式取决于应用程序的需求、性能考虑、数据隔离级别以及维护成本。 多租户架构概述 在深入讨论 Schema 模式和 Shared 模式之前，我们先简要回顾一下多租户架构的核心概念。 租户 (Tenant): 指应用程序的一个独立用户或客户。每个租户应该感觉自己在使用一个独立的应用程序实例。 数据隔离: 多租户架构的关键在于确保租户之间的数据隔离，防止未经授权的数据访问和篡改。 资源共享: 多个租户共享底层的计算、存储和网络资源，从而降低成本并提高资源利用率。 Schema 模式 (Database Per Tenant) Schema 模式为每个租户创建一个独立的数据库 schema（或数据库），这是最彻底的数据隔离方法。每个租户的数据存储在自己的 schema 中，与 …
如何使用`FastAPI`的`依赖`注入`系统`实现`可测试`和`可维护`的`API`。
好的，我们开始。 使用 FastAPI 依赖注入构建可测试和可维护的 API 大家好！今天我们来深入探讨如何利用 FastAPI 的依赖注入系统构建可测试和可维护的 API。依赖注入是一种强大的设计模式，可以显著提高代码的模块化程度、可复用性和可测试性。FastAPI 对此提供了优雅且强大的支持。 什么是依赖注入？ 简单来说，依赖注入是一种将组件（类、函数等）的依赖关系从组件自身解耦的设计模式。组件不负责创建或查找其依赖项，而是由外部“注入”这些依赖项。 考虑一个简单的例子： class DatabaseConnection: def connect(self): print(“Connecting to the database…”) # … 实际连接数据库的代码 … return “Connected to database” class UserService: def __init__(self, db_connection: DatabaseConnection): self.db_connection = db_connection def get_user(s …
`Python`的`文件`I/O：`os`和`pathlib`的`高级`用法。
好的，现在开始讲解 Python 文件 I/O：os 和 pathlib 的高级用法。 Python 文件 I/O：os 和 pathlib 的高级用法 文件 I/O (Input/Output) 是任何编程语言的基础操作之一。Python 提供了多种方法来处理文件，其中 os 和 pathlib 模块是最常用的两个。os 模块提供了与操作系统交互的功能，包括文件和目录操作，而 pathlib 模块则提供了一种面向对象的方式来操作文件路径。本讲座将深入探讨这两个模块的高级用法，帮助你更有效地进行文件 I/O 操作。 1. os 模块高级用法 os 模块提供了一系列函数，用于执行与操作系统相关的任务，如创建、删除、重命名文件和目录，以及获取文件信息等。 1.1. 文件和目录操作 创建目录： os.mkdir(path, mode=0o777)：创建单个目录。 os.makedirs(path, mode=0o777, exist_ok=False)：递归创建目录，如果父目录不存在，则自动创建。exist_ok=True 表示如果目录已存在，则不引发异常。 import os try: o …
`Python`的`日志`系统：`logging`模块的`高级`配置和`实践`。
Python Logging 模块高级配置与实践 大家好，今天我们来深入探讨 Python 的 logging 模块，重点讲解其高级配置和一些最佳实践。logging 模块是 Python 内置的标准日志记录工具，它功能强大，可以灵活地控制日志的输出级别、格式和目的地。掌握其高级用法，能显著提高程序的健壮性和可维护性。 1. Logging 模块基础回顾 在深入高级配置之前，我们先快速回顾一下 logging 模块的基础概念： Logger: 日志记录器，是应用程序与 logging 模块交互的入口点。每个 Logger 实例都有一个名称，通过名称可以构成一个层次结构。 Handler: 处理器，负责将日志记录输出到不同的目的地，例如控制台、文件、网络等。 Formatter: 格式器，定义日志记录的最终输出格式。 Level: 日志级别，用于控制哪些日志记录会被处理。常见的级别包括 DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL。 Filter: 过滤器，用于更细粒度地控制哪些日志记录会被处理。 以下是一个简单的日志记录示例： import logging …