Как должны выглядеть современные сервисы на питоне, многие имеют представление. Все они, так или иначе, имеют поддержку асинхронных операций. А вот, как их лучше деплоить? Здесь некоторые руководства (как FastAPI) отвели целый раздел для рекомендаций, а некоторые (как Django) ограничились несколькими абзацами с крайне размытыми формулировками. Мне не посчастливилось следовать именно последнему.

Прочитав эту статью, Вы, возможно, захотите внести изменения в докерфайлы Ваших сервисов. Благодаря протоколам WSGI и ASGI, это можно сделать без особого труда. Именно поэтому все изложенные в статье советы - вредные. Также, Вы узнаете о nginx unit - ещё об одном годном сервере приложений.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Introduction to ASGI: Emergence of an Async Python Web Ecosystem" автора Florimond Manca.

"Черепахи рядом с водоемом", Ricard Baraham на unsplash.com

Python не замыкается только на Data Science, веб-разработка на Python вернулась с новым асинхронным витком в развитии языка!

Сейчас происходит много важных событий в экосистеме веб-разработки на Python. Одним из основных драйверов этих изменений является ASGI — Asynchronous Server Gateway Interface.

Я уже несколько раз упоминал ASGI в моем блоге, в частности, когда анонсировал Bocadillo (асинхронный open-source веб-фреймворк на Python — прим.пер.) и tartiflette-starlette (библиотека для построения GraphQL API поверх HTTP через ASGI — прим.пер.), но я никогда не писал подробное введение о нем. Теперь я это сделаю.

Эта статья нацелена на людей, интересующихся последними трендами в веб-разработке на Python. Я хочу пригласить вас на экскурсию, из которой вы узнаете, что такое ASGI, и что он означает для современной веб-разработки в мире Python.

Прежде чем мы начнем, я хотел бы рассказать, что недавно создал awesome-asgi — отличный список для отслеживания постоянно расширяющейся экосистемы ASGI.

Краткая история серверов WSGI Python

Предисловие

Привет, Хабр!

Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно.

В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.

Здесь я буду расссказывать о моем опыте настройки CI/CD c помощью GitHub Actions.

Эта статья поможет тем, кто хочет настроить автоматический деплой для личного/учебного проекта на свой удаленный сервер, пользуясь бесплатным сервисов GitHub Actions. Причем этим сервисом можно пользоваться бесплатно даже с приватным репозиторием (на момент написания статьи).

Акцентирую на тех моментах, которые для меня оказались не самыми очевидными, читая краткое руководство от Github.

Предполагается, что вы уже знаете, как пользоваться Github. По большому счету, не важно, какой у вас язык программирования или стек: главное - понять, как работают Github Actions и уметь применить его для любого проекта.

Siemens, без сомнения, производит качественные системы автоматизации, но компания ушла с нашего рынка, не оставив клиентам выбора.

Из‑за закрытой экосистемы доработка стала невозможной, было принято решение переходить на автоматизацию российского производителя.

В статье мы расскажем о том, насколько успешным оказался переход на примере промышленной вентиляции бассейна, спортивного комплекса и дворца единоборств.

Также мы рассмотрим и масштабирование: отличаются ли принципы работы промышленной вентиляции от домашних систем?

Доброго времени суток. 

Сегодня предлагаю разобраться что такое JAM stack. Каковы его принципы, какие части он имеет и вообще чем отличается от традиционных подходов. Так же в данной статье я поделюсь полезными ссылка где вы сможете найти почти что все что может потребоваться вам при работе с JAM stack.

Начиная с первой версии Python, развитием языка занимался его создатель — голландский программист Гвидо ван Россум, нареченный в рамках языка неофициальным, но очень солидным для open-source сообщества титулом Benevolent Dictator for Life (BDFL), что можно перевести как Бессрочный Великодушный Диктатор. По мере усложнения Python всё большую роль в его развитии стало играть комьюнити, и в июле 2018 года Гвидо отказался от титула. Начиная с версии 3.8, за будущее Python отвечает руководящий совет в составе нескольких известных разработчиков. В этом посте мы подробней расскажем о том, кто и как направляет развитие одного из главных языков программирования в современном мире.

Введение

Если в приложении есть длительные процессы, то вместо того, чтобы блокировать основной поток, вы должны обрабатывать их в фоновом режиме.

Чтобы достичь этого, мы расскажем вам о процессе настройки Celery и Redis для обработки длительно выполняющихся процессов в приложении FastAPI. Мы также будем использовать Docker и Docker Compose, чтобы связать все воедино. Наконец, мы рассмотрим, как протестировать задачи Celery с помощью модульных (unit) и интеграционных тестов.

Недавно, я столкнулся с задачей, когда с проекта на Python нужно было стряхнуть пыли и заставить работать чуточку производительнее. В следствии чего монолит был распилен на микросервисы, а брокером между сервисами стали всем знакомый RabbitMQ и такой же старый как сам Python - Celery. Проект был перенесен с Django на FastAPI, который по-моему субъективному мнению является идеальным решением для любых бэкендов на Python. Проблема с которой я столкнулся во время подключения Celery описана в данном посте.

Да, действительно, в этом посте не будет гайда, как поднять Celery в Django. Это статья для тех, кто уже пощупал Celery и хочет погрузиться в детали.

Мотивацией перевести эту статью были следующие вопросы, на которые я не знал ответа: при запуске создается процесс или поток? В какую очередь попадают отложенные задачи с ETA? А какие бывают очереди (спойлер: она не одна)? А в какой момент задача удаляется из очереди? Если я создам задачу с ETA=завтра_в_12:00, она ровно в этот момент и выполнится (спойлер: нет)?

Ответы на все эти вопросы в статье, велком!

В студенческие годы я написал на заказ много парсеров магазинов и социальных сетей. Со временем парсеры усложнялись и из скриптов превращались в полноценные веб-приложения c базой данных и Rest API. В статье описан шаблон веб-приложения, который использую для создания парсеров.

Использование Dramatiq как очередь задач и простой пример асинхронной задачи.