【Python高级编程】第六章：云原生与Serverless架构

择要：本文深入剖析Python在云原生与Serverless架构中的核心技术、应用场景与实践案例。系统讲解AWS Lambda/Azure Functions无服务化部署、Docker+Kubernetes容器化以及微服务通讯（gRPC、GraphQL）等关键技术，联合弹性扩展的AI推理服务与事件驱动的数据处置惩罚管道等应用场景，通过FastAPI+Serverless构建主动扩缩容OCR服务的案例，展示完整开辟流程与代码实现。提供可复现的Docker环境配置和Google Colab实践链接，对比传统部署与Serverless架构的性能差异，并联合Gartner技术曲线分析各范畴成熟度，帮助读者全面把握Python在云原生与Serverless范畴的应用。
  <hr>

  
<hr> 【Python高级编程】第六章：云原生与Serverless架构

笔者自述：笔者一直从事主动化和软件开辟干系职业，固然稳定，但近些年也越来越深刻的感觉到，AI的发展已经超出了想象，后续职业生存中如果没有AI算法加持，也很难再取得长足的进步。然而我们做为人类，应该是AI的主导者，而不能被AI逐渐代替和镌汰。因此我开始撰写这个专栏，意在帮助本身和有必要的偕行，把握python语言的高级编程本事，尤其是AI和算法应用层面的进阶知识，让我们逐步拥有掌控AI的能力，让本身以后有肯定资本立于不败之地。
关键词：Python；云原生；Serverless架构；AWS Lambda；Azure Functions；Docker；Kubernetes；gRPC；GraphQL；FastAPI
一、引言

随着云盘算技术的飞速发展，云原生与Serverless架构逐渐成为企业数字化转型的紧张技术方向。云原生技术通过容器化、微服务和主动化管理等手段，实现应用的快速部署、弹性扩展和高效运维；而Serverless架构则让开辟者无需管理服务器基础设施，专注于业务逻辑开辟，进一步降低运维本钱和进步开辟效率。Python凭借其简便的语法、丰富的库生态以及跨平台特性，在云原生与Serverless开辟中占据紧张职位。本章将围绕核心技术、应用场景和现实案例，深入探究Python在云原生与Serverless架构中的应用实践。
二、核心技术

2.1 AWS Lambda/Azure Functions无服务化部署

2.1.1 AWS Lambda简介与原理

AWS Lambda是亚马逊提供的Serverless盘算服务，允许开辟者上传代码，无需管理服务器即可运行函数。Lambda会根据请求主动扩展盘算资源，按现实运行时间计费。其原理是开辟者编写的函数代码被打包成zip文件上传至AWS，Lambda运行环境在接收到事件（如API请求、S3文件上传等）时，主动触发函数实行，并将效果返回。
2.1.2 AWS Lambda Python函数开辟与部署

以一个简单的Hello World函数为例，Python代码如下：

1. def lambda_handler(event, context):
2.     return {
3.    
4.        'statusCode': 200,
5.         'body': 'Hello, AWS Lambda!'
6.     }

复制代码

将上述代码生存为lambda_function.py，然后使用AWS CLI进行部署：

• 安装AWS CLI（如果尚未安装）：
  

1. curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.pkg"
2. sudo installer -pkg AWSCLIV2.pkg -target /

复制代码

• 配置AWS CLI，输入Access Key和Secret Key：
  

1. aws configure

复制代码

• 打包函数代码为zip文件：
  

1. zip lambda_function.zip lambda_function.py

复制代码

• 创建Lambda函数：
  

1. aws lambda create-function \
2.     --function-name hello-world-lambda \
3.     --runtime python3.8 \
4.     --zip-file fileb://lambda_function.zip \
5.     --handler lambda_function.lambda_handler \
6.     --role arn:aws:iam::YOUR_ACCOUNT_ID:role/YOUR_LAMBDA_ROLE

复制代码

将YOUR_ACCOUNT_ID和YOUR_LAMBDA_ROLE更换为现实的AWS账户ID和Lambda实行角色ARN。

• 测试函数：
  

1. aws lambda invoke \
2.     --function-name hello-world-lambda \
3.     --cli-binary-format raw-in-base64-out \
4.     --payload '{}' \
5.     output.txt

复制代码

实行后，output.txt文件中将表现函数实行效果。
2.1.3 Azure Functions简介与原理

Azure Functions是微软Azure平台提供的Serverless盘算服务，同样支持多种编程语言，包罗Python。它基于事件驱动模型，开辟者可以通过绑定（Bindings）轻松毗连到Azure的各种服务（如Blob存储、事件中心等）。Azure Functions在接收到事件时，会主动调用相应的函数，并处置惩罚输入输出。
2.1.4 Azure Functions Python函数开辟与部署

首先安装Azure Functions Core Tools：

1. npm install -g azure-functions-core-tools@4 --unsafe-perm true

复制代码

创建一个新的Azure Functions项目：

1. func init MyFunctionProj --python
2. cd MyFunctionProj
3. func new --name HttpTrigger --template "HTTP trigger"

复制代码

编辑HttpTrigger/__init__.py文件，编写函数代码：

1. import logging
3. import azure.functions as func
6. def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
7.     logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')
9.     name = req.params.get('name')
10.     if not name:
11.         try:
12.             req_body = req.get_json()
13.         except ValueError:
14.             pass
15.         else:
16.             name = req_body.get('name')
18.     if name:
19.         return func.HttpResponse(f"Hello, {
20.      name}. This HTTP triggered function executed successfully.")
21.     else:
22.         return func.HttpResponse(
23.              "Please pass a name on the query string or in the request body",
24.              status_code=400
25.         )

复制代码

部署到Azure：

1. func azure functionapp publish YOUR_FUNCTION_APP_NAME

复制代码

将YOUR_FUNCTION_APP_NAME更换为现实的Azure Function应用名称。
2.2 Docker+Kubernetes容器化

2.2.1 Docker简介与基础操纵

Docker是一个开源的容器化平台，它允许开辟者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器，确保应用在差异环境中运行的一致性。Docker容器基于镜像（Image）创建，镜像包含了运行应用所需的所有文件和配置。
常用Docker命令：

• 拉取镜像：
  

1. docker pull ubuntu:latest

复制代码

• 运行容器：
  

1. docker run -it ubuntu:latest bash

复制代码

上述命令会在交互式终端中启动一个基于最新Ubuntu镜像的容器，并进入容器的bash shell。

• 构建镜像：
  假设项目目次下有一个app.py文件和requirements.txt文件，内容如下：
  app.py：
  

1. print("Hello, Docker!")

复制代码

requirements.txt：

1. none

复制代码

创建一个Dockerfile：

1. # 使用Python 3.9作为基础镜像
2. FROM python:3.9-slim
4. # 设置工作目录
5. WORKDIR /app
7. # 复制项目文件到容器
8. COPY. /app
10. # 安装依赖
11. RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
13. # 定义容器启动时执行的命令
14. CMD ["python", "app.py"]

复制代码

在项目目次下实行以下命令构建镜像：

1. docker build -t my-python-app.

复制代码

• 运行镜像：
  

1. docker run my-python-app

复制代码

将输出Hello, Docker!。
2.2.2 Kubernetes简介与集群搭建

Kubernetes（简称K8s）是一个用于主动化部署、扩展和管理容器化应用的开源平台。它可以管理多个Docker容器，实现服务发现、负载均衡、主动扩缩容等功能。
使用Minikube在本地搭建Kubernetes集群：

• 安装Minikube：
  

1. curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
2. sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

复制代码

• 启动Minikube集群：
  

1. minikube start

复制代码

• 验证集群状态：
  

1. kubectl get nodes

复制代码

将表现集群节点信息。
2.2.3 在Kubernetes中部署应用

将上述构建的my-python-app镜像部署到Kubernetes集群：

• 创建一个deployment.yaml文件：
  

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   name: my-python-app-deployment
5.   labels:
6.     app: my-python-app
7. spec:
8.   replicas: 3
9.   selector:
10.     matchLabels:
11.       app: my-python-app
12.   template:
13.     metadata:
14.       labels:
15.         app: my-python-app
16.     spec:
17.       containers:
18.       - name: my-python-app
19.         image: my-python-app
20.         ports:
21.         - containerPort: 80

复制代码

• 
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。