Applications synchrones
Les applications monolithiques sont un type de logiciel dans lequel tous les composants du système (par exemple, l'interface utilisateur, la logique métier et la base de données) sont intégrés dans une structure unique et unifiée. Dans cette architecture, tous les composants s'exécutent dans le cadre d'une seule application.
Caractéristiques des applications monolithiques
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Structure unifiée :
Tous les composants (frontend, backend et base de données) sont contenus dans un seul exécutable ou processus.
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Développement et déploiement simples :
Les développeurs gèrent une base de code unique, ce qui simplifie le développement et le déploiement.
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Bonnes performances pour les projets à petite échelle :
Convient aux projets de petite ou moyenne taille où la rapidité et la simplicité sont des priorités.
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Dépendance élevée des composants :
Même de petits changements peuvent nécessiter la reconstruction et le redéploiement de l'intégralité de l'application.
Avantages des applications monolithiques
-
Développement initial plus simple :
Plus facile à démarrer pour les petits projets car il n'est pas nécessaire de mettre en œuvre des services séparés.
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Plus facile à gérer :
Une base de code et un déploiement pour l'ensemble de l'application.
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Idéal pour les petites équipes :
Convient aux équipes qui ne nécessitent pas de services de fractionnement.
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Hautes performances pour des requêtes simples :
Aucune communication interservices signifie des temps de réponse plus rapides.
Inconvénients des applications monolithiques
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Évolutivité difficile :
Pour les grands projets, la mise à l'échelle ou la modification de parties du système nécessite souvent de réécrire des parties importantes du code.
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Risque élevé de changements :
De petits changements peuvent avoir un impact sur la fonctionnalité de l'ensemble du système.
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Gestion complexe pour grandes équipes :
Gérer une grande base de code devient un défi pour les grandes équipes de développement.
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Longs délais de déploiement :
À mesure que l'application se développe, les temps de compilation et de déploiement augmentent.
Quand utiliser des applications monolithiques ?
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Projets petits à moyens :
Lorsque le projet est petit et ne nécessite pas une évolutivité étendue.
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Petites équipes de développement :
Lorsque l'équipe est petite et que diviser les tâches créerait une complexité inutile.
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Durée limitée :
Quand le projet doit être livré rapidement.
Créer une application monolithique avec Django
Django est conçu par défaut pour créer des applications monolithiques, ce qui facilite la création d'une application complète où toutes les parties, telles que la logique métier, la couche de présentation et la gestion de base de données, sont intégrées dans une structure unique.
Étapes pour créer une application monolithique dans Django
1. Créer un projet Django
Tout d'abord, créez un nouveau projet Django, qui met en place la structure globale de votre application.
django-admin startproject myproject cd myproject
2. Créer des applications
Dans une architecture monolithique, chaque application est responsable d'une partie spécifique du projet, mais toutes les applications résident dans une base de code partagée et sont interconnectées.
python manage.py startapp blog python manage.py startapp shop
- Application Blog : Gère les publications et les articles.
- Shop App : Gère les produits et les achats.
3. Paramètres initiaux dans settings.py
Ajoutez les applications nouvellement créées au fichier settings.py.
INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'blog', 'shop', ]
4. Définir des modèles
Chaque application définit des modèles liés à ses fonctionnalités. Ces modèles se connectent directement à la base de données.
Application de blog (models.py) :
from django.db import models class Post(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) content = models.TextField() created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True) def __str__(self): return self.title
Application boutique (models.py) :
from django.db import models class Product(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) description = models.TextField() def __str__(self): return self.name
5. Gestion de base de données
Migrer les modèles vers la base de données :
python manage.py makemigrations python manage.py migrate
6. Définir les URL
Définissez les itinéraires de vos applications dans le fichier urls.py du projet.
monprojet/urls.py :
from django.contrib import admin from django.urls import path, include urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('blog/', include('blog.urls')), # Blog App URL path('shop/', include('shop.urls')), # Shop App URL ]
blog/urls.py :
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('', views.index, name='blog_index'), ]
shop/urls.py :
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('', views.index, name='shop_index'), ]
7. Créer des vues
Les vues gèrent les demandes et envoient des réponses.
Application de blog (views.py) :
from django.shortcuts import render from .models import Post def index(request): posts = Post.objects.all() return render(request, 'blog/index.html', {'posts': posts})
Application boutique (views.py) :
from django.shortcuts import render from .models import Product def index(request): products = Product.objects.all() return render(request, 'shop/index.html', {'products': products})
8. Créer des modèles
Définissez des modèles pour afficher les données dans vos applications.
Modèle de blog (blog/templates/blog/index.html) :
<h1>Blog Posts</h1> <ul> {% for post in posts %} <li>{{ post.title }}</li> {% endfor %} </ul>
Modèle de boutique (shop/templates/shop/index.html) :
<h1>Shop Products</h1> <ul> {% for product in products %} <li>{{ product.name }} - ${{ product.price }}</li> {% endfor %} </ul>
9. Exécutez le serveur et testez le projet
Exécutez le serveur Django et testez votre application :
django-admin startproject myproject cd myproject
- Ouvrez http://127.0.0.1:8000/blog/ pour afficher les articles du blog.
- Ouvrez http://127.0.0.1:8000/shop/ pour voir les produits.
Avantages et inconvénients de cette approche dans Django
Avantages :
- Simplicité dans le développement :Toutes les parties du projet sont dans une seule structure gérable.
- Intégration complète :Tous les composants sont directement connectés sans la complexité de la communication interservices.
Inconvénients :
- Évolutivité limitée :À mesure que le projet se développe, la gestion de la base de code devient plus difficile.
- Risque élevé :Une erreur dans une partie peut avoir un impact sur l'ensemble du système.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.
