軟件架構

軟件架構，可以説是為特定的應用軟件創建一個藍圖設計。軟件架構中存在兩大挑戰：首先，軟件架構與需求必須保持一致，對尚未發現的需求或者發生演化的需求都是如此；其次，儘管常常發生架構實現的變更，但軟件架構與其對應的架構實現必須保持一致。本書包含很多示例和用例，通過這種直觀的方法來幫助你獲取成為一名成功的軟件架構師所需的一切。本書將幫助你瞭解Python的來龍去脈，以便可以用Python來構建和設計高度可擴展的、健壯的、簡潔的、性能強大的應用程序。 ^[1] 

Anand Balachandran Pillai是一名工程技術專家，在軟件企業有18年以上的工作經歷，他的主要研究在於軟件性能工程、高可擴展性架構、安全和開源社區等方面。 ^[1] 

(評審人)Mike Driscoll從2006年開始使用Python，曾合著了《the Core Python refcard for DZone》一書，並參與了《Python 3 Object Oriented Programming》、《Python 2.6 Graphics Cookbook》、《Tkinter GUI Application Development Hotshot》的評審工作和其他幾本書的撰寫工作。 ^[1] 

譯者序

關於作者

關於評審人

前言

第1章　軟件架構原理 1

1.1　軟件架構定義 2

1.1.1　軟件架構與設計 2

1.1.2　軟件架構相關的幾個方面 3

1.2　軟件架構的特徵 3

1.2.1　用架構來定義一種結構 3

1.2.2　由架構來挑選一組核心元素 4

1.2.3　由架構來捕獲早期的設計決策 4

1.2.4　由架構來管理利益相關者的需求 5

1.2.5　架構影響着組織結構 5

1.2.6　架構受到環境的影響 6

1.2.7　架構是對系統的文檔化 6

1.2.8　架構通常會遵循某個模式 7

1.3　軟件架構的重要性 7

1.4　系統架構與企業架構 8

1.5　架構的質量屬性 10

1.5.1　可修改性 11

1.5.2　可測試性 13

1.5.3　可擴展性 14

1.5.4　性能 15

1.5.5　可用性 16

1.5.6　安全性 17

1.5.7　可部署性 18

1.6　本章小結 19

第2章　編寫可修改可讀的代碼 20

2.1　什麼是可修改性 20

2.2　與可修改性相關的幾個方面 20

2.3　理解可讀性 21

2.3.1　Python和可讀性 21

2.3.2　可讀性–反模式 22

2.4　增強可讀性的各種技術 24

2.4.1　文檔化代碼 24

2.4.2　遵守編碼和風格規範 30

2.4.3　審查和重構代碼 31

2.4.4　註釋代碼 31

2.5　可修改性的基礎——內聚和耦合 32

2.5.1　測量內聚性和耦合性 33

2.5.2　字符串和文本處理 35

2.6　探索提高可修改性的策略 37

2.6.1　提供顯式接口 37

2.6.2　減少雙向依賴 37

2.6.3　抽象出公共服務 38

2.6.4　使用繼承技術 38

2.6.5　使用延遲綁定技術 42

2.7　度量——靜態分析工具 43

2.7.1　什麼是代碼壞味道 43

2.7.2　圈複雜度——McCabe度量 44

2.7.3　度量結果測試 45

2.7.4　運行靜態檢查器 47

2.8　重構代碼 53

2.8.1　降低複雜度 53

2.8.2　改善代碼壞味道 55

2.8.3　改善風格上和編碼上的問題 57

2.9　本章小結 57 ^[1] 

第3章　可測試性——編寫可測試的代碼 58

3.1　理解可測試性 58

3.1.1　軟件可測試性及相關屬性 58

3.1.2　架構級的方方面面 59

3.1.3　策略 60

3.2　白盒測試原理 65

3.2.1　單元測試 65

3.2.2　操作中的單元測試 66

3.2.3　單元測試模塊nose2 69

3.2.4　用py.test進行測試 70

3.2.5　代碼覆蓋 72

3.2.6　仿製一些東西 74

3.2.7　文檔中的內聯測試——doctest 78

3.2.8　集成測試 81

3.2.9　測試自動化 83

3.3　測試驅動開發 84

3.4　有迴文的TDD 85

3.5　本章小結 90

第4章　好的性能就是回報 92

4.1　什麼是性能 93

4.2　軟件性能工程 93

4.3　性能測試和度量工具 94

4.4　性能複雜度 95

4.5　度量性能 96

4.5.1　使用上下文管理器度量時間 97

4.5.2　使用timeit模塊來計時代碼 99

4.5.3　使用timeit度量代碼的性能 100

4.5.4　揭示時間複雜度——各種圖 102

4.5.5　使用timeit度量CPU時間 106

4.6　剖析 107

4.6.1　確定性剖析 107

4.6.2　使用cProfile和profile進行剖析 108

4.6.3　收集和報告統計數據 111

4.6.4　第三方剖析器 113

4.7　其他工具 119

4.7.1　objgraph 120

4.7.2　pympler 121

4.8　程序設計性能——數據結構 123

4.8.1　可變容器——鏈表、字典和集合 123

4.8.2　不可變容器——元組 124

4.8.3　高性能容器——集合模塊 125

4.8.4　概率數據結構——布隆過濾器 131

4.9　本章小結 134

第5章　開發可擴展的應用 136

5.1　可擴展性和性能 137

5.2　併發性 139

5.2.1　併發性與並行性 140

5.2.2　Python中的併發性——多線程機制 141

5.3　縮略圖產生器 141

5.3.1　縮略圖產生器——生產者/消費者架構 143

5.3.2　縮略圖產生器——使用鎖的資源約束 147

5.3.3　縮略圖產生器——使用信號量的資源約束 150

5.3.4　資源約束——信號量和鎖比較 153

5.3.5　縮略圖產生器——使用條件的URL速率控制器 153

5.4　多線程機制——Python和GIL 160

5.4.1　Python中的併發性——多進程機制 160

5.4.2　質數檢查器 161

5.4.3　排序磁盤文件 163

5.5　多線程與多進程比較 168

5.6　先入為主的與合作的多任務處理 170

5.7　Python中的asyncio模塊 173

5.8　等待future對象——async和await 175

5.9　concurrent.future——高級併發處理 178

5.9.1　磁盤縮略圖產生器 179

5.9.2　併發選項——如何選擇？ 181

5.10　並行處理庫 182

5.10.1　joblib 182

5.10.2　PyMP 183

5.10.3　fractals —— Mandelbrot集 184

5.11　Web擴展 189

5.11.1　擴展工作流——消息隊列和任務隊列 189

5.11.2　Celery —— 一種分佈式任務隊列 190

5.11.3　在Web上使用Python服務——WSGI 194

5.12　可擴展架構 197

5.12.1　垂直可擴展架構 197

5.12.2　水平擴展架構 198

5.13　本章小結 201

第6章　安全性——編寫安全代碼 202

6.1　信息安全架構 202

6.2　安全編碼 203 ^[1]