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lai-bluejay/faker_flask

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faker-flask 框架

Build Status

概述

主要用于快速各类型的线上服务。

主要特色功能:

  • MVC开发架构拆分。(没C,由于都是remote function方式的调用)
  • 配合wizard进行开发和日志记录
  • DB操作的约束。mysql推荐使用records。
  • 日志记录分离

TODO——list

  • 常用Utils类的封装
  • logging规范化,
  • 单元测试范例,
  • 项目日志
  • 本地部署测试 (fabric+supervisor)

整个项目将模拟一个分单场景,通过开发staff和order对象,完成order和staff的匹配和分单。

要做新的开发的时候,可以在参照此场景的用例,进行改进。其中model,dao,objects, 以及外部的test 是开发人员主要的工作量,其他每次的变动并不是很大,基本Bug只会出现在红色区域

代码结构

    README.rst
    LICENSE
    setup.py
    requirements.txt
    faker   --- 项目名称
      /conf  配置文件
      /config  配置类
      /dao   数据获取层
      /data   数据
      /dbhelper  数据库对象
      /models   业务逻辑核心
      /objects  业务对象
      /servers   接口代码
      /utils
    docs --- 文档
      /conf.py
      /index.rst
    tests   ---测试用例
      /test_basic.py
      /test_advanced.py

代码包说明

项目包
    servers 控制path、接口的返回结果。根据wizard的设定,接口地址和server类名相同,指定remote-function进行调用。 --后续可能转为函数计算。
            
    models 模型层代码,主要是根据输入数据,进行数据库操作和进一步的加工处理,给出返回值到 调用的 server 层
    
    dao 数据访问层,将数据访问的操作封装在这里,最理想的情况,model 层没有SQL语句出现
    
    objects 模型映射代码,主要是将业务逻辑抽象出一些实体对象,将对对象的操作和数据填充写到这里。数据来源可以是 Mongo, Mysql 或者是 HTTP 请求
    
    dbhelper 数据库操作代码,分为 MySQL 和 Mongo 两种进行封装,只封装进行最简单的操作,由dao层调用,注意Mongo 和 MySQL 的数据库连接最好都是 连接池的形式。
    PyMongo自带连接池功能,而MySQL当前通过 records(SQLalchemy) 管理连接池
    
    utils 工具包,主要放一些不依赖于数据库,不依赖于业务的一些工具类。

test 单元测试代码包。里面的各个代码主要是在代码写好之后,写的测试用例,保证代码的基本情况可用

启动:gunicorn  -w1 -b0.0.0.0:12345 nvwa_order_grade_server:app --reload

新功能开发流程

如果要开发一个新的接口,请按照以下建议步骤来做,

重要的事情说三遍,先从Dao层开始先从Dao层开始先从Dao层开始Git每天提交Git每天提交Git每天提交

  • 前置:建立Git代码库,在完成重要功能或者结束一天工作之后,提交代码,写好PR,最好每天都有提交

  • 确认自己开发项目相关的数据库,以及查询量,配置开发库和生产库。(当前可以通过配置文件区分)

  • 确定日志的配置,如果是新的server,在log.conf中,增加新的section,并在configuration.py出初始化logger。所有的调试信息都写到logger中。

  • 编写 dao层 中 对应数据库的数据对象的代码,例如 dao/*.py 中的程序代码。完成数据获取的操作

  • 然后针对Dao层中的返回的数据,抽象出要处理的对象,构建Objects 层的内容,定义对象的属性和操作。比如针对我们的业务逻辑,抽象为订单、催收员、通讯录、分单器等,定义不同的属性和方法,在后续需要对订单难度、 通讯录排序等进行分单的时候,各个对象就能在model层有所联动。需要思考清楚,我们的对象是某一个催收员,还是催收团队,对应会有不同的属性和操作。

  • 添加测试用例tests/*.py 中的测试代码

  • 写实现业务的 model 层,并且对关键逻辑添加单元测试, 例如 models/nvwa_order_grade.py

  • 指定对应的请求处理的server,并且将 model 添加进入 server 的处理流程.

  • 编写一个调用对应接口的单元测试,检查其是否能够顺利运行,例如 test/services/test_service.py

  • 如果有新添加的工具类,添加到utils文件夹

  • 补充测试用例,运行其他所有的测试用例,看是否能够运行

  • 大量调用接口进行压力测试,看是否会报错

  • 上传Git的分支,标记版本(打Tag),完善 readme 文档,部分重要的业务逻辑除了接口文档还要写逻辑文档。

  • 有必要的情况注意记录changelog, #TODO, #FIX。如果有#TODO和#FIX的tag,上线前尽量grep检查一下。

注意事项

  • 从Mysql 或者 Mongo 中读取出的中文字符一般是 unicode 格式的,是否需要进行转码需要看实际情况
  • 新建的单元测试的主要思路是先想一个 story 再一步一步 assert
  • 整个代码开发,测试代码的要边写主代码,边写测试代码(一个一个小故事),代码写完之后,要整体运行一遍所有测试用例
  • 压力测试另外创建文件夹或者是写在其他项目中
  • 每个服务需要做到日志分离

TODO

Q&A

About

flask 快速搭建的代码模板。

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No releases published

Packages

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