軟件架構(gòu)：Python語言實現(xiàn)

目錄
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前言
第1章　軟件架構(gòu)原理 1
1.1　軟件架構(gòu)定義 2
1.1.1　軟件架構(gòu)與設(shè)計 2
1.1.2　軟件架構(gòu)相關(guān)的幾個方面 3
1.2　軟件架構(gòu)的特征 3
1.2.1　用架構(gòu)來定義一種結(jié)構(gòu) 3
1.2.2　由架構(gòu)來挑選一組核心元素 4
1.2.3　由架構(gòu)來捕獲早期的設(shè)計決策 4
1.2.4　由架構(gòu)來管理利益相關(guān)者的需求 5
1.2.5　架構(gòu)影響著組織結(jié)構(gòu) 5
1.2.6　架構(gòu)受到環(huán)境的影響 6
1.2.7　架構(gòu)是對系統(tǒng)的文檔化 6
1.2.8　架構(gòu)通常會遵循某個模式 7
1.3　軟件架構(gòu)的重要性 7
1.4　系統(tǒng)架構(gòu)與企業(yè)架構(gòu) 8
1.5　架構(gòu)的質(zhì)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(jié) 19
第2章　編寫可修改可讀的代碼 20
2.1　什么是可修改性 20
2.2　與可修改性相關(guān)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(shù) 24
2.4.1　文檔化代碼 24
2.4.2　遵守編碼和風格規(guī)范 30
2.4.3　審查和重構(gòu)代碼 31
2.4.4　注釋代碼 31
2.5　可修改性的基礎(chǔ)——內(nèi)聚和耦合 32
2.5.1　測量內(nèi)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(shù) 38
2.6.5　使用延遲綁定技術(shù) 42
2.7　度量——靜態(tài)分析工具 43
2.7.1　什么是代碼壞味道 43
2.7.2　圈復雜度——McCabe度量 44
2.7.3　度量結(jié)果測試 45
2.7.4　運行靜態(tài)檢查器 47
2.8　重構(gòu)代碼 53
2.8.1　降低復雜度 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(jié) 57
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(guān)屬性 58
3.1.2　架構(gòu)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　仿制一些東西 74
3.2.7　文檔中的內(nèi)聯(lián)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(qū)動開發(fā) 84
3.4　有回文的TDD 85
3.5　本章小結(jié) 90
第4章　好的性能就是回報 92
4.1　什么是性能 93
4.2　軟件性能工程 93
4.3　性能測試和度量工具 94
4.4　性能復雜度 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　揭示時間復雜度——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(tǒng)計數(shù)據(jù) 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(shè)計性能——數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 123
4.8.1　可變?nèi)萜鳌湵?、字典和集?123
4.8.2　不可變?nèi)萜鳌M 124
4.8.3　高性能容器——集合模塊 125
4.8.4　概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——布隆過濾器 131
4.9　本章小結(jié) 134
第5章　開發(fā)可擴展的應用 136
5.1　可擴展性和性能 137
5.2　并發(fā)性 139
5.2.1　并發(fā)性與并行性 140
5.2.2　Python中的并發(fā)性——多線程機制 141
5.3　縮略圖產(chǎn)生器 141
5.3.1　縮略圖產(chǎn)生器——生產(chǎn)者/消費者架構(gòu) 143
5.3.2　縮略圖產(chǎn)生器——使用鎖的資源約束 147
5.3.3　縮略圖產(chǎn)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(chǎn)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中的并發(fā)性——多進程機制 160
5.4.2　質(zhì)數(shù)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——高級并發(fā)處理 178
5.9.1　磁盤縮略圖產(chǎn)生器 179
5.9.2　并發(fā)選項——如何選擇？ 181
5.10　并行處理庫 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 —— 一種分布式任務隊列 190
5.11.3　在Web上使用Python服務——WSGI 194
5.12　可擴展架構(gòu) 197
5.12.1　垂直可擴展架構(gòu) 197
5.12.2　水平擴展架構(gòu) 198
5.13　本章小結(jié) 201
第6章　安全性——編寫安全代碼 202
6.1　信息安全架構(gòu) 202
6.2　安全編碼 203