Python设计模式
柴一平, 徐海洋 译
出版时间：2025年03月
页数：304
“这是社区一直在等待的书：Python中现代应用程序架构的转变是什么样子的！Harry和Bob展示了在一个优雅、动态的语言中依赖倒置原则的美感。”
——Brandon Rhodes
Python-patterns.guide作者
“到目前为止，几乎没有任何关于如何在Python中编写可维护的大规模系统的Python原生材料。这本书展示了Python完全胜任严肃的软件开发。”
——Hynek Schlawack
Pythonista、博客作者和演讲者
随着Python的受欢迎程度不断增加，项目也变得越来越大且复杂。许多Python开发人员对高层次的软件设计模式感兴趣，例如六边形/整洁架构、事件驱动架构和领域驱动设计（DDD）推荐的战略模式。但是，将这些模式应用于Python项目中并不总是那么简单。
在这本实用指南中，来自MADE.com的Harry Percival和Bob Gregory介绍了经过验证的架构设计模式，帮助Python开发人员管理应用程序复杂性，并从他们的测试套件中获得最大价值。
每种模式都用优雅且惯用的Python实例进行了说明，避免了一些Java和C#语法的冗长。模式包括：
● 依赖倒置及其与端口和适配器（六边形/整洁架构）的联系。
● 领域驱动设计中的实体、值对象和聚合之间的区分。
● 持久存储的仓储和工作单元模式。
● 事件、命令和消息总线。
● 命令查询责任分离（CQRS）。
● 事件驱动架构和反应式微服务。
——Brandon Rhodes
Python-patterns.guide作者
“到目前为止，几乎没有任何关于如何在Python中编写可维护的大规模系统的Python原生材料。这本书展示了Python完全胜任严肃的软件开发。”
——Hynek Schlawack
Pythonista、博客作者和演讲者
随着Python的受欢迎程度不断增加，项目也变得越来越大且复杂。许多Python开发人员对高层次的软件设计模式感兴趣，例如六边形/整洁架构、事件驱动架构和领域驱动设计（DDD）推荐的战略模式。但是，将这些模式应用于Python项目中并不总是那么简单。
在这本实用指南中，来自MADE.com的Harry Percival和Bob Gregory介绍了经过验证的架构设计模式，帮助Python开发人员管理应用程序复杂性，并从他们的测试套件中获得最大价值。
每种模式都用优雅且惯用的Python实例进行了说明，避免了一些Java和C#语法的冗长。模式包括：
● 依赖倒置及其与端口和适配器（六边形/整洁架构）的联系。
● 领域驱动设计中的实体、值对象和聚合之间的区分。
● 持久存储的仓储和工作单元模式。
● 事件、命令和消息总线。
● 命令查询责任分离（CQRS）。
● 事件驱动架构和反应式微服务。
- 前言
- 第0章 概述
- 第一部分 构建支持领域模型的架构
- 第1章 领域建模
- 1.1 什么是领域模型
- 1.2 探索领域语言
- 1.3 单元测试领域模型
- 1.3.1 数据类非常适合值对象
- 1.3.2 值对象和实体
- 1.4 并非一切都必须是对象：领域服务函数
- 1.4.1 基于Python的魔法方法利用Python使用我们的模型
- 1.4.2 异常也可以表达领域概念
- 第2章 存储库模式
- 2.1 持久化我们的领域模型
- 2.2 一些伪代码：我们需要什么
- 2.3 将DIP应用于数据访问
- 2.4 回顾：我们的模型
- 2.4.1 一般的ORM方式：模型依赖于ORM
- 2.4.2 反转依赖关系：ORM依赖于模型
- 2.5 介绍存储库模式
- 2.5.1 抽象的存储库
- 2.5.2 什么是权衡
- 2.6 构建用于测试的假存储库现在变得微不足道
- 2.7 在Python中，什么是端口和适配器
- 2.8 总结
- 第3章 一个简要的插曲：关于耦合和抽象
- 3.1 抽象状态有助于增加可测试性
- 3.2 选择正确的抽象
- 3.3 实现我们所选择的抽象
- 3.3.1 使用伪造和依赖注入进行边缘到边缘测试
- 3.3.2 为什么不直接修补呢
- 3.4 总结
- 第4章 我们的第一个用例：Flask API和服务层
- 4.1 将我们的应用程序连接到真实世界
- 4.2 第一个端到端测试
- 4.3 直接实现
- 4.4 需要数据库检查的错误条件
- 4.5 引入服务层，并使用FakeRepository对其进行单元测试
- 4.6 为什么一切都被称为服务
- 4.7 将事物放入文件夹以查看它们的归属
- 4.8 总结
- 第5章 高速挡和低速挡的TDD
- 5.1 我们的测试金字塔看起来怎么样
- 5.2 应该将领域层测试转移到服务层吗
- 5.3 在决定编写哪种测试时
- 5.4 高速挡和低速挡
- 5.5 将服务层测试与领域完全解耦
- 5.5.1 改进：在Fixture函数中保留所有领域依存关系
- 5.5.2 添加缺失的服务
- 5.6 将改进贯穿到E2E测试中
- 5.7 总结
- 第6章 工作单元模式
- 6.1 工作单元与存储库协作
- 6.2 通过集成测试驱动UoW
- 6.3 工作单元及其上下文管理器
- 6.3.1 真正的工作单元使用SQLAlchemy会话
- 6.3.2 用于测试的假工作单元
- 6.4 在服务层中使用工作单元（UoW）
- 6.5 提交/回滚行为的显式测试
- 6.6 显式提交与隐式提交
- 6.7 示例：使用工作单元将多个操作分组到一个原子单元中
- 6.7.1 示例1：重新分配
- 6.7.2 示例2：更改批次数量
- 6.8 整理集成测试
- 6.9 总结
- 第7章 聚合和一致性边界
- 7.1 为什么不直接使用电子表格运行所有内容
- 7.2 不变量、约束和一致性
- 7.3 什么是聚合
- 7.4 选择聚合
- 7.5 一个聚合=一个存储库
- 7.6 关于性能
- 7.7 乐观并发控制与版本号
- 7.8 测试我们的数据完整性规则
- 7.8.1 使用数据库事务隔离级别强制执行并发规则
- 7.8.2 悲观并发控制示例：SELECT FOR UPDATE
- 7.9 总结
- 7.10 第一部分概述
- 第二部分 事件驱动架构
- 第8章 事件和消息总线
- 8.1 避免造成混乱
- 8.1.1 首先，让我们避免弄乱我们的Web控制器
- 8.1.2 不要弄乱我们的模型
- 8.1.3 或者尝试一下使用服务层
- 8.2 单一职责原则
- 8.3 全部都使用消息总线
- 8.3.1 模型记录事件
- 8.3.2 事件是简单的数据类
- 8.3.3 模型触发事件
- 8.3.4 消息总线将事件映射到处理程序
- 8.4 选项1：服务层从模型中获取事件并将其添加到消息总线
- 8.5 选项2：服务层自己触发事件
- 8.6 选项3：工作单元将事件发布到消息总线
- 8.7 总结
- 第9章 深入探讨消息总线
- 9.1 新的需求引导我们走向新的架构
- 9.2 将服务层方法重构为消息处理程序
- 9.2.1 消息总线现在从工作单元（UoW）收集事件
- 9.2.2 我们所有的测试也是根据事件编写的
- 9.2.3 丑陋的处理方法：消息总线必须返回结果
- 9.2.4 修改API以处理事件
- 9.3 实现我们的新需求
- 9.4 测试驱动新的处理程序
- 9.4.1 实现
- 9.4.2 领域模型的新方法
- 9.5 选读：使用模拟消息总线对事件处理程序进行单元测试
- 9.6 总结
- 9.6.1 我们实现了什么
- 9.6.2 我们为什么这么实现
- 第10章 命令与命令处理程序
- 10.1 命令与事件
- 10.2 异常处理的差异
- 10.3 讨论：事件，命令，以及错误处理
- 10.4 同步错误恢复
- 10.5 总结
- 第11章 事件驱动架构：使用事件集成微服务
- 11.1 分布式泥球和名词思维
- 11.2 分布式系统中的错误处理
- 11.3 替代方案：使用异步消息进行时间解耦
- 11.4 使用Redis发布/订阅通道进行集成
- 11.5 使用端到端测试进行全面测试驱动
- 11.5.1 Redis是另一个围绕消息总线的轻量适配器
- 11.5.2 新发出的事件
- 11.6 内部事件与外部事件
- 11.7 总结
- 第12章 命令–查询责任分离
- 12.1 领域模型用于写
- 12.2 大部分用户不会买你的家具
- 12.3 Post/Redirect/Get和CQS
- 12.4 抓紧你的午餐，朋友们
- 12.5 测试CQRS视图
- 12.6 “显而易见”的替代方案1：使用现有存储库
- 12.7 领域模型未针对读取操作进行优化
- 12.8 “显而易见”的替代方案2：使用ORM
- 12.9 SELECT N+1和其他性能考量
- 12.10 是时候完全随波逐流了
- 12.11 更改读取模型的实现很容易
- 12.12 总结
- 第13章 依赖注入和Bootstrapping
- 13.1 隐式依赖与显式依赖
- 13.2 显式依赖不是很奇怪和Java式吗
- 13.3 准备处理程序：带有闭包和部分函数的手动DI
- 13.4 使用类的备选方案
- 13.5 Bootstrap脚本
- 13.6 消息总线在运行时提供处理程序
- 13.7 在程序入口使用Bootstrap
- 13.8 在测试中初始化DI
- 13.9 “正确”构建适配器：一个可用示例
- 13.9.1 定义抽象和具体实现
- 13.9.2 为你的测试完成一个假的版本
- 13.9.3 找出如何集成测试真实事物的方法
- 13.10 总结
- 后记
- 附录A 图表和表格汇总
- 附录B 项目结构模板
- 附录C 交换基础设施：全部使用CSV
- 附录D 存储库和工作单元Django模式
- 附录E 验证
书名：Python设计模式
译者：柴一平, 徐海洋 译
国内出版社：中国电力出版社
出版时间：2025年03月
页数：304
书号：978-7-5198-9182-4
原版书书名：Architecture Patterns with Python
原版书出版商：O'Reilly Media
本书封面上的动物是缅甸巨蟒（学名：Python bivitattus）。如你所料，缅甸蟒蛇原产于东南亚。如今，它生活在南亚、缅甸、中国和印度尼西亚的丛林和沼泽中，在佛罗里达州的大沼泽地也被发现过。
缅甸蟒蛇是世界上最大的蛇种之一。这些夜间活动的食肉性蟒蛇可以长到23英尺，体重约200磅。普遍雌性比雄性大。缅甸蟒蛇一窝最多能产一百个蛋。在野外，缅甸蟒蛇的平均寿命为20~25年。
缅甸巨蟒身上的斑纹从头顶上的一个箭头状浅棕色斑点开始，然后沿着身体呈矩形，与褐色鳞片形成鲜明对比。缅甸蟒蛇在长到完全体型之前（需要2~3年时间），一般生活在树上捕食小型哺乳动物和鸟类。它们还可以在不需要呼吸的情况下长时间游泳，最长可达30分钟。
由于栖息地遭到破坏，缅甸蟒蛇处于弱势保护状态。O’Reilly出版物的封面上的许多动物都濒临灭绝；所有这些保护动物对我们的世界都具有重大意义。
缅甸蟒蛇是世界上最大的蛇种之一。这些夜间活动的食肉性蟒蛇可以长到23英尺，体重约200磅。普遍雌性比雄性大。缅甸蟒蛇一窝最多能产一百个蛋。在野外，缅甸蟒蛇的平均寿命为20~25年。
缅甸巨蟒身上的斑纹从头顶上的一个箭头状浅棕色斑点开始，然后沿着身体呈矩形，与褐色鳞片形成鲜明对比。缅甸蟒蛇在长到完全体型之前（需要2~3年时间），一般生活在树上捕食小型哺乳动物和鸟类。它们还可以在不需要呼吸的情况下长时间游泳，最长可达30分钟。
由于栖息地遭到破坏，缅甸蟒蛇处于弱势保护状态。O’Reilly出版物的封面上的许多动物都濒临灭绝；所有这些保护动物对我们的世界都具有重大意义。
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