Создание масштабируемых систем: REST-api и микросервисы - страница 4

Пример статической маршрутизации

Допустим, у нас есть REST-api, который предоставляет информацию о пользователях. Мы можем определить статические маршруты для обработки запросов к этому ресурсу:

```python

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

Статический маршрут для получения информации о пользователе

@app.route('/users/', methods=['GET'])

def get_user(user_id):

user = User.query.get(user_id)

return jsonify({'name': user.name, 'email': user.email})

if __name__ == '__main__':

app.run()

```

В этом примере мы определяем статический маршрут `/users/`, который обрабатывает GET-запросы и возвращает информацию о пользователе с заданным ID.

Пример динамической маршрутизации

Динамическая маршрутизация может быть полезна, когда нам нужно обрабатывать запросы, которые зависят от контекста. Например, если мы имеем REST-api, который предоставляет информацию о товарах, можем определить динамический маршрут, будет запросы на основе категории товара:

```python

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

Динамический маршрут для получения информации о товаре

@app.route('/products//', methods=['GET'])

def get_product(category, product_id):

product = Product.query.filter_by(category=category, id=product_id).first()

return jsonify({'name': product.name, 'price': product.price})

if __name__ == '__main__':

app.run()

```

В этом примере мы определяем динамический маршрут `/products//`, который обрабатывает GET-запросы и возвращает информацию о товаре с заданной категорией ID.

Обработка запросов

Обработка запросов – это процесс выполнения действий, необходимых для ответа на запрос. В REST-api обработка обычно осуществляется с помощью контроллеров, которые вызывают необходимые методы действий.

Пример обработки запроса

Допустим, у нас есть REST-api, который предоставляет информацию о пользователях. Мы можем определить контроллер, будет обрабатывать запросы к этому ресурсу:

```python

from flask import Flask, jsonify

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///users.db'

db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):

id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

name = db.Column(db.String(100), nullable=False)

email = db.Column(db.String(100), nullable=False)

Контроллер для обработки запросов к ресурсу пользователей

class UserController:

def get_user(self, user_id):

user = User.query.get(user_id)

return jsonify({'name': user.name, 'email': user.email})

def create_user(self, name, email):

user = User(name=name, email=email)

db.session.add(user)

db.session.commit()

return jsonify({'message': 'Пользователь создан'})

if __name__ == '__main__':

app.run()

```

В этом примере мы определяем контроллер `UserController`, который имеет методы для обработки GET-запросов и создания новых пользователей.

Вывод

В этой главе мы рассмотрели основы маршрутизации и обработки запросов в REST-api. Мы увидели, как можно определить статические динамические маршруты, а также обрабатывать запросы с помощью контроллеров. следующей поговорим о том, использовать микросервисы для создания масштабируемых систем.

3.1. Что такое микросервисы?

В предыдущих главах мы обсуждали важность масштабируемости и гибкости в современных системах. Теперь переходим к одному из наиболее интересных перспективных подходов созданию таких систем – микросервисам.