서버개발 시장에서 사라질 줄 알았던 언어… 파이썬…
어차피 서버는 켜 놓는거고 접속자는 얼마 안되니
성능은 개나줘버려 편한게 장땡인 생산성의 시대를 맞아
그리고 AI시대 tensorflow의 언어로 한자리 차지하게 된 파이썬
ChatGPT가 가장 선호하는 언어 1위

좆같은 문법체계가 마음에 안들기도 하지만… 막상 쓰면 편하기도 한 언어

프로젝트 언어의 선택 기준

• Kotlin-Spring – 대충 잘 모르겠을 때
• Python – 계산이나 외부API호출이 많고 API호출이 많지 않을 때
• Go – 별 기능 없고 API호출 많을 때
• Rust – 본인이 햄스터라면
• Clojure – 정신병 걸렸을 때
• RubyOnRails – 쓰지마 병ㅅ니아

WebFramework – FASTAPI

Fastapi: 차세대 빠른속도 API
Django: Meta에서 만든 Theads가 Django로 되어 있다고 한다. 런타임 환경은 cinder라는 cpython3.8의 fork. 서버 비용이 중요한 대규모 서비스인데 왜 그런 선택을….???
cinder를 이용해서 성능개선을 이뤄낼 역량이 되니 다른 회사에서 감히 같은 선택을 하기는 힘들다.

Flask: 빠른속도를 내세웠는데 속도가 쳐지면… 사라질 때… 이제는 FastAPI를 쓴다

ORM – peewee

옛날 사람들은 SqlAlchemy를 떠올리겠지만…
https://github.com/coleifer/peewee 의 Stargazers 10.2k
SqlAlchemy는 7.5k
ponyorm/pyny 3.3k

코드만 보면 뭐가 특별히 좋아 보이진 않는다. 대표들이 데이나화이트랑 같이 만나서 한판뜨고 인터넷 생중계 한 다음에 이긴쪽으로 합쳐버리면 좋을 것 같다.

class Customer(db.Entity):
    email = Required(str, unique=True)
    password = Required(str)
    name = Required(str)
    country = Required(str)
    address = Required(str)
    cart_items = Set("CartItem")
    orders = Set("Order")

class Address(Base):
     __tablename__ = "address"

     id = Column(Integer, primary_key=True)
     email_address = Column(String, nullable=False)
     user_id = Column(Integer, ForeignKey("user_account.id"), nullable=False)

     user = relationship("User", back_populates="addresses")

     def __repr__(self):
         return f"Address(id={self.id!r}, email_address={self.email_address!r})"

class Tweet(BaseModel):
    user = ForeignKeyField(User, backref='tweets')
    message = TextField()
    created_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
    is_published = BooleanField(default=True)

• prisma처럼 reverse로 디비 스키마를 가지고오는 기능
  http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/playhouse.html#pwiz
• activerecord, flyway처럼 쿼리로 하는 것 보다 migration_api가 지원되서 좋다.
  스크립트와 함께 작성하면 좋으니.. 마이그레이션이 단순히 디비 스키마만 변경하면 되는게 아니라서
  http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/playhouse.html#schema-migrations
  https://github.com/klen/peewee_migrate
  ->
  1. 백업 후 마이그레이션
  2. 스냅샷 백업 후 백업 후 복원

실행 – unicorn

https://fastapi.tiangolo.com/deployment/docker/

docker에서 unicorn으로 실행

버전관리 – Poetry

파이썬에서 버전관리 툴로 거쳐간것들이 꽤 된다.

기본 패키지 관리툴: pip install -r requirements.txt
가상환경: conda, pipenv, venv
npm따라한거: poetry

생각 해 보니 이것들 특성이 제각각이라 분류를 하기 애매하다.
poetry에 와서야 노드 npm처럼 패키지가 관리된다. .lock파일도 있고

Lint – pylint

pylint, flake8, bandit, bandit

~

쓰는 사람이 많으니 계속 발전하는 것 같다.

대신 문법 자체가 바뀔 여지는 더 줄었다.

ChatGPT가 가장 잘 알려주는 언어라는 장점도

리뷰 내용 말고 책 내용없음
스레드나 그 메커니즘을 자세히 설명한 것도 아니고
튜토리얼이 잘 나온것도 아니다

GIL이라던가.. 하는 파이썬에서 논란이 많은 부분에 대한 설명이있었으면 했는데
그냥 키워드만 나온다
각 기술의 차이도 비교가 상세히 되어있지 않다.

그냥 파이썬에서 병렬프로그래밍을 할 수 있는 기술과 그 샘플코드 정도만 소개 돼 있다.

내부모듈 이용

1. threading
2. multiprocessing

라이브러리 이용(추상화계층을 얹어서 병렬프로그래밍 구현)

1. Celery: 표준. https://docs.celeryproject.org/en/stable/
   multiprocessing, gevent, eventlet 등 활용
2. PP: Parallel Python 안쓰이지 않나….

파이썬 분산형 서버를 만들때 사용하는 기술

이 책에서는 참고할게 없고 그냥 일반적으로는

• RabbitMQ, Redis 사용시에는 Celery 사용
• Kafka와 StreamData를 다룰 때는 FaustStreams 사용

threading이나 multiprocessing은 쓸 일이 있을까
한 서버에서 돌릴수 있는 정도의 프로그램을 만들때
웹프로그램에서는 사용하지 않음