给自己一个借口

我这里的文章大多是转载的。其实我更想自己写一些。
忙碌的工作,耗去了我大部分的时间和精力,更惨的是它让我没有时间去体会和感悟。
所以你看了我自己写的几个帖子之后,就会知道他们只是平铺直述的便笺。

我讨厌现在的生活,因为它让我毫无精神可言!
### **如何自定义接口(API/函数)供 Python 脚本调用** 如果你想 **自己创建一个接口**(如 HTTP API、Python 函数、类方法等)并在脚本中调用,以下是具体实现方法,适用于 **本地开发、Kubernetes Job 和 Jenkins Pipeline**。 --- ## **1. 方案选择** | **场景** | **推荐方案** | **适用情况** | |-----------------------|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **纯 Python 调用** | 自定义函数/类 | 脚本和接口在同一 Python 进程中运行 | | **跨进程通信** | `multiprocessing`/`Queue` | 脚本和接口在不同进程但同一主机上运行 | | **HTTP API(Web 服务)** | Flask/FastAPI | 接口需通过网络调用(如 Kubernetes Pod 间通信) | | **RPC(远程调用)** | gRPC/Pyro5 | 高性能分布式场景(如微服务架构) | --- ## **2. 纯 Python 方案(函数/类)** **适用场景**:接口和脚本在同一个 Python 文件中,或通过模块导入。 ### **(1) 定义接口(函数)** ```python # my_interface.py def process_data(input_data): """自定义接口:处理输入数据""" result = input_data.upper() # 示例逻辑 return {"result": result, "status": "success"} ``` ### **(2) 在脚本中调用** ```python # main_script.py from my_interface import process_data # 调用接口 response = process_data("hello") print(response) # 输出: {'result': 'HELLO', 'status': 'success'} ``` ### **(3) 在 Kubernetes/Jenkins 中运行** 直接执行脚本即可(无需额外配置): ```sh python main_script.py ``` --- ## **3. HTTP API 方案(Flask/FastAPI)** **适用场景**:接口需通过 HTTP 调用(如跨容器通信)。 ### **(1) 创建接口服务** ```python # api_server.py from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/process", methods=["POST"]) def process_data(): """HTTP 接口:处理 POST 请求""" input_data = request.json.get("data") result = input_data.upper() # 示例逻辑 return jsonify({"result": result, "status": "success"}) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000) ``` ### **(2) 在脚本中调用接口** ```python # api_client.py import requests response = requests.post( "http://localhost:5000/process", json={"data": "hello"} ) print(response.json()) # 输出: {'result': 'HELLO', 'status': 'success'} ``` ### **(3) 在 Kubernetes 中部署** - **步骤 1**:将接口服务打包为 Docker 镜像 ```dockerfile # Dockerfile FROM python:3.9 RUN pip install flask requests COPY api_server.py /app/api_server.py CMD ["python", "/app/api_server.py"] ``` - **步骤 2**:创建 Kubernetes Deployment 和 Service ```yaml # api-service.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: api-server spec: replicas: 1 template: spec: containers: - name: server image: your-api-server-image ports: - containerPort: 5000 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: api-service spec: selector: app: api-server ports: - protocol: TCP port: 5000 targetPort: 5000 ``` - **步骤 3**:在 Job 中调用接口 ```yaml # api-client-job.yaml apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: api-client spec: template: spec: containers: - name: client image: python:3.9 command: ["python", "/app/api_client.py"] env: - name: API_URL value: "http://api-service:5000/process" # 通过 Service 访问 restartPolicy: Never ``` ### **(4) 在 Jenkins 中运行** ```groovy pipeline { agent any stages { stage('Run API Test') { steps { sh ''' # 启动接口服务(后台运行) nohup python api_server.py > api.log 2>&1 & # 运行客户端脚本 python api_client.py ''' } } } } ``` --- ## **4. 跨进程通信方案(Queue/RPC)** **适用场景**:脚本和接口在同一主机,但需跨进程通信。 ### **(1) 使用 `multiprocessing.Queue`** ```python # interface_process.py from multiprocessing import Process, Queue def interface_process(queue): """子进程接口:从队列读取数据并处理""" while True: data = queue.get() if data == "exit": break result = data.upper() print(f"Processed: {result}") if __name__ == "__main__": queue = Queue() p = Process(target=interface_process, args=(queue,)) p.start() queue.put("hello") # 主进程发送数据 queue.put("exit") # 终止子进程 p.join() ``` ### **(2) 使用 Pyro5(RPC)** ```python # 服务端 import Pyro5.api @Pyro5.api.expose class DataProcessor: def process(self, data): return data.upper() daemon = Pyro5.api.Daemon() uri = daemon.register(DataProcessor) print("Ready. URI =", uri) daemon.requestLoop() ``` ```python # 客户端 import Pyro5.api processor = Pyro5.api.Proxy("PYRO:obj_12345@localhost:9090") # 替换为实际 URI print(processor.process("hello")) # 输出: HELLO ``` --- ## **5. 关键问题解决** ### **Q1:如何确保接口高可用?** ✅ **解决方案** - HTTP API:使用 Kubernetes `Deployment` 多副本 + `Service` 负载均衡 - RPC:结合消息队列(如 RabbitMQ)实现任务分发 ### **Q2:接口性能如何监控?** ✅ **集成 Prometheus + Grafana** ```python # Flask 示例 from prometheus_client import start_http_server, Counter REQUEST_COUNT = Counter('api_requests', 'Total API requests') @app.route("/process") def process(): REQUEST_COUNT.inc() return "OK" start_http_server(8000) # 暴露指标给 Prometheus ``` ### **Q3:接口参数如何校验?** ✅ **使用 Pydantic(FastAPI 推荐)** ```python from pydantic import BaseModel class InputData(BaseModel): data: str @app.post("/process") def process(input: InputData): return {"result": input.data.upper()} ``` ---
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