Python ile Mimari Kalıplara Bakış

• Karmaşık Python uygulamalarında ölçek büyüdükçe yalnızca basit uygulama yaklaşımlarıyla test ve değişiklik yükünü taşımak zorlaşır; bu kitap çözüm olarak mimari kalıpları kod örnekleriyle ele alır
• MADE.com’un çevrim içi mobilya satışı ve küresel tedarik zincirini örnek alarak, gerçek operasyonel sorunları yazılım modeline aktarmayı hedefleyen domain modellemeyi merkeze koyar
• Ana eksen TDD, DDD ve olay tabanlı mimaridir; hızlı birim testleri ve az sayıda E2E test, altyapıdan ayrılmış model ve mesaj tabanlı entegrasyon hedeflenir
• Flask, SQLAlchemy, pytest, Docker ve Redis kullanır; ancak odağı, belirli teknoloji seçimlerinin uygulama ayrıntıları haline itildiği bir yapı kurmaktır
• Karmaşık Python uygulamalarıyla çalışmış deneyiminiz varsa okunabilir; DDD’yi ya da klasik uygulama mimarisi kalıplarını önceden bilmeniz gerekmez

---

Test etmesi kolay bir yapıdan doğan problem bilinci

• Harry’nin önceki kitabı Test-Driven Development with Python sonrasında, uygulamaların test edilmesi kolay olacak şekilde nasıl yapılandırılması gerektiği sorusu geride kaldı
• Temel nokta, iş mantığını birim testleriyle yeterince kapsarken entegrasyon testleri ve E2E testlerin sayısını en aza indiren bir yapı kurmaktır
• “Hexagonal Architecture”, “Ports and Adapters”, “Functional Core, Imperative Shell” gibi kavramlardan söz etmiş olsa da, o dönemde bunları pratikte yeterince anlamış ya da uygulayabilmiş durumda değildi
• Bob, ekipte yazılım mimarisini üstlenecek kimse olmadığı için mimar oldu ve Ian Cooper’dan kod yazmaya ve düşünme biçimine dair yeni bir yaklaşım öğrendi

MADE.com örneği: tedarik zincirini yazılımla modellemek

• İki yazar, Avrupa merkezli e-ticaret şirketi MADE.com’da çalışırken kitaptaki teknikleri gerçek iş problemlerini modelleyen dağıtık sistemler kurmak için uyguladı
• Örnek domain, Bob’un MADE’de ilk geliştirdiği sisteme dayanır ve yeni bir programcı ekibe katıldığında öğretilmesi gerekenleri derleme amacını taşır
• MADE.com, nakliye ortakları ve üreticilerden oluşan küresel bir tedarik zinciri işletir
  • Maliyeti düşürmek için stokların depoda uzun süre beklememesi adına teslimatı optimize etmeye çalışır
  • İdeal durumda, müşteri bir kanepe satın aldığı gün ürünün limana varmasını ve depolama olmadan müşterinin evine teslim edilmesini ister
  • Ürünlerin konteyner gemisiyle varması 3 ay sürebildiği için zamanlamayı ayarlamak zordur
• Gerçek operasyonda hasar, su baskını, fırtına kaynaklı gecikmeler, lojistik ortaklarının işlem hataları, eksik evraklar ve müşterinin sipariş değişiklikleri gibi değişkenler sürekli ortaya çıkar
• Bu sorunları ele almak için gerçek dünyadaki operasyonları yazılımla ifade etmeye ve mümkün olduğunca çok işi otomatikleştirmeye çalışır

Python projeleri büyüdüğünde ortaya çıkan sınırlar

• Python hızla büyüyüp olgunlaşmış olsa da, C# ve Java dünyasının uzun süredir uğraştığı türden problemleri artık ciddi biçimde üstlenmeye başlamış durumdadır
• Startup’lar gerçek işlere dönüşür; web uygulamaları ve betik otomasyonları kurumsal yazılıma doğru büyür
• Python felsefesinde “There should be one—and preferably only one—obvious way to do it” sözü vardır; ancak proje ölçeği büyüdüğünde en obvious yol, karmaşıklığı ve gereksinim değişikliklerini yönetmek için her zaman uygun olmayabilir
• Kitapta ele alınan teknikler ve kalıplar yeni değildir; ancak bunların çoğu Python dünyası için görece yeni kabul edilir
• Eric Evans’ın Domain-Driven Design ve Martin Fowler’ın Patterns of Enterprise Application Architecture kitaplarının yerini alma amacı taşımaz; bu klasiklere sıkça referans verir ve okunmalarını önerir
• Mevcut literatürdeki kod örnekleri çoğu zaman Java veya C++/# ile yazıldığından, Python geliştiricileri için okunması yorucu olabilir

Karmaşıklığı yönetmek için üç araç

• Test güdümlü geliştirme (TDD) doğru kodu üretmeyi sağlar; regresyondan korkmadan refactoring yapmanıza veya özellik eklemenize imkân verir
  • Testleri mümkün olduğunca hızlı çalıştırma yöntemleri
  • Hızlı ve bağımlılıksız birim testlerinden en yüksek kapsamı ve geri bildirimi alma yöntemleri
  • Yavaş ve kırılgan E2E testleri en aza indirme yolları ele alınır
• Domain-driven design (DDD) iş domain’inin iyi bir modelini oluşturmaya odaklanmayı sağlar
  • Modelin altyapı kaygılarına bağlı kalmamasını sağlama yolları
  • Değiştirilmesi zor bir modele dönüşmesini engelleme yolları ele alınır
• Mesajlarla entegre olan gevşek bağlı mikroservisler, bazen reactive microservices olarak adlandırılan yaklaşım, birden çok uygulama veya iş domain’i arasındaki karmaşıklığı yönetmek için bir çözüm olarak ele alınır
  • Flask, Django ve Celery gibi Python ekosistemindeki mevcut araçlarla bunun nasıl uyumlandırılacağı her zaman açık değildir
• Mikroservis kullanmasanız veya ilgi duymasanız bile, kitaptaki kalıpların çoğu ve olay tabanlı mimari içeriğinin önemli bir bölümü monolitik mimarilere de uygulanabilir

Okur kitlesi ve ön bilgiler

• Bu kitap, bir ölçüde karmaşık Python uygulamalarıyla yakından çalışmış okurları varsayar
• Karmaşıklık yönetiminden kaynaklanan acıyı yaşamış okurlara yöneliktir
• DDD veya klasik uygulama mimarisi kalıpları hakkında ön bilgi gerekmez
• Anlatım, örnek uygulama etrafında bölümler ilerledikçe üst üste inşa edilen bir yapıdadır
• Yazarlar işlerinde TDD kullandıkları için, sık sık önce test kodunu ardından uygulamayı gösteren bir akış kullanır
• Flask, SQLAlchemy, pytest, Docker ve Redis kullanılır; bunlara zaten aşinaysanız yardımcı olur ama zorunlu değildir
• Ana hedeflerden biri, belirli teknoloji seçimlerinin önemsiz uygulama ayrıntıları haline geldiği bir mimari kurmaktır

Kitabın yapısı

• Kitap iki bölüme ayrılır

• 1. Kısım: Domain modellemeyi destekleyen mimari

  • Domain modelleme ve DDD 1., 2. ve 7. bölümlerde ele alınır
  • Karmaşık iş problemlerinin kod içindeki domain modele yansıtılması gerektiği varsayımına dayanır
  • Dış bağımlılığı olmayan ve hızlı birim testlerine uygun bir modelle nasıl başlanacağını açıklar
  • Daha sonra uygun aggregate seçimi ve veri bütünlüğü sorunlarına yeniden döner
  • Repository, Service Layer ve Unit of Work kalıpları 2., 4. ve 5. bölümlerde ele alınır
  • Bu kalıplar, modeli gereksiz bağımlılıklardan ayırmak için birbirini tamamlar
  • Kalıcı depolama çevresinde bir soyutlama katmanı oluşturur; sistem giriş noktalarını ve temel kullanım senaryolarını yakalayan bir servis katmanı koyar
  • Flask API veya CLI gibi ince giriş noktaları oluşturmayı kolaylaştıran bir yapı gösterir
  • Soyutlama ve testlere ilişkin tartışma 3. ve 5. bölümlerde devam eder
  • Repository kalıbını tanıttıktan sonra soyutlamayı seçme yöntemlerini ve bağlanma biçiminde soyutlamanın rolünü ele alır
  • Service Layer kalıbından sonra test piramidi ve mümkün olan en yüksek soyutlama düzeyinde birim testi yazma yöntemleri ele alınır

• 2. Kısım: Olay tabanlı mimari

  • Olay tabanlı mimari 8. bölümden 11. bölüme kadar ele alınır
  • Domain Events, Message Bus ve Handler kalıpları tanıtılır
  • Domain Events, sistemdeki bir etkileşimin başka bir davranışı tetiklediği fikrini ifade etmenin bir yoludur
  • Message Bus, davranışların olayları tetiklemesini ve uygun handler’ın çağrılmasını sağlar
  • Olayların mikroservis mimarisinde servisler arası entegrasyon kalıbı olarak nasıl kullanılacağı ele alınır
  • commands ve events ayrımı yapılır; uygulama özünde bir mesaj işleme sistemi haline gelir
  • 12. bölümde CQRS örneği, olayları kullanan ve kullanmayan biçimleriyle ele alınır
  • 13. bölümde açık ve örtük bağımlılıklar düzenlenir ve basit bir dependency injection framework’ü uygulanır
  • Epilog, yeni başlayan basit bir örnek yerine bu ilkelerin mevcut yazılıma nasıl uygulanacağını ve ek okuma kaynaklarını sunar

Örnek kod ve uygulayarak izleme

• Kitap tek bir örnek proje etrafında yapılandırılmıştır; bölümler ilerledikçe proje kademeli olarak genişletilir
• Okurun gerçekten kodla oynamasını ve kalıpların nasıl çalıştığına dair sezgi kazanmasını önemli görür
• Tüm kod GitHub’dadır ve her bölüm için ayrı bir branch vardır
  • Branch listesi GitHub’daki branches sayfasından görülebilir
• İzlemek için üç yöntem önerilir
  • Kendi deponuzu oluşturup kitaptaki örnekleri izleyerek uygulamayı geliştirmek ve gerektiğinde yazarların deposuna başvurmak
  • Her kalıbı bölüm bölüm kendi küçük projenize uygulamak
  • Her bölümdeki “Exercise for the Reader” ve bazı bölümleri boş bırakılmış GitHub kodunu kullanarak hızlıca pratik yapmak
• Özellikle kalıpları kendi projesine uygulamak isteyen okurlar için önce basit bir örnekle çalışmak güvenli bir alıştırma olur
• En azından her bölümü okurken depodan git checkout ile kodu alıp, kodu gerçekten çalışan bir uygulama bağlamında incelemeniz önerilir

Lisans ve biçim

• Kod ve çevrim içi sürüm Creative Commons CC BY-NC-ND lisanslıdır
  • Ticari olmayan amaç
  • Atıf
  • Kopyalama ve paylaşma serbestisi
• Basılı sürüm ayrı bir lisansa tabidir; yeniden kullanım konusunda endişe varsa O’Reilly ile iletişime geçilmesi söylenir
• Kitabın yazım kuralları italik, sabit genişlikli, sabit genişlikli kalın ve sabit genişlikli italik biçimleri ayırt ederek kullanır
  • İtalik yeni terimleri, URL’leri, e-posta adreslerini, dosya adlarını ve uzantıları gösterir
  • Sabit genişlikli yazı program listelerini ve kod öğelerini gösterir
  • Sabit genişlikli kalın yazı, kullanıcının aynen girmesi gereken komutları veya metinleri gösterir
  • Sabit genişlikli italik yazı, kullanıcının sağlayacağı veya bağlama göre belirlenecek değerlerle değiştirilecek metni gösterir

[xguru]

Türkçe baskısı da mevcut: Python ile Mimari Desenlere Bakış