Buenas Prácticas de Python en Proyectos de Desarrollo

Buenas prácticas en el desarrollo de lambdas con Python en AWS.

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1. Buenas Prácticas de Python en Proyectos de Desarrollo 1
2. Gary Briceño Software Senior Developer en Globant. Ingeniería Electrónica con más de 15 años de experiencia. Instructor de tecnología: RUP, UML, Java, Android and Python, por más de 10 años. https://www.linkedin.com/in/garybriceno/ @garybriceno 2
3. • Uso del README.md • Estructura de carpetas • Estructura del código • Pruebas unitarias • Pruebas de integración • Centralización de tareas • Uso de propiedades por ambiente • Despliegue Agenda 3
4. 4 ¿Que es una lambda? • AWS Lambda es un servicio en la nube en el que podemos subir un código que será ejecutado en nuestro nombre en la infraestructura de Amazon Web Services.
5. Proceso de Desarrollo 5 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
6. Proceso de Desarrollo 6 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
8. Uso del README.md 8
9. Uso del README.md 9
10. Uso del README.md 10
11. • Una documentación a nivel del proyecto o al nivel de cada componente ayuda. • Utilizar el archivo README.md es un buen punto de partida. • Se puede luego mejorar e incluir una carpeta docs/ de ser necesario. • Se debe incluir, el propósito del componente, de dónde provienen los datos, que archivos son críticos y cómo se ejecutan los test. Uso del README.md 11
12. Uso del README.md • En el proyecto, se acordo incluir: ◦ Cual es la story en Jira que da origen a la lambda. ◦ Si hay cambios, incluir el histórico de cambios, así como las diferentes story que afectan a la lambda. La última story va primero. ◦ De ser necesario, incluir algunos ejemplos. 12
13. Uso del README.md 13
15. Estructura de Carpetas 15
16. Estructura única y un patrón de desarrollo 16
17. Proceso de Desarrollo 17 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
19. Estructura del Código 19
20. Estructura del código 20
21. Estructura del código 21
22. • Es una guía para el código en Python ◦ Escritura de nombres, indentación, comentarios ◦ https://realpython.com/python-pep8/ • Uso de black: con esta librería cede el control de los detalles del formato, así se enfoca en el contenido. • Uso de flake8: se utiliza para revisar la consistencia de estilos en proyectos Python Seguir un estándar: PEP8 22
23. 1. Lógica de negocio: el código hace lo que el negocio espera, cumple con la US. 2. Lógica algorítmica: el código contempla los escenarios más predecibles de error, usa el mejor algoritmo para el problema que intenta resolver, está desacoplado, entre otros. 3. Lectura de código: el código es legible, se hace un buen uso de nombre de variables, constantes y clases.. nada de código espagueti, es escalable 4. Rendimiento: se hace uso de las estructuras de datos de manera correcta, se utiliza el lenguaje en su forma optima https://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips , los algoritmos son de baja complejidad. 5. Estilo: el código cumple con las reglas de estilo que establece el PEP8 https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ Lineamientos del Code Review 23
24. Proceso de Desarrollo 24 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
26. Pruebas Unitarias • Uso de metodologías orientada a pruebas como TDD (Test Development Driven) • Automatización de las pruebas con PyTest y Tox 26
27. Uso de PyTest Datos de prueba para los test Mockup de las funciones Funciones de prueba 27
28. Uso de Tox 28
29. Uso de Tox: Generación de reportes 29
30. • Las pruebas es un proceso constante • Con cualquier cambio, se ejecutan las pruebas • Lo mínimo al realizar cambios es asegurarse que las pruebas continúan funcionando. • Lo deseable incrementar pruebas adicionales para los cambios realizados. Realización de Test 30
31. Proceso de Desarrollo 31 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
33. Pruebas de Integración 33
34. Pruebas de Integración 34
35. Datos de prueba para los test 35 Pruebas de Integración
36. • AWS SAM o Serverless Application Model, es un framework opensource para construir serverless en AWS. • El comando sam local ofrece soporte para la invocación local y la prueba de funciones lambda. SAM CLI: 36
37. Pruebas de Integración: Uso de SAM 37
38. Proceso de Desarrollo 38 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
40. Centralización de tareas: librería 40
41. Ventajas El mismo código puede ser utilizado por el equipo. Se abstraen tareas al equipo de desarrollo, permitiéndoles centrarse en la lógica de negocio. Una forma similar de interactuar con los diferentes artefactos. El código crece innecesariamente. El versionamiento no es sencillo, se pueden presentar artefactos trabajando con diferentes versiones. Si debe tener un proceso de socialización de los cambios en la librería. Desventajas 41
42. Proceso de Desarrollo 42 Programador Control de Versiones Integración y Despliegue Servicios en la nube
43. Uso de propiedades por ambiente 43
44. Uso de propiedades por ambiente 44
46. • En AWS se puede generar una lambda mediante un archivo .zip Despliegue 46
47. • Estandarizar el despliegue de las lambdas create_deploy.sh Despliegue create_lambda.sh 47
48. • Utilizando Jenkins Despliegue de la lambda 48
49. Las decisiones de arquitectura deben ser socializadas con todo el equipo, se debe establecer un canal de comunicación bidireccional entre el equipo de desarrollo y el equipo de arquitectura, son parte del mismo equipo. 49