Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids voor het ontwerpen van een schaalbare en onderhoudbare Python-toepassing: 1. Structurering van de Toepassing ------------------------------------- - **Modularisatie**: Verdeeld je code in logische modules of packages (bijvoorbeeld: `core`, `api`, `services`, `utils`). Elke module heeft een duidelijke verantwoordelijkheid. - **Layered Architecture**: Gebruik lagen zoals: - **Presentatie (API)**: Verantwoordelijk voor inkomende verzoeken. - **Business Logic (Services)**: Verwerkt bedrijfsregels. - **Data Access (Repositories)**: Interageert met databases of andere opslag. - **Configuratie**: Plaats configuratie-instellingen in aparte bestanden (bijv. `.env`, `config.py`) en laad ze dynamisch. 2. Keuze van Ontwerppatronen ----------------------------- - **Dependency Injection**: Maak gebruik van dependency injection om afhankelijkheden los te koppelen en testbaarheid te verbeteren. - **Factory Pattern**: Voor het aanmaken van objecten op basis van configuraties. - **Repository Pattern**: Om gegevensopslag te abstraheren en los te koppelen van de domeinlogica. - **Singleton / Service Locator**: Voor gedeelde resources, maar gebruik spaarzaam om afhankelijkheden niet te verbergen. - **Event-driven Architectuur**: Overweeg het gebruik van events voor asynchrone communicatie (bijv. met Celery of Kafka). 3. Best Practices ----------------- - **Clean Code**: Houd functies klein en gericht, gebruik duidelijke namen. - **Testing**: Schrijf uitgebreide unittests en integratietests. Maak gebruik van mocks en fixtures. - **Logging**: Implementeer gestructureerde logging voor probleemoplossing. - **Error Handling**: Gebruik exceptions en foutafhandelingsmechanismen. - **Versiebeheer**: Gebruik Git en duidelijke branching-strategieën. 4. Modularisatie en Afhankelijkheidsbeheer ------------------------------------------- - **Virtuele Omgevingen**: Gebruik `venv` of `virtualenv` om afhankelijkheden te isoleren. - **Package Management**: Beheer afhankelijkheden via `requirements.txt` of `Pipfile`. - **Microservices of Monolith**: Kies afhankelijk van schaalbehoefte. Voor grote schaalbaarheid kan een microservices-architectuur worden overwogen. - **Containerisatie**: Gebruik Docker voor consistente deployment en schaalbaarheid. 5. Frameworks en Tools ---------------------- - **Web Frameworks**: - **FastAPI**: Modern, snel en ondersteunt async, ideaal voor API's. - **Django**: Biedt veel ingebouwde functionaliteiten, geschikt voor grote applicaties. - **Dependency Injection**: - **FastAPI** heeft ingebouwde dependency injection. - **punq** of **dependency_injector** voor algemene DI-behoeften. - **Database**: - ORM zoals **SQLAlchemy** of **Tortoise ORM**. - **Asynchrone Taken**: - **Celery** voor achtergrondtaken. - **Redis** of **RabbitMQ** als message broker. - **Testing**: - **pytest** met uitgebreide plugins. - **Monitoring**: - Integratie met monitoring tools zoals Prometheus, Grafana. 6. Deployment en Schaalbaarheid ------------------------------- - Gebruik CI/CD pipelines voor automatische testing en deployment. - Implementeer load balancing en horizontale schaalbaarheid via container orchestrators zoals Kubernetes. - Zorg voor goede logging en monitoring voor het identificeren van bottlenecks. Kortom, door je toepassing te modulariseren, gebruik te maken van geschikte ontwerppatronen en frameworks, en best practices toe te passen op gebied van afhankelijkheidsbeheer en testing, creëer je een schaalbare en onderhoudbare Python-toepassing.

Zeker! Hier een uitgebreide handleiding voor het ontwerpen van een schaalbare en onderhoudbare Python-applicatie: ## 1. Applicatiestructuur ### Basisprojectstructuur ``` mijn_app/ ├── src/ │ ├── mijn_app/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── main.py │ │ ├── core/ │ │ ├── domain/ │ │ ├── application/ │ │ ├── infrastructure/ │ │ └── api/ ├── tests/ ├── docs/ ├── requirements/ │ ├── base.txt │ ├── development.txt │ └── production.txt ├── config/ ├── scripts/ └── pyproject.toml ``` ## 2. Architectuurpatronen ### Clean Architecture / Hexagonale Architectuur - **Domain Layer**: Pure business logic, geen externe afhankelijkheden - **Application Layer**: Use cases en applicatielogica - **Infrastructure Layer**: Externe communicatie (DB, APIs, etc.) ### Voorbeeld structuur: ```python # domain/entities/ class Gebruiker: def __init__(self, id: int, naam: str, email: str): self.id = id self.naam = naam self.email = email # domain/repositories/ class GebruikerRepository(ABC): @abstractmethod def vind_gebruiker(self, gebruiker_id: int) -> Gebruiker: pass # application/services/ class GebruikerService: def __init__(self, repo: GebruikerRepository): self.repo = repo def haal_gebruiker_op(self, gebruiker_id: int) -> Gebruiker: return self.repo.vind_gebruiker(gebruiker_id) ``` ## 3. Dependency Management ### Dependency Injection ```python from dependency_injector import containers, providers class Container(containers.DeclarativeContainer): config = providers.Configuration() gebruiker_repo = providers.Singleton( PostgreSQLGebruikerRepository, database_url=config.database.url ) gebruiker_service = providers.Factory( GebruikerService, repo=gebruiker_repo ) ``` ### Requirements management ```txt # requirements/base.txt fastapi==0.104.1 sqlalchemy==2.0.23 pydantic==2.5.0 dependency-injector==4.41.0 # requirements/development.txt -r base.txt pytest==7.4.3 black==23.11.0 mypy==1.7.1 ``` ## 4. Frameworks en Libraries ### Web Framework - **FastAPI**: Modern, snel, met automatische documentatie - **Django**: Alles-in-één, goed voor monolithische apps - **Flask**: Lichtgewicht, meer flexibiliteit ### Database - **SQLAlchemy**: ORM voor relationele databases - **Alembic**: Database migrations - **Pydantic**: Data validatie ### Andere essentiële tools - **Poetry**: Dependency management en packaging - **Pytest**: Testing framework - **Black**: Code formatting - **Mypy**: Type checking ## 5. Best Practices ### Configuratiebeheer ```python from pydantic_settings import BaseSettings class Settings(BaseSettings): database_url: str api_key: str debug: bool = False class Config: env_file = ".env" settings = Settings() ``` ### Error Handling ```python from typing import Optional, Union class DomainError(Exception): """Basis exceptie voor domain errors""" pass class GebruikerNietGevondenError(DomainError): pass def vind_gebruiker(gebruiker_id: int) -> Union[Gebruiker, None]: try: return gebruiker_repo.vind(gebruiker_id) except GebruikerNietGevondenError: logger.warning(f"Gebruiker {gebruiker_id} niet gevonden") return None ``` ### Testing Strategy ```python # tests/unit/test_gebruiker_service.py def test_haal_gebruiker_op_succes(): # Arrange mock_repo = Mock(spec=GebruikerRepository) mock_repo.vind_gebruiker.return_value = Gebruiker(1, "Jan", "jan@example.com") service = GebruikerService(mock_repo) # Act result = service.haal_gebruiker_op(1) # Assert assert result.naam == "Jan" ``` ## 6. Modularisatie Tips - **Single Responsibility**: Elke module heeft één verantwoordelijkheid - **Loose Coupling**: Minimaliseer afhankelijkheden tussen modules - **Interface Segregation**: Kleine, specifieke interfaces - **Dependency Inversion**: Afhankelijkheden van abstracties, niet implementaties ## 7. Schaalbaarheidsoverwegingen ### Horizontaal schalen - Stateless applicatielogica - Externe sessieopslag (Redis) - Message queues (Celery + Redis/RabbitMQ) ### Caching ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1000) def zware_berekening(parameter: str) -> str: # Langzame operatie return result ``` ## 8. Monitoring en Logging ```python import structlog logger = structlog.get_logger() def belangrijke_operatie(): logger.info("Operatie gestart", gebruiker_id=123) try: # operatie logica logger.info("Operatie voltooid", gebruiker_id=123) except Exception as e: logger.error("Operatie mislukt", error=str(e), gebruiker_id=123) raise ``` ## 9. CI/CD Pipeline ```yaml # .github/workflows/python.yml name: Python CI on: [push] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - name: Run tests run: | pip install -r requirements/development.txt pytest ``` ## Aanbevolen Project Setup 1. **Start met Poetry**: `poetry new mijn_app` 2. **Kies FastAPI voor APIs**: Snel en modern 3. **Gebruik SQLAlchemy + Alembic** voor database 4. **Implementeer Dependency Injection** voor testbaarheid 5. **Schrijf uitgebreide tests** (minimaal 80% coverage) 6. **Gebruik type hints** overal 7. **Implementeer logging en monitoring** vanaf dag 1 Deze architectuur biedt een solide basis voor schaalbare, onderhoudbare Python-applicaties die eenvoudig kunnen groeien met je bedrijfsbehoeften.