👣 Если вы создаете API, вот вам 6 архитектур которые нужно знать

Проектирование API — это не только работа над функциональностью, но и выбор правильной архитектуры для удовлетворения ваших потребностей.

Вот шесть архитектурных проектов API, с которыми должен быть знаком каждый разработчик:

1️⃣ — REST
— Самая популярная архитектура для веб-сервисов.
— Использует HTTP-запросы для связи.
— Не сохраняет состояние и обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость.

2️⃣ — GraphQL
— Язык запросов для вашего API.
— Позволяет клиентам запрашивать именно то, что им нужно, не больше и не меньше.
— Идеально подходит для оптимизации сетевых запросов.

3️⃣ — SOAP (устаревший)
— Протокол для обмена структурированной информацией в веб-сервисах.
— Известен своими строгими стандартами и встроенной обработкой ошибок.
— Часто используется в приложениях корпоративного уровня.

4️⃣- gRPC
- Высокопроизводительная среда с открытым исходным кодом.
- Использует HTTP/2 для транспорта и буферы протоколов в качестве языка описания интерфейса.
- Отлично подходит для микросервисов и общения в реальном времени.

5️⃣- WebSockets
- Обеспечивает двустороннюю связь между клиентом и сервером.
- Идеально подходит для приложений реального времени, таких как чат-приложения и обновления в реальном времени.
- Позволяет осуществлять непрерывный обмен данными без накладных расходов HTTP.

6️⃣ - MQTT
- Легкий протокол обмена сообщениями для небольших датчиков и мобильных устройств.
- Ориентирован на минимальное использование полосы пропускания и заряда батареи.
- Обычно используется в приложениях IoT (Интернет вещей).

🖥 Сохраняй, чтобы не потерять и перешли коллеге

#doc #cheatsheet #api

@python_job_interview

🖥 Python Developer Stack — вся мощь Python-разработки в одном посте

Хочешь понять, какие инструменты реально нужны Python-разработчику? Лови универсальную шпаргалку по лучшим библиотекам и технологиям — от новичка до синьора.

📦 Управление пакетами
→ pip, conda, poetry — устанавливай, обновляй, фиксируй зависимости без боли.

🧠 AI & ML
→ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn — машинное обучение и нейросети.
→ NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn — анализ и визуализация данных.

⚙️ Автоматизация и AI-агенты
→ LangGraph, CrewAI — создание LLM-агентов и пайплайнов.
→ Airflow, Celery, Luigi — ETL, очереди задач и планировщики.

🌐 Веб-фреймворки
→ Django, Flask, FastAPI — под любой масштаб.
→ Tornado, Pyramid — для сложных архитектур.

📊 Базы данных
→ PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite, Redis, Cassandra — SQL и NoSQL.

✍️ Тестирование
→ Pytest, Unittest, nose2 — пишем надёжный и протестированный код.

🔍 Web Scraping
→ BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright — вытаскиваем данные даже с "закрытых" сайтов.

🤓 DevOps и деплой
→ Docker, Kubernetes, AWS, Heroku, GCP, Azure — всё для продакшн-сборок.

⌨️ IDE и редакторы
→ VS Code, PyCharm, Jupyter, Spyder — выбирай, где удобнее кодить.

💡 Git и CI/CD
→ Git, GitHub, GitLab, Bitbucket — контроль версий и автоматизация сборок.

🔥 Это не просто список. Это твой ориентир в мире Python. Сохрани, чтобы не искать дважды.

#python #разработка #шпаргалка #devtools #cheatsheet