API 版本控制关系到产品演进与兼容策略。

核心概念

• 语义化版本 (MAJOR.MINOR.PATCH)。
• 向后兼容策略与废弃流程。
• API 文档与契约同步更新。

实战步骤

• 在路由中区分版本 (/v1、header、媒体类型)。
• 提供 Feature Flag 控制测试用户。
• 建立回归测试覆盖旧版本。

进阶建议

• 记录版本使用数据，制定迁移计划。
• 利用 API 网关执行流量切换。
• 自动生成迁移指南与 SDK 版本。

Python 服务同样需要完善的日志、指标、追踪体系。

核心概念

• 结构化日志 + TraceId。
• Prometheus 指标 + Alertmanager。
• OpenTelemetry 实现跨语言追踪。

实战步骤

• 使用 structlog 输出 JSON 日志。
• 通过 prometheus_client 暴露指标。
• 集成 opentelemetry-instrumentation 自动埋点。

复杂项目常采用 Monorepo，需要合理构建和发布策略。

核心概念

• 使用 Poetry/PDM 管理依赖。
• PEP 621 统一元数据配置。
• 虚拟环境隔离 + 缓存加速。

实战步骤

• 配置 pyproject.toml 与 workspace。
• 使用 setuptools-scm 自动生成版本。
• 通过 GitHub Actions 构建并发布包。

将测试与可观测性结合可以更快定位问题。

核心概念

• 在测试中验证日志、指标与追踪。
• 使用 pytest 插件收集运行信息。
• 通过 contract 测试与监控共享数据。

实战步骤

• 使用 pytest caplog 捕捉日志输出。
• 模拟 OpenTelemetry exporter 验证追踪。
• 结合 Hypothesis 构建属性测试提升覆盖。

进阶建议

• 测试过程中注入故障（chaos testing）。
• 将测试结果发送到 Observability 平台分析。
• 利用 Coverage + tracing 交叉验证死角。

Web 安全涉及框架配置、依赖管理与合规要求。

核心概念

• CSRF、防重放、防注入。
• 依赖安全扫描与虚拟环境隔离。
• 日志审计与合规证据。

实战步骤

• 启用框架自带安全中间件 (Django SecurityMiddleware)。
• 使用 Bandit、Safety 扫描代码与依赖。
• 对敏感配置使用 Secret Manager。

进阶建议

• 实施 WAF 与 API Gateway 多层防护。
• 引入安全基线脚本持续巡检。
• 建立漏洞响应流程与演练。

数据管道涉及抽取、转换、加载，需要可靠调度。

核心概念

• ETL/ELT 流程与依赖图。
• 调度系统：Airflow、Prefect、Dagster。
• 编排需关注重跑与指标。

实战步骤

• 使用 Airflow DAG 定义任务依赖。
• 引入数据质量检查（Great Expectations）。
• 将管道配置外部化，支持多环境。

进阶建议

• 构建回填机制与可视化监控。
• 使用事件驱动 (CDC) 构建实时管道。
• 对任务执行成本和 SLA 进行监控。

Celery 广泛用于异步任务，需要关注可靠性与监控。

核心概念

• 任务重试与幂等性是核心策略。
• Beat 调度定时任务。
• 任务链、群组、Chord 构建复杂流程。

实战步骤

• 配置 Redis/RabbitMQ 作为 Broker 和 Backend。
• 编写任务包装器记录执行日志。
• 使用 Flower 监控队列状态。

进阶建议

• 引入 Saga 模式处理跨服务事务。
• 结合 OpenTelemetry 打通追踪。
• 将任务定义与业务事件解耦。

Asyncio 提供事件循环，需要合理调度与错误处理。

核心概念

• Task、Future、Event 等原语。
• 协程必须通过事件循环执行。
• 阻塞调用需移交线程池/进程池。

实战步骤

• 使用 gather、wait_for 控制并发。
• 上下文管理器管理连接与会话。
• 结合 asyncio.Queue 构建生产者消费者。

进阶建议

FastAPI 轻量，需要搭配模块化结构与工程工具。

核心概念

• 按领域拆分路由、schemas、service。
• Pydantic v2 提供 BaseModel 与验证性能优势。
• 依赖注入系统支持测试与替换。

实战步骤

• 创建 routers、services、repositories 目录。
• 使用 Depends 注入数据库会话与配置。
• 在生命周期钩子中初始化资源。

Django 默认耦合度较高，借助 Clean Architecture 可以保持领域纯净。

核心概念

• 将领域逻辑从 Django model 中抽离。
• 使用服务层、仓储模式包装 ORM。
• 依赖反转：上层依赖抽象而非实现。

实战步骤

• 定义 use case 函数处理业务流程。
• 创建 repository 接口并在基础设施层实现。
• 使用 Django signal 或 Celery 发布领域事件。