{"id":12959,"date":"2022-03-29T08:00:05","date_gmt":"2022-03-29T15:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=12959"},"modified":"2025-06-13T21:25:02","modified_gmt":"2025-06-14T04:25:02","slug":"build-a-python-microservice-with-couchbase-part-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/build-a-python-microservice-with-couchbase-part-1\/","title":{"rendered":"Construir un microservicio Python con Couchbase - Parte 1"},"content":{"rendered":"

Los microservicios requieren un conjunto de componentes escalable y sostenible. Este post presenta c\u00f3mo construir microservicios usando Python y Couchbase para proporcionar una soluci\u00f3n totalmente escalable.<\/span><\/p>\n

Las aplicaciones monol\u00edticas presentan muchos retos. Nacieron en una \u00e9poca en la que todo se ejecutaba en un \u00fanico sistema, normalmente un mainframe o un miniordenador. <\/span>Arquitectura orientada a servicios<\/span><\/a> liber\u00f3 las aplicaciones, permiti\u00e9ndoles utilizar colecciones de servidores b\u00e1sicos no compartidos y escalables. Permit\u00eda escalar discretamente partes de un entorno de aplicaciones seg\u00fan fuera necesario. Hoy en d\u00eda, tenemos patrones similares, excepto que los servidores han sido sustituidos por m\u00e1quinas virtuales o instancias en la nube.\u00a0<\/span><\/p>\n

Algunas arquitecturas orientadas a servicios son colecciones de aplicaciones peque\u00f1as o grandes que necesitan interoperar. Esto permite cierta desagregaci\u00f3n y escalado horizontal, pero no resuelve todos los problemas para lograr una escalabilidad global de la nube, porque cada servicio suele ser una aplicaci\u00f3n monol\u00edtica. Las grandes aplicaciones no s\u00f3lo son dif\u00edciles de escalar, sino tambi\u00e9n de desarrollar. Requieren mucha codificaci\u00f3n y mantenimiento. Las simples actualizaciones de c\u00f3digo pueden requerir pruebas de regresi\u00f3n completas, lo que exige un esfuerzo considerable.\u00a0<\/span><\/p>\n

Introduzca el <\/span>Arquitectura de microservicios<\/span><\/a>. Este patr\u00f3n arquitect\u00f3nico divide cada componente de la aplicaci\u00f3n en peque\u00f1as piezas que pueden escalarse independientemente. Suelen ser ap\u00e1tridas, de modo que pueden activarse y desactivarse cuando sea necesario. El principal reto es la latencia de la red, pero no suele ser un problema porque las redes de alta velocidad son omnipresentes hoy en d\u00eda.<\/span><\/p>\n

Dise\u00f1o de microservicios<\/span><\/h2>\n

Un buen microservicio debe ser ligero y sin estado. El objetivo de un Arquitectura de microservicios<\/a> es dividir la funcionalidad de la aplicaci\u00f3n en componentes discretos que funcionen de forma independiente. Cada microservicio debe servir a un \u00e1rea funcional de la aplicaci\u00f3n global. Lo m\u00e1s importante es que cada microservicio pueda evolucionar independientemente del resto de la aplicaci\u00f3n. Esto funciona bien con un <\/span>Metodolog\u00eda de desarrollo \u00e1gil<\/span><\/a>que permite a los equipos ofrecer r\u00e1pidamente nuevas funciones sin afectar a la aplicaci\u00f3n en su conjunto.<\/span><\/p>\n

Se ha dicho que los microservicios deben dise\u00f1arse para el fracaso. Esto puede sonar extra\u00f1o al principio, pero tiene mucho sentido si se tiene en cuenta la naturaleza y el ciclo de vida de un microservicio. Un buen microservicio debe ser ef\u00edmero. Dado que no tienen estado, deber\u00eda ser posible a\u00f1adir y eliminar instancias de microservicio sin afectar a la aplicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Dado que los microservicios estar\u00e1n en perpetuo cambio, toda interacci\u00f3n con ellos debe realizarse a trav\u00e9s de un estilo de API que funcione bien en este entorno. Como tal, <\/span>Interfaces RESTful<\/span><\/a> son una buena opci\u00f3n para el dise\u00f1o de la API. Las llamadas REST son ef\u00edmeras y funcionan bien detr\u00e1s de un equilibrador de carga de red (que es un m\u00e9todo para hacer que los microservicios basados en REST sean altamente disponibles y escalables).<\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, deben ser f\u00e1ciles de desplegar y automatizar con herramientas DevOps populares. Cada servicio debe poder ejecutarse en un sistema con otros servicios o en un contenedor. Kubernetes, una tecnolog\u00eda de orquestaci\u00f3n de contenedores, se cre\u00f3 esencialmente para microservicios.<\/span><\/p>\n

Creaci\u00f3n de un microservicio de perfil de usuario<\/span><\/h2>\n

Es dif\u00edcil crear una aplicaci\u00f3n completa a partir de microservicios. La l\u00f3gica empresarial principal a menudo debe ser proporcionada por alguna aplicaci\u00f3n que no puede reescribirse con microservicios. Por ejemplo, es posible que necesite interactuar con una pila de aplicaciones ERP o CRM est\u00e1ndar. Pero para aplicaciones Web y M\u00f3viles, es un patr\u00f3n com\u00fan para front-end tales grandes sistemas con microservicios para controlar la experiencia del usuario final.<\/span><\/p>\n

Los consumidores de tecnolog\u00eda quieren una experiencia r\u00e1pida y personalizada cuando interact\u00faan con una aplicaci\u00f3n web o m\u00f3vil. Con los microservicios, puede distribuir globalmente los elementos m\u00e1s utilizados de la capa de presentaci\u00f3n para que est\u00e9n geogr\u00e1ficamente cerca del usuario final. Tambi\u00e9n puede escalar de forma independiente estos componentes en funci\u00f3n de los patrones de uso.<\/span><\/p>\n

Un componente frecuente de una aplicaci\u00f3n web o m\u00f3vil es el concepto de perfil de usuario. Suele ser el icono de la \"silueta de una persona\" en la parte superior derecha de la interfaz de usuario. Los perfiles de usuario pueden ser simplistas, con informaci\u00f3n demogr\u00e1fica b\u00e1sica, o muy detallados, con abundante informaci\u00f3n sobre preferencias e historial para impulsar cambios personalizados en la experiencia del usuario.<\/span><\/p>\n

Esta serie de entradas de blog analiza el uso de Python para proporcionar una interfaz RESTful a los datos de perfil de usuario alojados en una base de datos Couchbase. Utilizaremos un ejemplo sencillo con un esquema b\u00e1sico con fines ilustrativos. Sin embargo, puedes mejorar este ejemplo tanto como necesites para una aplicaci\u00f3n del \"mundo real\".<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 usar Couchbase para microservicios?<\/span><\/h2>\n

Couchbase combina m\u00faltiples elementos de procesamiento de datos en una plataforma de datos unificada. Couchbase incluye un motor clave-valor, soporte para esquemas relacionales, un completo motor de consulta SQL, un completo motor de b\u00fasqueda de texto, un motor de eventos y un motor de an\u00e1lisis. Proporciona tiempos de respuesta de microsegundos y elimina la necesidad de que las organizaciones elijan sistemas distintos para cargas de trabajo diferentes.<\/span><\/p>\n

Un servicio de perfil de usuario suele ser un servicio al que se accede con frecuencia. Como m\u00ednimo, junto con la autorizaci\u00f3n y la autenticaci\u00f3n, se accede a \u00e9l cada vez que un usuario inicia sesi\u00f3n en una aplicaci\u00f3n. Sin embargo, lo m\u00e1s probable es que haya que acceder a \u00e9l muchas veces mientras alguien interact\u00faa con una aplicaci\u00f3n. Por ello, el rendimiento y la latencia ser\u00e1n caracter\u00edsticas esenciales del dise\u00f1o.\u00a0<\/span><\/p>\n

La arquitectura de memoria de Couchbase le permite ofrecer un rendimiento incre\u00edblemente r\u00e1pido. El rendimiento de Couchbase es casi lineal gracias a su arquitectura scale-out, shared-nothing, que le permite mantener el rendimiento y las latencias a medida que se escala el cl\u00faster. Couchbase puede escalar junto con los elementos de microservicio porque la arquitectura de microservicio tambi\u00e9n es escalable y no se comparte.<\/span><\/p>\n

Couchbase est\u00e1 dise\u00f1ado para eliminar muchas tareas administrativas tradicionales. Couchbase aprovecha un modelo din\u00e1mico de contenci\u00f3n de datos con auto-sharding y reequilibrio de datos, y separando la gesti\u00f3n de \u00edndices de la gesti\u00f3n de datos. Con la <\/span>Oferta de Capella Couchbase Cloud<\/span><\/a>o on-prem con herramientas como Terraform o Kubernetes y el <\/span>Operador aut\u00f3nomo de Couchbase<\/span><\/a>Los cambios en las bases de datos y los microservicios pueden automatizarse y orquestarse a trav\u00e9s de nubes privadas y p\u00fablicas.<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 Python?<\/span><\/h2>\n

Esta puede ser la pregunta que m\u00e1s te ronda por la cabeza mientras lees este post. Algo como Node.js puede ser el primer lenguaje que te venga a la mente. De hecho, por <\/span>Berkeley<\/span><\/a> JavaScript es el lenguaje m\u00e1s demandado, sin embargo, Python es el segundo. Python es muy accesible, ya que forma parte de la distribuci\u00f3n de software para Linux y macOS y se puede instalar f\u00e1cilmente en Windows. Se pueden tener varias versiones del lenguaje instaladas, y la funci\u00f3n de entorno virtual facilita tener varios entornos personalizados utilizando diferentes versiones del lenguaje. Aunque Python admite multihilo, sus hilos no son tan eficaces como los de un lenguaje como Java. A\u00fan as\u00ed, Python es ligero, por lo que se adapta bien al multiprocesamiento y tiene paquetes que facilitan el env\u00edo de hilos o procesos. Lo mejor de Python es que es f\u00e1cil de aprender y de programar.<\/span><\/p>\n

Ejemplo de recorrido por la aplicaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Para demostrar el concepto, he creado un microservicio Python de ejemplo (<\/span>el c\u00f3digo est\u00e1 en GitHub<\/span><\/a>) que proporciona una interfaz RESTful muy sencilla para acceder a la informaci\u00f3n del perfil de usuario. Couchbase soporta tipos de documento JSON, UTF-8 (string), o binario (raw). El formato JSON se considera el formato nativo y permite muchas caracter\u00edsticas ricas en la plataforma, por lo que ese es el formato de documento que vamos a utilizar.<\/span><\/p>\n

Nuestro perfil de usuario, muy sencillo, contiene el nombre del usuario y otros detalles b\u00e1sicos sobre su cuenta. El perfil incluye una imagen que hace referencia a un registro independiente que contiene el archivo de imagen codificado en Base64. Podr\u00edamos haber utilizado el tipo de documento RAW, pero pusimos la imagen en un valor JSON para este ejemplo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n aprovechamos la funci\u00f3n de \u00e1mbitos y colecciones que se introdujo con Couchbase Server 7. Los documentos de perfil de usuario se almacenan en el <\/span>datos_usuario <\/span><\/i>y las im\u00e1genes se almacenan en el <\/span>im\u00e1genes_usuario <\/span><\/i>como se ilustra aqu\u00ed:<\/span><\/p>\n

\"User<\/a><\/p>\n

Formato del documento de perfil de usuario:<\/span><\/p>\n

{\r\n  \"record_id\": \"1\",\r\n  \"name\": \"Jessica Lopez\",\r\n  \"nickname\": \"jlopez\",\r\n  \"foto\": \"1\",\r\n  \"user_id\": \"jessicalopez9483\",\r\n  \"email\": \"jessica.lopez@example.com\",\r\n  \"email_verified\": \"False\",\r\n  \"first_name\": \"Jessica\",\r\n  \"last_name\": \"Lopez\",\r\n  \"address\": \"6699 West Road\",\r\n  \"ciudad\": \"Weirton\",\r\n  \"estado\": \"OR\",\r\n  \"zip_code\": \"21243\",\r\n  \"phone\": \"306-402-6984\",\r\n  \"date_of_birth\": \"03\/05\/1961\"\r\n}<\/pre>\n
Formato de documento de imagen de usuario:<\/span><\/p>\n
{\r\n  \"record_id\": \"1\",\r\n  \"type\": \"jpeg\",\r\n  \"image\": \" AAAADGpQICANC...=\"\r\n}<\/pre>\n
El microservicio de Python tiene la opci\u00f3n de ejecutarse en primer plano, donde la salida se env\u00eda a la pantalla (terminal), o en segundo plano como \"demonio\", donde la salida se env\u00eda a un archivo de registro. El c\u00f3digo utiliza la funci\u00f3n de clases orientadas a objetos de Python para realizar la mayor parte del trabajo.<\/span><\/p>\n
En <\/span>dbConnection<\/span><\/em> est\u00e1 dise\u00f1ada para contener punteros a objetos relacionados con la conexi\u00f3n a la base de datos Couchbase. Esto s\u00f3lo hace que sea f\u00e1cil pasar estos alrededor de otras clases y funciones.<\/span><\/p>\n
En <\/span>couchbaseDriver<\/span><\/em> se encarga de la interacci\u00f3n con la base de datos. El sitio conecte<\/em> inicia una conexi\u00f3n con el cluster de Couchbase. Crea objetos para acceder al bucket, scope y colecciones pasadas a la funci\u00f3n. Almacena esos objetos en un <\/span>dbConnection<\/span><\/em> que se almacena en la clase. La direcci\u00f3n <\/span>consiga<\/span><\/em> realiza una recuperaci\u00f3n clave-valor de la clave pasada a la funci\u00f3n desde la colecci\u00f3n referenciada aprovechando la conexi\u00f3n establecida. La direcci\u00f3n <\/span>consulta<\/span><\/em> realiza una SQL <\/em><\/span>SELECCIONE<\/span><\/em> en el campo JSON de la colecci\u00f3n referenciada buscando una clave JSON que sea igual al valor especificado.<\/span><\/p>\n
En <\/span>restServer<\/span><\/em> es una clase manejadora dise\u00f1ada para ser pasada a la clase Python <\/span>servidor.http<\/span><\/em> m\u00f3dulo. Implementa la interfaz RESTful. Existen <\/span>GET<\/em> <\/span>para encontrar datos de perfil de usuario basados en el apodo, nombre de usuario o ID. Tambi\u00e9n tiene puntos finales para obtener im\u00e1genes de perfil, ya sea recuperando el documento JSON o devolviendo la propia imagen. Esto tiene una ventaja sobre otros marcos de desarrollo REST que a menudo s\u00f3lo soportan responder a puntos finales REST con contenido JSON.<\/span><\/p>\n
Por \u00faltimo, el <\/span>microServicio<\/span><\/em> inicia y detiene el servidor HTTP. Se llama desde <\/span>principal<\/span><\/em> que utiliza el <\/span>couchbaseDriver<\/span><\/em> para conectar con la base de datos e iniciar el microservicio. El microservicio completo solo tiene unos cientos de l\u00edneas de c\u00f3digo, y puede desplegarse f\u00e1cilmente en cualquier lugar, y adjuntarse a cualquier cl\u00faster de Couchbase.<\/span><\/p>\n
Siguiente<\/b><\/h3>\n
En la siguiente parte de esta serie, hablaremos sobre la generaci\u00f3n de datos de prueba aleatorios para el esquema de microservicios y las pruebas de rendimiento.<\/span><\/p>\n
Consulte estos recursos cuando investigue m\u00e1s sobre estos temas:<\/span><\/p>\n