


Diagram-as-Code?: création d'une documentation dynamique et interactive pour le contenu visuel
Nov 26, 2024 pm 06:07 PMDans cet article, je vais vous guider étape par étape pour créer une documentation visuelle dynamique et interactive à l'aide des outils Diagram-as-Code. Au lieu d'images statiques, nous générerons des diagrammes par programmation, en veillant à ce qu'ils soient toujours à jour et faciles à maintenir.
? Diagramme sous forme de code
Diagram as Code est une approche qui vous permet de créer des diagrammes via du code au lieu des outils graphiques traditionnels. Au lieu de créer manuellement des diagrammes, vous pouvez écrire du code dans un fichier texte pour définir la structure, les composants et les connexions de vos diagrammes.
Ce code est ensuite traduit en images graphiques, ce qui facilite son intégration et sa documentation dans des projets logiciels, où il est particulièrement utile pour créer et mettre à jour des diagrammes architecturaux et de flux par programmation.
Qu'est-ce que les diagrammes ?
Diagrams est une ?Bibliothèque Python qui implémente l'approche Diagram as Code, vous permettant de créer des diagrammes d'infrastructure architecturale et d'autres types de diagrammes via du code. Avec Diagrams, vous pouvez facilement définir des composants d'infrastructure cloud (tels qu'AWS, Azure et GCP), des éléments de réseau, des services logiciels et bien plus encore, le tout avec seulement quelques lignes de code.
? Avantages du diagramme en tant que code
- ? Représentation des diagrammes sous forme de code?: créez et mettez à jour des diagrammes directement à partir du code, garantissant ainsi la maintenabilité dans les projets agiles.
- ? Documentation automatisée?: générez des visuels à partir du code, en gardant les diagrammes alignés sur l'architecture actuelle.
- ? Change Control?: suivez les modifications du diagramme au fil du temps.
- ? Clarté améliorée?: améliorez la compréhension des systèmes complexes avec des visuels clairs et partagés.
- ?? Personnalisable?: représentez les infrastructures cloud, les flux de travail ou les pipelines de données avec des visuels flexibles et personnalisés.
Tutoriel
? Installation de la bibliothèque
J'utilisais actuellement la version '0.23.4' pour ce tutoriel.
!pip install diagrams=='0.23.4'
? Diagrammes?:?n?uds
La bibliothèque vous permet de créer des diagrammes architecturaux par programmation, en utilisant des n?uds pour représenter différents composants et services d'infrastructure.
Types de n?uds
Les n?uds dans les diagrammes représentent des composants de différents fournisseurs de services cloud ainsi que d'autres éléments architecturaux. Voici les principales catégories de n?uds disponibles?:
- ?? Fournisseurs de cloud?: AWS (Amazon Web Services), Azure, GCP, IBM Cloud, Alibaba Cloud, Oracle Cloud, DigitalOcean, entre autres.
- ? On-Premise?: Représente l'infrastructure physiquement située dans les locaux de l'entreprise.
- ? Kubernetes (K8S)?: Système d'orchestration de conteneurs pour automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion d'applications conteneurisées (représentées par une roue de navire, symbolisant le contr?le et la navigation).
- ?? OpenStack?: Plateforme logicielle open source pour la création et la gestion de cloud publics et privés.
- ? Générique?: n?uds génériques pouvant représenter tout composant non spécifiquement couvert par les n?uds spécifiques au fournisseur (outils croisés, représentant différents outils dans une même catégorie).
- ?? SaaS (Software as a Service)?: Représente les applications fournies en tant que service sur Internet, telles que Snowflake, les services de chat (Slack, Teams, Telegram, entre autres), la sécurité (par exemple, Okta ), ou les réseaux sociaux (téléphone barré et cloud pour le concept SaaS).
- ? Personnalisé?: Permet aux utilisateurs de personnaliser leurs diagrammes à l'aide d'ic?nes PNG stockées dans un dossier spécifique. Ceci est utile pour représenter les composants d'infrastructure non couverts par les n?uds par défaut (outils personnalisés barrés).
? Langages de programmation
La bibliothèque Diagrammes vous permet d'utiliser différents n?uds pour représenter différents langages de programmation. Ces n?uds sont utiles pour indiquer dans vos diagrammes si une partie de votre architecture utilise des scripts ou des composants développés dans un langage de programmation spécifique.
Ci-dessous, nous présenterons toutes les langues disponibles dans la bibliothèque. Si une langue manque, vous pouvez ajouter des n?uds personnalisés en téléchargeant le logo correspondant dans un dossier spécifique.
!pip install diagrams=='0.23.4'
?? AWS (Amazon Web Services)
Nous pouvons utiliser les n?uds Amazon, qui sont organisés en plusieurs catégories, telles que?:
- Analyse et affaires?: aws.analytics, aws.business
- Calcul et stockage?: aws.compute, aws.storage, aws.cost
- Base de données et DevTools?: aws.database, aws.devtools
- Intégration et gestion?: aws.integration, aws.management
- Apprentissage automatique et mobile?: aws.ml, aws.mobile
- Réseau et sécurité?: aws.network, aws.security
- Autres?: aws.blockchain, aws.enduser, aws.engagement, aws.game, aws.general, aws.iot, aws.media, aws.migration, aws.quantum, aws.robotics, aws. satellite
Ensuite, nous représenterons l'une de ces catégories pour visualiser les n?uds disponibles dans aws.database.
!pip install diagrams=='0.23.4'
?? Cas d'utilisation
Créons maintenant un plan simple qui correspond à l'importation d'un ensemble de données et à la formation d'un modèle d'apprentissage automatique sur AWS.
# Create the diagram object with diagrams.Diagram("Programming Languages", show=False, filename="languages"): # Get all the languages available in this library languages = [item for item in dir(diagrams.programming.language) if item[0] != '_'] # Divide the representation in two lines mid_index = len(languages) // 2 first_line = languages[:mid_index] second_line = languages[mid_index:] # Add nodes in the first row prev_node = None for language in first_line: current_node = eval(f"diagrams.programming.language.{language}(language)") if prev_node is not None: prev_node >> current_node prev_node = current_node # Add nodes in the second row prev_node = None for language in second_line: current_node = eval(f"diagrams.programming.language.{language}(language)") if prev_node is not None: prev_node >> current_node prev_node = current_node Image("languages.png")
Dép?t
Ci-dessous le lien vers tout le code, si vous le trouvez utile, vous pouvez laisser une étoile ?? et me suivre pour recevoir des notifications de nouveaux articles. Cela m'aidera à grandir dans la communauté technologique et à créer plus de contenu.
r0mymendez
/
diagramme en tant que code
Un tutoriel sur la fa?on de créer un projet de documentation en utilisant la méthodologie ??Doc sous forme de diagramme??
? Diagram-as-Code?: Création d'une documentation dynamique et interactive pour le contenu visuel
Diagram as Code est une approche qui vous permet de créer des diagrammes via du code au lieu des outils graphiques traditionnels. Au lieu de créer manuellement des diagrammes, vous pouvez écrire du code dans un fichier texte pour définir la structure, les composants et les connexions de vos diagrammes.
Ce code est ensuite traduit en images graphiques, ce qui facilite son intégration et sa documentation dans des projets logiciels, où il est particulièrement utile pour créer et mettre à jour des diagrammes architecturaux et de flux par programmation.
Qu'est-ce que les diagrammes??
Diagrams est une ?Bibliothèque Python qui implémente l'approche Diagram as Code, vous permettant de créer des diagrammes d'infrastructure architecturale et d'autres types de diagrammes via du code. Avec Diagrams, vous pouvez facilement définir des composants d'infrastructure cloud (tels qu'AWS, Azure et GCP), des éléments de réseau, des services logiciels et bien plus encore, le tout avec seulement quelques lignes de code.
? Avantages du diagramme en tant que code
- ?…
Si vous souhaitez voir comment implémenter un site de documentation en utilisant ce pipeline vous pouvez lire l'article que j'ai publié dans le lien suivant
? Références
- Diagrammes?: https://diagrams.mingrammer.com/
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
