¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar Python con contenedores y herramientas de orquestación de Linux?

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Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles del mundo, y tiene muchas aplicaciones en el campo de los contenedores Linux y las herramientas de orquestación. Los contenedores Linux son entornos aislados que ejecutan aplicaciones y servicios sin interferir entre sí, mientras que las herramientas de orquestación son sistemas de software que automatizan la implementación, administración y escalado de contenedores en múltiples hosts. En este artículo, exploraremos las ventajas y desventajas de usar Python con contenedores de Linux y herramientas de orquestación, y proporcionaremos algunos consejos y mejores prácticas para hacerlo.

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1 ¿Por qué usar Python con contenedores Linux?

Python es una excelente opción para desarrollar aplicaciones y scripts que se ejecutan dentro de contenedores Linux debido a sus capacidades multiplataforma, sintaxis fácil de aprender, soporte de múltiples paradigmas y comunidad grande y activa. Puede ejecutarse en varias distribuciones y arquitecturas de Linux sin muchas modificaciones, lo que facilita la lectura y escritura. Además, su soporte de diferentes paradigmas de programación proporciona a los desarrolladores más flexibilidad y creatividad. Además, la comunidad de Python ofrece una gran cantidad de recursos, bibliotecas, marcos y herramientas para diversos dominios y tareas.

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Doug Krieger

Senior Software Engineer
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Python is especially useful for ML workloads, having the most active ecosystem of libraries and frameworks for ML (sorry, R fans!). These packages typically wrap C, C++, and more recently, Rust code, providing much greater performance than is possible with native Python code.

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2 ¿Cuáles son los desafíos de usar Python con contenedores Linux?

Sin embargo, el uso de Python con contenedores de Linux también conlleva algunos desafíos. Como lenguaje interpretado, se ejecuta más lento que los lenguajes compilados y consume más memoria y recursos de CPU. Además, su sistema de tipificación dinámica no impone una estricta comprobación de tipos y puede dar lugar a errores y errores en tiempo de ejecución. Además, el bloqueo de intérprete global (GIL) limita la simultaneidad y el paralelismo de las aplicaciones multiproceso. Finalmente, las múltiples versiones e implementaciones de Python pueden causar problemas de compatibilidad y dependencia entre diferentes contenedores y hosts.

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Doug Krieger

Senior Software Engineer
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Conda is a popular 3rd party package management solution that leverages more complex dependency trees and version locking than pip3, enabling more deterministic/stable dependency management.

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3 ¿Cómo usar Python con contenedores Linux?

Para usar Python con contenedores de Linux de manera efectiva, hay algunas prácticas recomendadas y consejos a considerar. Por ejemplo, cree un entorno Python aislado y coherente para cada contenedor con un entorno virtual (venv), e instale solo los paquetes y dependencias necesarios. Además, utilice una imagen base ligera y mínima para el contenedor, como Alpine Linux, para reducir el tamaño y la sobrecarga del contenedor. Además, emplee un proceso de compilación de varias etapas para separar las etapas de desarrollo y producción del contenedor, y elimine los archivos y capas innecesarios de la imagen final. Además, almacene la configuración y los parámetros del contenedor en variables de entorno y archivos de configuración en lugar de codificarlos en el código Python. Finalmente, use un linter y un formateador para verificar y mejorar la calidad y el estilo del código Python, siguiendo las pautas de PEP 8 para la consistencia y legibilidad.

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Eric de Castro

Software Engineer | Tech Lead | PHP | Python | Fullstack | JavaScript | TypeScript
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An excellent practice for Python developers is the use of Docker containers, as this container ecosystem has a large community that maintains a highly reliable environment with periodic updates. With a quick search on Docker, the developer can find the most suitable "machine" for their project and quickly set up an environment on their personal computer.

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4 ¿Cuáles son los beneficios de usar Python con herramientas de orquestación?

Las herramientas de orquestación como Kubernetes, Docker Swarm o Mesos son sistemas de software que automatizan la implementación, administración y escalado de contenedores en múltiples hosts. El uso de Python con herramientas de orquestación tiene muchas ventajas, como escribir código declarativo y expresivo para definir el estado deseado y la configuración del clúster contenedor con archivos YAML o JSON. Además, los desarrolladores pueden aprovechar las bibliotecas y marcos de Python existentes que se integran con las herramientas de orquestación, como PyKube, PySwarm o PyMesos, para interactuar con las API y los servicios de las herramientas. Además, se pueden crear operadores y controladores personalizados para ampliar la funcionalidad y la lógica de las herramientas de orquestación utilizando Python Operator Framework o la biblioteca Kopf. Por último, las herramientas de registro y depuración de Python como logging, pdb o ipdb se pueden usar para supervisar y solucionar problemas de rendimiento y estado del clúster de contenedores.

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5 ¿Cuáles son los inconvenientes de usar Python con herramientas de orquestación?

Usar Python con herramientas de orquestación puede ser beneficioso, pero también tiene inconvenientes. Los desarrolladores necesitan aprender y comprender los conceptos y componentes de las herramientas de orquestación, como pods, servicios, nodos, réplicas, etiquetas, selectores, etc. Además, los desarrolladores están expuestos a la complejidad y los riesgos de las herramientas de orquestación, como la latencia de red, el descubrimiento de servicios, el equilibrio de carga, la tolerancia a fallas, la seguridad y más. Además, los desarrolladores deben seguir las prácticas recomendadas y los estándares de las herramientas de orquestación, como las convenciones de nomenclatura y los límites de recursos. Por último, deben probar y depurar su código Python en el contexto de las herramientas de orquestación utilizando pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas de extremo a extremo y otros métodos.

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6 Esto es lo que más debe considerar

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Mark Forster

Consultant Scientific Computing
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As mentioned previously Conda is a great tool for managing and resolving python dependency issues. Conda is great but Mamba is maybe even better. I have found it to be much faster, and also to often perform better in resolving complex dependency issues. Do try it. Python tooling continues to get better and better.

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1 ¿Por qué usar Python con contenedores Linux?

2 ¿Cuáles son los desafíos de usar Python con contenedores Linux?

3 ¿Cómo usar Python con contenedores Linux?

4 ¿Cuáles son los beneficios de usar Python con herramientas de orquestación?

5 ¿Cuáles son los inconvenientes de usar Python con herramientas de orquestación?

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