Herramientas¶

En esta sección se detallan las herramientas usadas para la creación y gestión del proyecto:

Lenguaje: Se programará en Python debido a su facilidad de uso y cantidad de librerias disponibles, permitiendo un mayor foco en la infraestructura que en las peculiaridades del lenguaje. En concreto se usará la versión 3.6.8, ya que es estable pero no la última disponible, por lo que se pueden hacer pruebas de actualizar el entorno virtual y resolver posibles problemas de compatibilidad que se presenten.
Entorno virtual y gestion de librerias: Una vez elegido el lenguaje, y mas siento Python, se va a usar la herramienta pipenv para gestionar el entorno virtual de ejecución y las librerias con las versiones necesarias de cada una. He elegido esta herramienta porque unifica el gestor de paquetes pip y el módulo venv de Python en una sola, además de ofrecer posibilidad de crear builds deterministas y usar el formato que sustituirá al famoso requirements.txt, el Pipfile
Framework Web: Para interactuar con el microservicio se usará una API REST, por lo que utilizaré el famoso microframewok Flask para el desarrollo del apartado web, en concreto una extensión de la libreria llamada Flask-RESTplus que facilita la creación y el uso de buenas prácticas para la creación de la misma.
Tests: Python dispone de varias librerias de testing. Las mas famosas son unittest (standard library), nose y pytest. De entre ellas he elegido pytest debido a la cantidad de extensiones (315+, como por ejemplo para coverage, facilidad de uso y perfecta retrocompatibilidad con las otras librerias mencionadas.
Almacenamiento: Para almacenar los datos, he optado por utilizar NoSQL, en concreto MongoDB junto con el ORM mongoengine. He optado por esta vía porque a finales de verano estuve probando a usarlo en un proyecto y lo encontré muy facil de usar y gestionar, a la vez que me sirve para aprender nuevas tecnologías ya que yo al menos en cursos pasados de la carrera solo he dado SQL.
Logs: En principio, usaré la librería loguru, la cual es una abstracción y mejora de la librería logging que viene incorporada en la standard library de python y que, según su autor, pretende mitigar los inconvenientes de la misma. Luego se integrará con el Elastic Stack para poder visualizar los logs comodamente a través de un dashboard (tengo que investigar mas de esto).
CI: Para mantener un flujo de trabajo de integración continua, optaré por el uso de TravisCI dada su popularidad, aunque aun no he investigado mucho lo que ofrecen otros servicios como CircleCI como para decantarme por Travis al 100%.