百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

python应用目录规划(python的目录)

off999 2025-07-28 19:41 4 浏览 0 评论

Python 大型应用目录结构规划(企业级最佳实践)

核心原则

  • 模块化:按业务功能拆分,高内聚低耦合
  • 可扩展性:支持插件机制和动态加载
  • 环境隔离:清晰区分开发/测试/生产环境
  • 自动化:内置标准化的构建测试部署流程
  • 可维护性:结构自说明,新成员能快速理解

完整目录结构

project-root/                  # 项目根目录(Git仓库根目录)
├── .github/                   # CI/CD工作流配置
│   └── workflows/
│       ├── ci.yml             # 持续集成流程
│       └── cd.yml             # 持续部署流程
│
├── .vscode/                   # IDE配置(可选)
│   ├── settings.json
│   └── extensions.json
│
├── config/                    # 配置中心
│   ├── base/                  # 基础配置
│   │   ├── logging.yaml       # 日志配置
│   │   ├── database.py        # 数据库连接池
│   │   └── constants.py       # 全局常量
│   │
│   ├── dev/                   # 开发环境
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── settings.toml
│   │
│   ├── test/                  # 测试环境
│   └── prod/                  # 生产环境(敏感配置通过Vault注入)
│
├── src/                       # 主代码库
│   └── your_project/         # 项目主包
│       ├── __init__.py        # 包初始化
│       ├── application/       # 业务逻辑层
│       │   ├── services/      # 业务服务
│       │   │   ├── user_service.py
│       │   │   └── payment_service.py
│       │   │
│       │   ├── models/        # 业务模型(DTO/BO)
│       │   │   ├── user.py
│       │   │   └── order.py
│       │   │
│       │   └── use_cases/     # 业务用例
│       │       ├── checkout_use_case.py
│       │       └── report_generation.py
│       │
│       ├── domain/            # 领域层(DDD)
│       │   ├── entities/      # 聚合根/实体
│       │   ├── value_objects/ # 值对象
│       │   ├── events/        # 领域事件
│       │   └── repositories/  # 仓储接口
│       │
│       ├── infrastructure/    # 基础设施层
│       │   ├── database/      # 数据访问
│       │   │   ├── migrations/  # 数据库迁移脚本
│       │   │   ├── models.py     # ORM映射
│       │   │   └── repositories_impl/  # 仓储实现
│       │   │
│       │   ├── cache/         # 缓存实现(Redis/Memcached)
│       │   ├── message_broker/ # 消息队列实现
│       │   └── third_party/   # 第三方服务集成
│       │
│       ├── interfaces/        # 接口层
│       │   ├── web/           # Web接口
│       │   │   ├── api/         # REST API
│       │   │   │   ├── v1/         # 版本控制
│       │   │   │   │   ├── routers/
│       │   │   │   │   ├── schemas/  # Pydantic模型
│       │   │   │   │   └── dependencies.py
│       │   │   │   ├── v2/
│       │   │   │   └── middleware/  # 中间件
│       │   │   │
│       │   │   ├── templates/    # HTML模板(如需要)
│       │   │   └── static/       # 静态资源
│       │   │
│       │   ├── rpc/            # gRPC接口
│       │   ├── cli/            # 命令行接口
│       │   └── event_handlers/  # 事件处理器
│       │
│       ├── utils/             # 公共工具
│       │   ├── security/      # 安全相关
│       │   ├── logging/       # 日志扩展
│       │   ├── error_handling/ # 异常处理
│       │   └── helpers.py     # 通用辅助函数
│       │
│       └── main.py            # 应用入口
│
├── tests/                     # 测试套件
│   ├── unit/                  # 单元测试
│   │   ├── application/
│   │   ├── domain/
│   │   └── utils/
│   │
│   ├── integration/           # 集成测试
│   │   ├── database/
│   │   └── api/
│   │
│   ├── e2e/                   # 端到端测试
│   │   └── workflows/         # 核心业务流程测试
│   │
│   ├── benchmark/             # 性能测试
│   └── conftest.py            # pytest全局fixture
│
├── scripts/                   # 运维脚本
│   ├── deployment/            # 部署相关
│   │   ├── docker/
│   │   │   ├── Dockerfile
│   │   │   └── docker-compose.yml
│   │   ├── k8s/               # Kubernetes配置
│   │   └── ansible/           # Ansible脚本
│   │
│   ├── data/                  # 数据处理
│   │   ├── migration/         # 数据迁移
│   │   └── seeding/           # 数据初始化
│   │
│   ├── monitoring/            # 监控脚本
│   └── maintenance.py         # 系统维护任务
│
├── docs/                      # 项目文档
│   ├── architecture/          # 架构设计
│   ├── api-reference/         # API文档
│   ├── decisions/             # 技术决策记录
│   └── onboarding.md          # 新成员指南
│
├── requirements/              # 依赖管理
│   ├── base.in                # 核心依赖
│   ├── dev.in                 # 开发环境
│   ├── test.in                # 测试环境
│   └── prod.in                # 生产环境
│
├── .env.example               # 环境变量示例
├── .pre-commit-config.yaml    # 代码提交前检查
├── pyproject.toml             # 项目元数据(PEP518)
├── Makefile                   # 项目自动化命令
└── README.md                  # 项目入口文档


关键目录解析

分层(src/your_project)

接口层 interfaces :HTTP/RPC/CLI入口,只做参数校验和格式转换

应用层 application :业务流程编排,事务边界控制

领域层 domain :核心业务逻辑,与技术实现解耦

基础设施层 infrastructure :数据库/缓存等具体实现

配置(config/)

# config/__init__.py
import os

ENV = os.getenv("APP_ENV", "dev")

def load_config():
    if ENV == "prod":
        from .prod import settings
    elif ENV == "test":
        from .test import settings
    else:
        from .dev import settings
    return settings

current_config = load_config()

测试(tests/)

测试类型

覆盖范围

执行频率

工具组合

单元测试

独立函数/类

每次提交

pytest + unittest.mock

集成测试

模块间交互/数据库

每日

pytest + testcontainers

E2E测试

完整API流程

发布前

playwright + pytest

性能测试

关键路径响应时间

版本发布

locust + py-spy

契约测试

微服务间接口

接口变更

pytest + pact

部署(scripts/deployment)

容器化部署

# Dockerfile 多阶段构建
FROM python:3.11-slim AS builder
COPY requirements/prod.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r prod.txt

FROM python:3.11-slim AS runtime
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.11/site-packages /usr/local/lib/python3.11/site-packages
COPY ./src /app
ENV PYTHONPATH=/app
CMD ["python", "/app/your_project/main.py"]

依赖(requirements/)

# requirements/base.in
fastapi==0.95.0
sqlalchemy[asyncio]==2.0.10
pydantic-settings==2.0.2

# requirements/dev.in
-r base.in
pytest==7.3.1
ipdb==0.13.9
jupyterlab==3.6.3

# 使用pip-tools管理:
pip-compile --output-file=requirements.txt requirements/prod.in

大型项目

project-root/
└── services/                  # 微服务拆分子目录
    ├── user-service/          # 独立服务
    │   ├── src/               # 服务专用代码
    │   └── tests/
    │
    ├── order-service/
    ├── payment-service/
    └── shared-lib/            # 公共库
        ├── common-utils/
        ├── database-client/
        └── messaging-sdk/


实践清单

环境一致性:所有环境使用相同Python版本(pyenv + .python-version)

启动优化:冷启动时间超过5秒需拆分懒加载

依赖安全:定期扫描漏洞(safety/dependabot)

文档自动化:API文档随代码更新(FastAPI/Sphinx)

监控埋点:关键路径添加性能探针(OpenTelemetry)

资源限制:数据库连接池/线程池上限配置

异常处理:全局异常处理器记录堆栈

配置分离:敏感信息使用环境变量或配置中心

相关推荐

Python Flask 容器化应用链路可观测

简介Flask是一个基于Python的轻量级Web应用框架,因其简洁灵活而被称为“微框架”。它提供了Web开发所需的核心功能,如请求处理、路由管理等,但不会强制开发者使用特定的工具或库。...

Python GUI应用开发快速入门(python开发软件教程)

一、GUI开发基础1.主流GUI框架对比表1PythonGUI框架比较框架特点适用场景学习曲线Tkinter内置库,简单小型应用,快速原型平缓PyQt功能强大,商用许可专业级桌面应用陡峭PySi...

【MCP实战】Python构建MCP应用全攻略:从入门到实战!

实战揭秘:Python Toga 打造跨平台 GUI 应用的神奇之旅

在Python的世界里,GUI(图形用户界面)开发工具众多,但要找到一款真正跨平台、易于使用且功能强大的工具并不容易。今天,我们就来深入探讨一下Toga——一款Python原生、操作系统原...

python应用目录规划(python的目录)

Python大型应用目录结构规划(企业级最佳实践)核心原则模块化:按业务功能拆分,高内聚低耦合可扩展性:支持插件机制和动态加载环境隔离:清晰区分开发/测试/生产环境自动化:内置标准化的构建测试部署流...

Python图形化应用开发框架:PyQt开发简介

PyQt概述定义:PyQt是Python绑定Qt框架的工具集,用于开发跨平台GUI应用程序原理:通过Qt的C++库提供底层功能,PyQt使用SIP工具生成Python绑定特点:支持Windows/ma...

[python] 基于PyOD库实现数据异常检测

PyOD是一个全面且易于使用的Python库,专门用于检测多变量数据中的异常点或离群点。异常点是指那些与大多数数据点显著不同的数据,它们可能表示错误、噪声或潜在的有趣现象。无论是处理小规模项目还是大型...

Python、Selenium 和 Allure 进行 UI 自动化测试的简单示例脚本

环境准备确保你已经安装了以下库:SeleniumAllurepytest你可以使用以下命令安装所需库:pipinstallseleniumallure-pytestpytest示例代码下面的代...

LabVIEW 与 Python 融合:打造强大测试系统的利器

在现代测试系统开发领域,LabVIEW和Python各自凭借独特优势占据重要地位。LabVIEW以图形化编程、仪器控制和实时系统开发能力见长;Python则凭借丰富的库资源、简洁语法和强大数...

软件测试进阶之自动化测试——python+appium实例

扼要:1、了解python+appium进行APP的自动化测试实例;2、能根据实例进行实训操作;本课程主要讲述用python+appium对APP进行UI自动化测试的例子。appium支持Androi...

Python openpyxl:读写样式Excel一条龙,测试报表必备!

无论你是测试工程师、数据分析师,还是想批量导出Excel的自动化工作者,只需一个库openpyxl,即可高效搞定Excel的各种需求!为什么选择openpyxl?支持.xlsx格式...

Python + Pytest 测试框架——数据驱动

引言前面已经和大家介绍过Unittest测试框架的数据驱动框架DDT,以及其实现原理。今天和大家分享的是Pytest测试框架的数据驱动,Pytest测试框架的数据驱动是由pytest自...

这款开源测试神器,圆了我玩游戏不用动手的梦想

作者:HelloGitHub-Anthony一天我在公司用手机看游戏直播,同事问我在玩什么游戏?我和他说在看直播,他恍然大悟:原来如此,我还纳闷你玩游戏,咋不用动手呢。。。。一语惊醒梦中人:玩游戏不用...

Python单元测试框架对比(pycharm 单元测试)

一、核心框架对比特性unittest(标准库)pytest(主流第三方)nose2(unittest扩展)doctest(文档测试)安装Python标准库pipinstallpytestp...

利用机器学习,进行人体33个2D姿态检测与评估

前几期的文章,我们分享了人脸468点检测与人手28点检测的代码实现过程,本期我们进行人体姿态的检测与评估通过视频进行人体姿势估计在各种应用中起着至关重要的作用,例如量化体育锻炼,手语识别和全身手势控制...

取消回复欢迎 发表评论: