


Wie strukturiert man eine Python-Desktopanwendung für eine optimale Organisation?
Python-Anwendungen organisieren: Optimale Projektstruktur
Wenn Sie sich auf eine nicht triviale Entwicklungsreise für Python-Desktopanwendungen begeben, wird die Projektstrukturierung von entscheidender Bedeutung. Hier ist eine umfassende Anleitung zur Optimierung der Organisation Ihres Projekts.
Quellcode-Platzierung
Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Unterverzeichnisse. Platzieren Sie Ihren Quellcode direkt im Stammverzeichnis des Projekts.
Anwendungsstartskripte
Speichern Sie Startskripte in den Verzeichnissen „/scripts“ oder „/bin“. Dies gewährleistet eine einfache Zugänglichkeit und Kompatibilität mit gängigen Betriebssystemen.
IDE-Projektkonfiguration
Bewahren Sie IDE-projektspezifische Dateien, wie z. B. .kpf-Dateien, im Stammverzeichnis des Projekts auf .
Einheiten- und Akzeptanztests
Erstellen Sie einen dedizierten Verzeichnis „/tests“ für Unit- und Abnahmetests. Dadurch wird Testcode vom Produktionscode getrennt und die Wartbarkeit sichergestellt.
Nicht-Python-Datenplatzierung
Nicht-Python-Daten, wie z. B. Konfigurationsdateien, in einem „/data“ speichern " Verzeichnis. Dadurch bleiben Daten vom Code getrennt, was die Datenverwaltung erleichtert.
Nicht-Python-Quellspeicher
Platzieren Sie Nicht-Python-Quellen, wie C für pyd/so-Binärerweiterungsmodule, in einem „/lib“-Verzeichnis. Dies unterscheidet sie von Python-Quellen und erleichtert die Bibliotheksverwaltung.
Zusätzliche Überlegungen
- Verzeichnis der obersten Ebene: Verwenden Sie „/name -of-my-product“-Verzeichnis, um das gesamte Projekt zu kapseln.
- PYTHONPATH Verwaltung:Konfigurieren Sie den PYTHONPATH so, dass er das Stammverzeichnis des Projekts enthält.
- IDE-Konfiguration:Verwenden Sie eine .KPF-Datei für die IDE-Konfiguration und schließen Sie sie von der Quellcodeverwaltung aus.
- Wartbarkeit: Behalten Sie eine konsistente und logische Verzeichnisstruktur im gesamten System bei Projekt.
- Dokumentation: Erwägen Sie die Erstellung separater „/doc“- oder „/apidoc“-Verzeichnisse für Dokumentation und API-Dokumentation.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie strukturiert man eine Python-Desktopanwendung für eine optimale Organisation?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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