Python でポリリスを素早く始めるための Python クッキーカッターを紹介します。ポリリスが何なのかわからない場合は、せっかちな読者向けのドキュメントをお読みください:
Polylith は、シンプルで保守可能、テスト可能、スケーラブルなバックエンド システムを構築することを目的としたソフトウェア アーキテクチャです。これは、システム スケールで機能的思考を適用し、コードを機能に結合できる構成要素として扱うことで実現されます。
そして python-polylith は、これを Python で実装できるようにするツールです。
このアプローチの利点については詳しく説明しません。この記事では、Python-polylith でプロジェクトを開始するための非常に意見の強いクッキーカッターである、poetry-poly-cc を紹介します。
Cookiecutter をインストールし、次のコマンドでプロジェクトを生成することから始めることができます。
cookiecutter https://github.com/ybenitezf/poetry-poly-cc.git
質問に答えればOKです。最終的には次のようになります:
. ├── LICENSE ├── README.md ├── bases ├── build-packages.sh ├── components ├── development │ └── __init__.py ├── poetry.toml ├── projects ├── pyproject.toml ├── update-locks.sh └── workspace.toml
最初の手順は README.md に含まれています。
- 詩のインストール: https://python-poetry.org/docs/#installation
- ポリリスツールの追加: https://davidvjic.github.io/python-polylith-docs/installation/
走る
git init poetry install # install pre-commit hook poetry run pre-commit install # install pre-commit dependencies poetry run pre-commit run -a
含まれるもの
- Poetry は、プロジェクト フォルダーに virtualenv を作成するように構成されています (poetry.toml を参照)
- pytest はテストの依存関係として追加され、pytest に役立つ機能 (pytest-mock、pytest-cov、pytest-asyncio) も含まれています。
- 開発依存関係として事前コミットとラフを実行します。
- 静的型付けチェック用の mypy、プリコミットと統合
- サポート スクリプト build-packages.sh および update-locks.sh
- 推奨される vscode 拡張機能
以上がポリリスを素早く始めるためのクッキーカッターの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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