특별한 Python 데스크톱 애플리케이션 프로젝트를 구성하는 방법
복잡한 Python 애플리케이션을 개발할 때 프로젝트를 효과적으로 구성하는 것은 유지 관리에 매우 중요합니다. , 테스트 및 포장. 다음은 프로젝트의 폴더 계층 구조를 구성하기 위한 포괄적인 가이드입니다.
소스 코드
- 소스 코드를 지정된 폴더(예: "/src" 또는 ") 아래에 배치하세요. /code".
- 논리 구분을 기반으로 하위 디렉터리 내의 모듈과 클래스를 구성합니다.
애플리케이션 시작 스크립트
- 실행 파일 저장 별도의 폴더에서 애플리케이션을 시작하는 스크립트(예: "/bin" 또는 "/scripts").
- 스크립트 이름을 설명적으로 지정하여 해당 기능을 나타냅니다.
IDE 프로젝트 Cruft
- ".vscode" 또는 ".idea" 폴더와 같은 IDE 관련 구성 파일은 별도로 보관해야 합니다.
- 버전 관리에서 이러한 파일을 제외하는 것이 좋습니다. .
단위 및 승인 테스트
- 단위 및 승인 테스트 전용 폴더를 지정합니다(예: "/tests").
- 테스트하는 기능을 기반으로 테스트 파일을 구성합니다.
Python이 아닌 데이터
- JSON 또는 Python과 같은 Python이 아닌 구성 파일을 저장합니다. YAML을 별도의 폴더(예: "/config")에 저장합니다.
- 이러한 파일의 버전이 올바른지 확인하세요.
Python이 아닌 소스
- pyd/so 확장 모듈용 C 소스 코드를 전용 폴더(예: "/lib/cpp")에 배치합니다.
- 이러한 모듈을 컴파일하고 설치하는 데 적합한 빌드 지침과 스크립트를 포함합니다.
최상위 디렉터리
-
최상위 디렉터리에는 다음과 같은 중요한 파일이 포함되어야 합니다.
- 프로젝트 설명 및 설치 지침이 포함된 README 파일
- 프로젝트 전체 매개변수 설정을 위한 구성 파일
- 버전 제어 파일(예: ".git")
- 이 디렉토리는 애플리케이션의 높은 수준의 아키텍처 분석 역할도 할 수 있습니다.
추가 고려 사항
- 다음과 같은 버전 제어 시스템을 사용하세요. Git으로 프로젝트 변경 사항을 추적하세요.
- 애플리케이션 설치 및 배포를 위해 setuptools나 휠과 같은 Python 패키징 도구를 사용하는 것을 고려해 보세요.
- 손쉬운 온보딩과 협업을 위해 프로젝트 구조와 조직을 문서화하세요.
위 내용은 중요한 Python 데스크톱 애플리케이션 프로젝트를 구성하는 방법: 폴더 계층 구조 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

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