cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonSeni bina bersih: Di mana untuk bermula?

Clean architecture: Where to start ?

Dalam post sebelum ini kami ada:

  • Domain masalah kami: aplikasi Tugasan dengan beberapa keperluan
  • Repositori asas yang dikonfigurasikan untuk menggunakan Python dan Python Polylith.

Jadi, beberapa keputusan diuruskan. Kami mempunyai beberapa alatan dan telah memutuskan rupa repositori itu.

Ini adalah salah satu perkara yang saya suka tentang Polylith: tidak kira apa yang anda pengekodkan atau seberapa besar organisasi anda, semua repositori akan kelihatan sama - jika anda memerlukan lebih daripada satu.

Struktur repositori anda adalah konsisten, sama ada anda menggunakan FastAPI, Flask atau Django, membina perpustakaan tunggal atau berbilang, atau menjalankan tugas latar belakang dengan Celery.

Salah satu kelebihan utama ialah proses onboarding yang diperkemas untuk pembangun baharu. Dengan mengandaikan bahawa mereka memahami Polylith, mereka akan cepat mengenali struktur projek: komponen boleh guna semula berada dalam folder komponen, titik masuk berada dalam folder asas, skrip demo berada dalam folder pembangunan dan sebagainya.

Entiti

Daripada Uncle Bob "The Clean Architecture" entiti adalah asas seni bina kami, mereka adalah lapisan paling dalam seni bina kami. Jadi kita perlu bermula dengan mereka, dalam Polylith entiti harus hidup sebagai komponen.

Berapa banyak komponen?

Saya percaya bilangan komponen bergantung pada saiz dan kerumitan penyelesaian anda. Walau bagaimanapun, saya mengesyorkan bermula dengan komponen polylith tunggal untuk entiti. Pendekatan ini membantu mengekalkan seni bina yang jelas dan fokus, terutamanya untuk projek yang lebih kecil.

Mengapa satu komponen untuk entiti?

  • Lapisan ini merangkumi peraturan perniagaan teras yang asas kepada keseluruhan aplikasi. Dengan menyimpannya dalam satu komponen, anda memastikan konsistensi dan mengelakkan pertindihan.
  • Satu komponen memudahkan pengurusan kebergantungan, kerana ia menjadi kebergantungan untuk semua lapisan lain.

Elakkan kebergantungan pihak ketiga.

Untuk meminimumkan kebergantungan luaran dan meningkatkan fleksibiliti seni bina, berusaha untuk menggunakan perpustakaan standard Python untuk mewakili entiti. Ini termasuk memanfaatkan struktur data seperti dict, senarai, enum, fungsi, kelas dan kelas data yang lebih baru.

Mengapa mengelakkan perpustakaan pihak ketiga seperti Model Pydantic atau Django?

  • Gandingan kepada rangka kerja luaran: Bergantung pada perpustakaan ini boleh memperkenalkan gandingan yang tidak perlu kepada rangka kerja tertentu.
  • Meningkatkan kerumitan: Perpustakaan luaran boleh menambah kerumitan dan potensi isu penyelenggaraan.
  • Fleksibiliti yang dikurangkan: Dengan mengehadkan kebergantungan luaran, anda boleh lebih mudah menyesuaikan diri dengan perubahan dalam keperluan atau teknologi.

Dengan mematuhi prinsip ini, anda boleh mencipta seni bina yang teguh dan boleh diselenggara yang berdaya tahan terhadap perubahan masa hadapan.

Entiti ToDo

Contoh kami adalah mudah, dengan entiti teras menjadi "item todo" untuk Gordon. Kami boleh menambah komponen baharu pada repositori kami, tetapi memilih nama yang betul adalah penting.

Walaupun mungkin menggoda untuk menggunakan nama generik seperti "teras" atau "utama," adalah penting untuk memilih nama yang bermakna dalam konteks domain. Sebaik-baiknya, nama ini harus sejajar dengan istilah yang digunakan oleh pelanggan atau pemilik produk. Dengan menggunakan nama khusus domain, kami meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun dan pihak berkepentingan untuk memahami struktur projek.

Nama ruang kerja repositori ditakrifkan sebagai todo. Akibatnya, semua import kami akan mengikut format:

from todo.XYZ import ...
import todo.XYZ

Untuk kesederhanaan dalam contoh ini, kami akan menggunakan entiti sebagai nama komponen. Walau bagaimanapun, dalam senario dunia sebenar, pertimbangkan konvensyen penamaan yang mencerminkan domain anda. Sebagai contoh, jika aplikasi anda berkisar pada pemulihan dokumen, komponen bernama pemulihan akan sesuai. Begitu juga, aplikasi permainan mungkin menggunakan tournaments_entities untuk kejelasan.

Membuat komponen dengan Python Polylith adalah mudah:

poetry poly create component --name=entities
poetry poly sync
poetry install # it may be necessary

Ini akan menambah pakej python dalam folder komponen, ini adalah entri baharu dalam pepohon sumber:

./components
└── todo
    └── entities
        ├── __init__.py
        └── core.py
./test/components
└── todo
    └── entities
        ├── __init__.py
        └── test_core.py

Alat python-polylith akan menjana contoh ujian untuk kami, yang merupakan ciri yang bagus. Tingkah laku ini boleh ditukar dalam fail workspace.toml dengan menetapkan nilai enabled = true kepada false dalam bahagian [tool.polylith.test].

Dalam komponen entiti baharu, dua fail ditambah: __init__.py dan core.py. Anda boleh menamakan semula modul core.py agar lebih sesuai dengan keperluan anda. Amalan biasa adalah untuk mendedahkan API awam pakej melalui __init__.py, sambil mengekalkan organisasi dalaman dalam modul lain seperti core.py.

Daripada keperluan, kami mempunyai, pada masa ini, hanya satu entiti, item Tugasan:

@dataclass
class TodoItem:
    owner: str
    title: str
    description: str
    is_done: bool = False
    due_date: Optional[date] = None

Menguji entiti semudah itu mungkin kelihatan tidak perlu, tetapi saya lebih suka menguji sekurang-kurangnya kehadiran semua medan. Walaupun ini mungkin kelihatan tidak penting dalam projek yang lebih kecil dengan penyumbang yang lebih sedikit, ia boleh menghalang isu penting dalam projek yang lebih besar dengan banyak pembangun. Mengalih keluar satu medan daripada entiti boleh memecahkan pelbagai bahagian aplikasi secara tidak sengaja.

Dalam permintaan tarik untuk bahagian ini, anda akan melihat bahawa saya telah menambah beberapa ujian asas untuk entiti ini.

Dengan beberapa ujian yang telah ditentukan, saya mengambil peluang untuk menambah aliran kerja GitHub untuk menjalankan ujian secara automatik bagi setiap permintaan tarik.

Kesimpulan

  • Entiti asas aplikasi
  • Persediaan CI

Apa yang seterusnya: Mari kita bincangkan tentang kegigihan

Atas ialah kandungan terperinci Seni bina bersih: Di mana untuk bermula?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanMemaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AM

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaMemilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanPython vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

2 jam sehari: potensi pembelajaran python2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AM

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual