Projek Python yang besar sering berubah menjadi pangkalan kod kompleks yang sukar untuk dikekalkan. Menjejaki import, lapisan dan siapa yang bergantung pada siapa yang boleh cepat berubah menjadi huru-hara. Deply sedia membantu. Ia menganalisis struktur kod anda dan menguatkuasakan peraturan seni bina, memastikan projek Python anda kekal bersih, modular dan mudah diselenggara—walaupun ia berkembang.
Mengapa Penguatkuasaan Seni Bina Penting
Fleksibiliti Python memudahkan untuk memperkenalkan kod spageti jika kita tidak berhati-hati. Menambah modul baharu, penghias atau mengubah cara kelas yang diwarisi boleh memperkenalkan isu pergantungan yang halus merentas pasukan besar. Sempadan yang jelas—dikuatkuasakan oleh semakan automatik—membantu mengekalkan kualiti kod yang tinggi. Pendekatan ini meningkatkan kebolehbacaan dan produktiviti pasukan.
Apa Itu Deply?
Deply ialah alat kendiri yang:
- Membolehkan anda menentukan lapisan projek (seperti paparan, model, perkhidmatan) dalam konfigurasi YAML.
- Mengumpul elemen kod ke dalam lapisan ini melalui peraturan (cth., class_inherits, decorator_usage, file_regex).
- Menguatkuasakan dasar seni bina untuk mengelakkan gandingan yang tidak diingini atau kemalangan penamaan.
Mengapa Tidak Gunakan Alat Lain?
- pydeps: Fokus pada menggambarkan import.
- import-linter: Menyemak kekangan import.
- pytestarch atau pytest-archon: Bergantung pada penulisan ujian berasaskan kod untuk seni bina.
- Tach (Berasaskan Karat): Pendekatan agnostik bahasa, mungkin tidak sejajar dengan spesifik Python.
Kelebihan Deply ialah ia melangkaui import, melihat pada penghias, warisan kelas, corak fail dan banyak lagi. Konfigurasi berasaskan YAML menjadikannya lebih mudah untuk dimasukkan ke dalam saluran paip CI tanpa menulis fail ujian baharu.
Baru dalam 0.5.2
- Pengumpul Dinaik Taraf: Cara yang lebih fleksibel untuk menentukan kelas dan fungsi, termasuk corak regex lanjutan.
- Peningkatan Prestasi: Deply kini berjalan sehingga 10x lebih pantas daripada sebelumnya. Menyepadukannya dengan CI tidak akan melambatkan binaan anda.
- Peraturan Dikembangkan: Pemeriksaan tambahan untuk warisan, penggunaan penghias dan konvensyen penamaan membolehkan anda mereka bentuk dasar berbutir.
Pemasangan
pip install deply
Anda akan mendapat versi terkini, pada masa ini 0.5.2.
Konfigurasi Deply (deply.yaml)
Buat fail deply.yaml dalam akar projek anda. Sekurang-kurangnya, tentukan laluan yang ingin anda analisis, sebarang fail untuk dikecualikan, lapisan anda dan peraturan. Di bawah ialah contoh coretan untuk projek seperti Django.
deply: paths: - /path/to/your/project exclude_files: - ".*\.venv/.*" layers: - name: models collectors: - type: bool any_of: - type: class_inherits base_class: "django.db.models.Model" - type: class_inherits base_class: "django.contrib.auth.models.AbstractUser" - name: views collectors: - type: file_regex regex: ".*/views_api.py" ruleset: views: disallow_layer_dependencies: - models enforce_function_decorator_usage: - type: bool any_of: - type: bool must: - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^HasPerm$" - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^extend_schema$" - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^staticmethod$"
Cara ia berfungsi:
- lapisan model mengumpul kelas yang diwarisi daripada Model Django atau Pengguna Abstrak.
- lapisan paparan mengumpul kod daripada fail yang berakhir dengan views_api.py.
- Peraturan:
- disallow_layer_dependencies: lapisan pandangan tidak boleh bergantung secara langsung pada model.
- enforce_function_decorator_usage: semua fungsi dalam paparan memerlukan sama ada (HasPerm dan extend_schema) atau kaedah statik.
Menjalankan Deply
Setelah konfigurasi anda sedia, jalankan:
pip install deply
- --config=another_config.yaml membolehkan anda menentukan fail lain.
- --report-format=text|json|github-actions mengawal cara pelanggaran dipaparkan.
Contoh Tambahan
Penamaan Kelas:
deply: paths: - /path/to/your/project exclude_files: - ".*\.venv/.*" layers: - name: models collectors: - type: bool any_of: - type: class_inherits base_class: "django.db.models.Model" - type: class_inherits base_class: "django.contrib.auth.models.AbstractUser" - name: views collectors: - type: file_regex regex: ".*/views_api.py" ruleset: views: disallow_layer_dependencies: - models enforce_function_decorator_usage: - type: bool any_of: - type: bool must: - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^HasPerm$" - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^extend_schema$" - type: function_decorator_name_regex decorator_name_regex: "^staticmethod$"
Semua kelas dalam lapisan perkhidmatan mesti berakhir dengan Perkhidmatan.
Penamaan Fungsi:
deply analyze
Semua fungsi dalam tugasan mesti bermula dengan tugas_.
Petua Pro: Gabungkan berbilang syarat dengan bool untuk membentuk logik lanjutan (mesti, mana-mana, mesti_tidak), memastikan anda boleh mencipta peraturan yang sangat khusus.
Integrasi CI
Tambahkan langkah pada saluran paip CI anda:
service: enforce_class_naming: - type: class_name_regex class_name_regex: ".*Service$"
Saluran paip anda boleh gagal jika sebarang pelanggaran seni bina ditemui.
Bungkus
Deply direka untuk membantu anda menangkap pelanggaran seni bina sebelum ia menjadi refactor yang memakan masa. Dengan mengautomasikan semakan ini, anda boleh mengekalkan reka bentuk yang segar dan berlapis, walaupun pada pasukan yang besar.
- GitHub: https://github.com/Vashkatsi/deply
- PyPI: https://pypi.org/project/deply/
Jangan ragu untuk mengujinya dan melaraskan konfigurasi untuk keperluan anda sendiri. Jika anda mempunyai soalan atau idea, lihat repo untuk mendapatkan butiran tentang isu pemfailan atau sumbangan. Selamat mengekod!
Atas ialah kandungan terperinci Deply: pastikan seni bina python anda bersih. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual