在上一篇文章中我們有:
- 我們的問題領域:具有一些要求的 ToDo 應用程式
- 配置為使用 Python 和 Python Polylith 的基本儲存庫。
因此,一些決定已經完成。我們擁有一些工具並已經決定了儲存庫的外觀。
這是我喜歡 Polylith 的原因之一:無論您編碼什麼或您的組織有多大,所有儲存庫看起來都一樣 - 如果您需要多個儲存庫。
無論您使用 FastAPI、Flask 或 Django,建立單一或多個庫,還是使用 Celery 執行後台任務,您的儲存庫結構都是一致的。
主要優勢之一是簡化新開發人員的入職流程。假設他們掌握了 Polylith,他們很快就會熟悉專案結構:可重複使用元件位於 Components 資料夾中,入口點位於 bases 資料夾中,演示腳本位於development 資料夾中,等等。
實體
來自鮑伯叔叔的「清潔架構」實體是我們架構的基石,它們是我們架構的最內層。所以我們需要從它們開始,在 Polylith 中實體應該作為元件存在。
有幾個組件?
我相信組件的數量取決於解決方案的大小和複雜性。但是,我建議從實體的單一多塊組件開始。這種方法有助於保持清晰且重點突出的架構,特別是對於較小的專案。
為什麼實體只有一個組件?
- 該層封裝了對整個應用程式至關重要的核心業務規則。透過將其保留在單一組件中,可以確保一致性並避免重複。
- 單一元件簡化了依賴關係管理,因為它成為所有其他層的依賴關係。
避免第三方依賴。
為了最大限度地減少外部依賴並增強架構靈活性,請努力使用Python的標準函式庫來表示實體。這包括利用字典、列表、枚舉、函數、類別和最近的資料類別等資料結構。
為什麼要避免使用 Pydantic 或 Django Models 等第三方函式庫?
- 與外部框架的耦合:依賴這些函式庫可能會引入與特定框架不必要的耦合。
- 複雜性增加:外部函式庫可能會增加複雜性和潛在的維護問題。
- 靈活性降低:透過限制外部依賴,您可以更輕鬆地適應需求或技術的變化。
遵守這些原則,您可以創建一個健壯且可維護的架構,能夠適應未來的變化。
待辦事項實體
我們的範例很簡單,核心實體是 Gordon 的「待辦事項」。我們可以為我們的儲存庫添加一個新元件,但選擇正確的名稱至關重要。
雖然使用「core」或「main」等通用名稱可能很誘人,但選擇在網域上下文中有意義的名稱至關重要。理想情況下,這些名稱應與客戶或產品所有者使用的術語一致。透過使用特定於網域的名稱,我們增強了程式碼的可讀性和可維護性,使開發人員和利害關係人更容易理解專案的結構。
儲存庫工作區名稱定義為 todo。因此,我們所有的導入都將遵循以下格式:
from todo.XYZ import ... import todo.XYZ
為了簡單起見,在本範例中,我們將使用實體作為元件名稱。但是,在現實場景中,請考慮反映您的網域的命名約定。例如,如果您的應用程式圍繞文件恢復,則名為恢復的元件將是合適的。同樣,為了清晰起見,遊戲應用程式可能會使用錦標賽實體。
使用 Python Polylith 建立元件很簡單:
poetry poly create component --name=entities poetry poly sync poetry install # it may be necessary
這將在元件資料夾中新增一個 python 套件,這是來源樹中的新條目:
./components └── todo └── entities ├── __init__.py └── core.py ./test/components └── todo └── entities ├── __init__.py └── test_core.py
python-polylith 工具將為我們產生測試範例,這是一個很好的功能。可以透過在 [tool.polylith.test] 部分中將enabled = true 值設為 false 來變更workspace.toml 檔案中的此行為。
在新的實體元件中,新增了兩個檔案:__init__.py 和 core.py。您可以重新命名 core.py 模組以更好地滿足您的需求。常見的做法是透過 __init__.py 公開套件的公共 API,同時在 core.py 等其他模組中維護內部組織。
根據要求,目前我們只有一個實體,即 ToDo 項:
@dataclass class TodoItem: owner: str title: str description: str is_done: bool = False due_date: Optional[date] = None
測試這樣一個簡單的實體似乎沒有必要,但我更喜歡至少測試所有欄位的存在。雖然這在貢獻者較少的小型專案中似乎並不重要,但它可以防止在擁有許多開發人員的大型專案中出現重大問題。從實體中刪除單一欄位可能會無意中破壞應用程式的各個部分。
在這部分的拉取請求中,您將看到我為該實體添加了一些基本測試。
已經定義了一些測試,我藉此機會添加了 GitHub 工作流程來自動執行每個拉取請求的測試。
結論
- 應用程式基本實體
- CI 設定
接下來:我們來談談堅持
以上是乾淨的架構:從哪裡開始?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies

forloopsareadvantageousforknowniterations and sequests,供應模擬性和可讀性;而LileLoopSareIdealFordyNamicConcitionSandunknowniterations,提供ControloperRoverTermination.1)forloopsareperfectForeTectForeTerToratingOrtratingRiteratingOrtratingRitterlistlistslists,callings conspass,calplace,cal,ofstrings ofstrings,orstrings,orstrings,orstrings ofcces

pythonisehybridmodeLofCompilation和interpretation:1)thepythoninterpretercompilesourcecececodeintoplatform- interpententbybytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecutecutestestestestestesthisbytecode,ballancingEaseofuseEfuseWithPerformance。

pythonisbothinterpretedAndCompiled.1)它的compiledTobyTecodeForportabilityAcrosplatforms.2)bytecodeisthenInterpreted,允許fordingfordforderynamictynamictymictymictymictyandrapiddefupment,儘管Ititmaybeslowerthananeflowerthanancompiledcompiledlanguages。

在您的知識之際,而foroopsareideal insinAdvance中,而WhileLoopSareBetterForsituations則youneedtoloopuntilaconditionismet

ForboopSareSusedwhenthentheneMberofiterationsiskNownInAdvance,而WhileLoopSareSareDestrationsDepportonAcondition.1)ForloopSareIdealForiteratingOverSequencesLikelistSorarrays.2)whileLeleLooleSuitableApeableableableableableableforscenarioscenarioswhereTheLeTheLeTheLeTeLoopContinusunuesuntilaspecificiccificcificCondond


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