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更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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