这种结构分离了关注点,使得随着项目规模的扩展更容易管理。
stock-system/ │ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── main.py # Entry point of the FastAPI app │ ├── api/ # API related code (routers) │ │ ├── __init__.py │ │ ├── products.py # Routes related to products │ │ ├── inventory.py # Routes related to inventory management │ │ ├── sales.py # Routes related to sales and orders │ │ └── users.py # Routes related to user management │ │ │ ├── core/ # Core settings and configurations │ │ ├── __init__.py │ │ ├── config.py # Configuration settings (DB, API keys, etc.) │ │ └── security.py # Authentication, Authorization, and Security utilities │ │ │ ├── crud/ # CRUD operations for database interactions │ │ ├── __init__.py │ │ ├── crud_product.py # CRUD operations related to products │ │ ├── crud_inventory.py # CRUD operations related to inventory │ │ ├── crud_sales.py # CRUD operations related to sales │ │ └── crud_user.py # CRUD operations related to users │ │ │ ├── db/ # Database-related modules │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # SQLAlchemy base for models │ │ ├── session.py # Database session creation │ │ └── models/ # SQLAlchemy models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product model │ │ ├── inventory.py # Inventory model │ │ ├── sales.py # Sales/Orders model │ │ └── user.py # User model │ │ │ ├── schemas/ # Pydantic schemas for request/response models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product-related schemas │ │ ├── inventory.py # Inventory-related schemas │ │ ├── sales.py # Sales-related schemas │ │ └── user.py # User-related schemas │ │ │ ├── services/ # Additional business logic/services │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product_service.py # Logic related to products │ │ ├── inventory_service.py # Logic related to inventory │ │ ├── sales_service.py # Logic related to sales │ │ └── user_service.py # Logic related to users │ │ │ └── utils/ # Utility functions/helpers │ ├── __init__.py │ ├── dependencies.py # Common dependencies for routes │ └── helpers.py # Miscellaneous helper functions │ ├── tests/ # Test cases │ ├── __init__.py │ ├── test_products.py # Tests related to products │ ├── test_inventory.py # Tests related to inventory │ ├── test_sales.py # Tests related to sales/orders │ └── test_users.py # Tests related to users │ ├── alembic/ # Database migrations using Alembic (if needed) │ ├── versions/ # Directory for migration scripts │ └── env.py # Alembic environment configuration │ ├── Dockerfile # Dockerfile for containerizing the application ├── .env # Environment variables file (for secrets and config) ├── .gitignore # Files and directories to ignore in git ├── pyproject.toml # Dependencies and project metadata (or requirements.txt) ├── README.md # Documentation of the project └── uvicorn_config.py # Configuration for running the FastAPI app with Uvicorn
关键目录和文件:
- app/main.py:FastAPI 应用程序的入口点。它启动应用程序,包括路由器和其他配置。
- api/:包含库存系统各个方面(产品、库存、销售、用户)的路由定义。
- db/:包括 SQLAlchemy 模型、数据库会话设置和相关文件。
- crud/:通过CRUD操作处理数据库和API之间的交互。
- schemas/:定义用于验证和序列化请求和响应数据的 Pydantic 模型。
- services/:包含系统各种功能的业务逻辑。
- tests/:包含单元测试和集成测试以确保功能。
- alembic/:如果您使用 Alembic 进行数据库迁移,这就是迁移文件所在的位置。
这种结构对于库存系统来说是灵活且可扩展的,促进关注点分离,更容易测试和维护。
以上是使用FastAPI构建库存系统的目录结构的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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