python大型开源项目如何组织代码？
组织大型 Python 开源项目，就像建造一座宏伟的城市，需要精心规划、模块化设计和一套清晰的规则。如果你的项目规模庞大，参与者众多，良好的代码组织就是项目能否持续发展、吸引新开发者、保持可维护性的基石。这篇文章，我们就来聊聊在 Python 世界里，大型开源项目是怎么把代码这座“城”搭建得井井有条的。
核心思想：模块化、可读性、可测试性
不管技术如何发展，这三个核心理念是永恒不变的。
模块化： 把复杂的问题分解成更小、更易于管理的部分。每个部分（模块、包）都应该有明确的职责，并且可以独立开发、测试和维护。
可读性： 代码是写给人看的，机器只是执行者。清晰、简洁、有意义的命名，规范的风格，以及适当的注释，能让其他开发者（包括未来的你）快速理解代码的意图。
可测试性： 好的代码组织天然就易于测试。每个模块都应该能够被独立测试，这样可以确保功能的正确性，并且在重构时提供安全网。
项目结构：城市规划图
一个典型的、组织良好的 Python 大型开源项目，其文件和目录结构会遵循一定的模式。虽然没有绝对的标准，但一些约定俗成的做法能让项目更容易被理解。
```
my_large_project/
├── my_large_project/ 核心代码包
│ ├── __init__.py 标记为 Python 包
│ ├── core/ 核心功能模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── api.py API 接口定义
│ │ ├── models.py 数据模型
│ │ └── utils.py 通用工具函数
│ ├── plugins/ 插件系统（可选）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base_plugin.py 插件基类
│ │ ├── plugin_a.py 具体插件 A
│ │ └── plugin_b.py 具体插件 B
│ ├── cli/ 命令行接口（CLI）
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── main.py CLI 入口
│ ├── web/ Web 框架相关（如果适用）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── routes.py URL 路由
│ │ ├── views.py 视图函数
│ │ └── models.py Web 层的数据模型（可能与 core.models 不同）
│ └── services/ 业务逻辑服务层
│ ├── __init__.py
│ ├── user_service.py
│ └── data_processing.py
├── tests/ 测试代码
│ ├── __init__.py
│ ├── core/ 对应 core 模块的测试
│ │ ├── test_api.py
│ │ └── test_models.py
│ ├── plugins/ 对应 plugins 模块的测试
│ │ └── test_plugin_a.py
│ └── cli/ 对应 cli 模块的测试
│ └── test_main.py
├── docs/ 文档
│ ├── conf.py Sphinx 配置
│ ├── index.rst 文档首页
│ └── ... 其他文档文件
├── scripts/ 辅助脚本（构建、部署、数据生成等）
│ ├── setup.sh
│ └── build.py
├── requirements.txt 项目依赖
├── setup.py 包的安装脚本 (对于旧项目或某些场景)
├── pyproject.toml PEP 518 项目元数据和构建配置 (推荐)
├── README.md 项目说明
├── LICENSE 许可证文件
└── CONTRIBUTING.md 贡献指南
```
逐一解析结构中的重要部分：
1. `my_large_project/` (核心代码包):
这是你项目的“心脏”。所有实际运行的代码都放在这里。
`__init__.py`: 这是一个关键文件，它告诉 Python 解释器，这个目录是一个 Python 包。它也可以用来初始化包级别的变量、导入子模块等。
子目录划分：
`core/`: 存放最基础、最核心的功能模块。这部分代码应该尽可能独立，不依赖于外部服务或框架（除了 Python 标准库和一些核心依赖）。例如，数据结构、核心算法、低级 I/O 操作等。
`plugins/` (可选): 如果你的项目设计了插件系统，这里就是放置插件的地方。通常会有一个基类（`base_plugin.py`）定义插件接口，然后每个插件文件实现自己的逻辑。
`cli/`: 如果你的项目提供命令行接口，这里是入口。通常会有一个 `main.py` 文件，负责解析命令行参数，并调用相应的服务。
`web/`: 如果项目是 Web 应用，这里会包含 Web 框架相关的代码，如路由、视图、模板等。
`services/`: 这是一个常见的组织方式，用于存放业务逻辑相关的服务。比如 `user_service.py` 可能处理用户注册、登录、信息修改等业务逻辑。这层代码通常会调用 `core` 层的功能。
命名： 目录和文件的命名应该清晰、有意义，反映其内容。避免使用单字母或过于笼统的名称。
避免“大杂烩”： 随着项目增大，容易出现一个目录里塞满各种各样的文件。良好的组织应该通过创建新的子包来进一步划分。例如，如果 `services/` 变得太大，可以考虑将其细分为 `services/users/`, `services/orders/` 等。
2. `tests/`:
完整性： 每一个核心代码模块都应该有对应的测试。结构上，`tests/` 目录通常会 mirroring 你的主代码包的结构。
测试粒度：
单元测试（Unit Tests）： 测试最小的功能单元（函数、方法）。
集成测试（Integration Tests）： 测试多个模块协同工作的情况。
端到端测试（EndtoEnd Tests）： 测试整个系统的流程。
测试框架： Python 有强大的测试框架，如 `unittest` (标准库) 和 `pytest` (社区广泛使用，推荐)。`pytest` 的功能更强大，使用更简洁。
命名规范： 测试文件名通常以 `test_` 开头，例如 `test_api.py`。
3. `docs/`:
重要性： 文档是开源项目生命力的重要组成部分。好的文档能吸引开发者，帮助他们快速上手。
工具： `Sphinx` 是 Python 项目中最常用的文档生成工具。它使用 reStructuredText 格式（或 Markdown，通过扩展）。
内容：
安装指南： 如何安装项目。
快速入门： 让新用户能立即跑起来。
API 参考： 详细描述每个模块、类、函数的用法。
教程： 演示项目特定功能的详细步骤。
贡献指南： 告诉其他开发者如何参与项目。
4. `scripts/`:
放置一些辅助性的脚本，不属于项目的主要功能，但对于开发、维护、部署非常有用。
例如：数据库迁移脚本、数据生成脚本、CI/CD 相关的脚本、性能测试脚本等。
5. 项目根目录文件：
`requirements.txt` / `pyproject.toml`:
`requirements.txt` 是传统的依赖管理文件。
`pyproject.toml` (PEP 518) 是现代 Python 项目的推荐方式，它不仅可以定义构建系统（如 `setuptools`, `poetry`, `flit`），还可以声明项目元数据（名称、版本、作者等）和依赖。使用 `poetry` 或 `pdm` 等工具可以进一步简化依赖管理和打包。
`setup.py`: （对于旧项目或需要更精细控制构建时）用于定义如何打包和安装你的项目。
`README.md`: 项目的“门面”。必须清晰地介绍项目是什么、它解决了什么问题、如何安装、如何使用，以及如何贡献。
`LICENSE`: 声明项目的开源许可，如 MIT, Apache 2.0, GPL 等。这是开源项目必不可少的一部分。
`CONTRIBUTING.md`: 详细说明如何为项目做出贡献，包括提交 Bug 报告、提交代码、代码风格要求、PR (Pull Request) 流程等。
深入探讨：代码组织中的最佳实践
除了结构，还有很多细节会影响代码的质量和可维护性。
1. 遵循 PEP 8：Python Enhancement Proposal 8
这是 Python 代码的官方风格指南。统一的代码风格让代码更易读，减少认知负担。
使用 `flake8`, `black`, `isort` 等工具来自动检查和格式化代码，确保团队风格一致。
`black` 是一个“不可配置”的代码格式化工具，强制执行统一风格，非常适合团队协作。
`isort` 用于按字母顺序对导入语句进行排序，提高可读性。
2. 合理的模块划分与职责分离 (SRP Single Responsibility Principle)
单一职责原则： 每个模块、类或函数都应该只有一个职责。
避免“God Object”： 不要创建一个包罗万象、无所不能的“上帝类”或“上帝模块”。
数据与行为分离： 考虑将数据结构（模型）与操作这些数据的业务逻辑（服务）分开。
抽象： 当多个模块有相似的功能时，考虑提炼出抽象基类或接口。
3. 清晰的导入策略
局部导入： 尽量在需要时进行局部导入，而不是在文件顶部一次性导入所有内容。这有助于减少命名空间污染，并让代码依赖关系更清晰。
避免循环导入： 这是 Python 中一个常见的问题。如果模块 A 导入模块 B，而模块 B 又导入模块 A，就会发生循环导入。可以通过调整导入顺序、拆分模块或使用更灵活的设计模式来解决。
显式导入： 避免使用 `from module import `。这会让代码难以理解，并且容易覆盖变量。
4. 代码注释与文档字符串 (Docstrings)
代码注释 (``): 用于解释“为什么”这样做，解释复杂的逻辑、算法的细节，或者一些临时的“hack”。
文档字符串 (`"""Docstring"""`): 用于解释“是什么”和“怎么用”。所有公共模块、类、方法都应该有清晰的文档字符串，描述其功能、参数、返回值、可能抛出的异常等。
Google 风格 / NumPy 风格 Docstrings： 这些是流行的 Docstring 格式，被许多文档生成工具支持，并且结构清晰。
5. 类型提示 (Type Hinting PEP 484)
在 Python 3.5+ 中引入。通过为变量、函数参数和返回值添加类型注解，可以提高代码的可读性和可维护性。
好处：
提高可读性： 开发者可以一眼看出数据的类型。
早期错误检测： 静态类型检查工具（如 `mypy`, `pyright`）可以在运行代码前发现类型不匹配的错误。
更好的 IDE 支持： IDE 可以提供更智能的代码补全和重构功能。
示例：
```python
from typing import List, Dict
def greet_users(names: List[str]) > str:
"""Greets a list of users."""
if not names:
return "No users to greet."
return f"Hello, {', '.join(names)}!"
user_data: Dict[str, int] = {"alice": 30, "bob": 25}
```
6. 日志记录 (Logging)
不要使用 `print()` 来输出调试信息，尤其是在生产环境中。
Python 的 `logging` 模块提供了强大的日志功能，可以按级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）记录日志，并且可以灵活地配置日志输出到文件、控制台，甚至网络。
结构化日志（如 JSON 格式）对于日志分析工具（如 ELK Stack）来说非常有用。
7. 配置管理
将配置项（如数据库连接字符串、API 密钥、端口号等）与代码分离。
可以使用环境变量、INI 文件、YAML 文件、`.env` 文件等方式来管理配置。
`pythondotenv` 库可以方便地从 `.env` 文件加载环境变量。
8. 错误处理与异常
使用 `try...except` 块来优雅地处理预期的错误。
定义自定义异常来表示特定于项目的错误情况，而不是随意抛出通用的 `Exception`。
异常信息应该清晰、有意义，能够帮助开发者定位问题。
9. 重构与代码优化
代码组织不是一成不变的。随着项目的发展，可能需要定期对代码进行重构，以适应新的需求或解决已发现的设计问题。
TDD (TestDriven Development): 先写测试，再写刚好能通过测试的代码，最后重构。这是一种非常有效的提高代码质量和可测试性的方法。
团队协作与规范
对于大型开源项目，团队成员众多，协调一致至关重要。
代码审查 (Code Review): 任何提交到主分支的代码都应该经过代码审查。这有助于发现潜在的 Bug、改进设计、传播最佳实践。
版本控制 (Git): 使用 Git 是基本要求。掌握 Git 的工作流程（如 Gitflow 或 GitHub Flow）对于团队协作至关重要。
Issue Tracker: 使用 GitHub Issues 或类似的工具来跟踪 Bug 报告、功能请求和待办事项。
CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment): 自动化构建、测试和部署流程。GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins 等工具是常用的选择。CI/CD 确保每次提交的代码都能通过自动化测试，从而提高代码质量和发布效率。
总结
组织大型 Python 开源项目的代码，是一个持续演进的过程。它需要开发者具备良好的设计思维、对 Python 生态系统的深刻理解，以及遵循一系列的约定俗成和最佳实践。从清晰的项目结构到严格的代码风格，从详实的文档到有效的测试，每一个环节都对项目的长期健康发展至关重要。记住，代码是项目的生命线，一个有条理、易于理解的代码库，才能吸引更多贡献者，让项目走得更远。
核心思想：模块化、可读性、可测试性
不管技术如何发展，这三个核心理念是永恒不变的。
模块化： 把复杂的问题分解成更小、更易于管理的部分。每个部分（模块、包）都应该有明确的职责，并且可以独立开发、测试和维护。
可读性： 代码是写给人看的，机器只是执行者。清晰、简洁、有意义的命名，规范的风格，以及适当的注释，能让其他开发者（包括未来的你）快速理解代码的意图。
可测试性： 好的代码组织天然就易于测试。每个模块都应该能够被独立测试，这样可以确保功能的正确性，并且在重构时提供安全网。
项目结构：城市规划图
一个典型的、组织良好的 Python 大型开源项目，其文件和目录结构会遵循一定的模式。虽然没有绝对的标准，但一些约定俗成的做法能让项目更容易被理解。
```
my_large_project/
├── my_large_project/ 核心代码包
│ ├── __init__.py 标记为 Python 包
│ ├── core/ 核心功能模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── api.py API 接口定义
│ │ ├── models.py 数据模型
│ │ └── utils.py 通用工具函数
│ ├── plugins/ 插件系统（可选）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base_plugin.py 插件基类
│ │ ├── plugin_a.py 具体插件 A
│ │ └── plugin_b.py 具体插件 B
│ ├── cli/ 命令行接口（CLI）
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── main.py CLI 入口
│ ├── web/ Web 框架相关（如果适用）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── routes.py URL 路由
│ │ ├── views.py 视图函数
│ │ └── models.py Web 层的数据模型（可能与 core.models 不同）
│ └── services/ 业务逻辑服务层
│ ├── __init__.py
│ ├── user_service.py
│ └── data_processing.py
├── tests/ 测试代码
│ ├── __init__.py
│ ├── core/ 对应 core 模块的测试
│ │ ├── test_api.py
│ │ └── test_models.py
│ ├── plugins/ 对应 plugins 模块的测试
│ │ └── test_plugin_a.py
│ └── cli/ 对应 cli 模块的测试
│ └── test_main.py
├── docs/ 文档
│ ├── conf.py Sphinx 配置
│ ├── index.rst 文档首页
│ └── ... 其他文档文件
├── scripts/ 辅助脚本（构建、部署、数据生成等）
│ ├── setup.sh
│ └── build.py
├── requirements.txt 项目依赖
├── setup.py 包的安装脚本 (对于旧项目或某些场景)
├── pyproject.toml PEP 518 项目元数据和构建配置 (推荐)
├── README.md 项目说明
├── LICENSE 许可证文件
└── CONTRIBUTING.md 贡献指南
```
逐一解析结构中的重要部分：
1. `my_large_project/` (核心代码包):
这是你项目的“心脏”。所有实际运行的代码都放在这里。
`__init__.py`: 这是一个关键文件，它告诉 Python 解释器，这个目录是一个 Python 包。它也可以用来初始化包级别的变量、导入子模块等。
子目录划分：
`core/`: 存放最基础、最核心的功能模块。这部分代码应该尽可能独立，不依赖于外部服务或框架（除了 Python 标准库和一些核心依赖）。例如，数据结构、核心算法、低级 I/O 操作等。
`plugins/` (可选): 如果你的项目设计了插件系统，这里就是放置插件的地方。通常会有一个基类（`base_plugin.py`）定义插件接口，然后每个插件文件实现自己的逻辑。
`cli/`: 如果你的项目提供命令行接口，这里是入口。通常会有一个 `main.py` 文件，负责解析命令行参数，并调用相应的服务。
`web/`: 如果项目是 Web 应用，这里会包含 Web 框架相关的代码，如路由、视图、模板等。
`services/`: 这是一个常见的组织方式，用于存放业务逻辑相关的服务。比如 `user_service.py` 可能处理用户注册、登录、信息修改等业务逻辑。这层代码通常会调用 `core` 层的功能。
命名： 目录和文件的命名应该清晰、有意义，反映其内容。避免使用单字母或过于笼统的名称。
避免“大杂烩”： 随着项目增大，容易出现一个目录里塞满各种各样的文件。良好的组织应该通过创建新的子包来进一步划分。例如，如果 `services/` 变得太大，可以考虑将其细分为 `services/users/`, `services/orders/` 等。
2. `tests/`:
完整性： 每一个核心代码模块都应该有对应的测试。结构上，`tests/` 目录通常会 mirroring 你的主代码包的结构。
测试粒度：
单元测试（Unit Tests）： 测试最小的功能单元（函数、方法）。
集成测试（Integration Tests）： 测试多个模块协同工作的情况。
端到端测试（EndtoEnd Tests）： 测试整个系统的流程。
测试框架： Python 有强大的测试框架，如 `unittest` (标准库) 和 `pytest` (社区广泛使用，推荐)。`pytest` 的功能更强大，使用更简洁。
命名规范： 测试文件名通常以 `test_` 开头，例如 `test_api.py`。
3. `docs/`:
重要性： 文档是开源项目生命力的重要组成部分。好的文档能吸引开发者，帮助他们快速上手。
工具： `Sphinx` 是 Python 项目中最常用的文档生成工具。它使用 reStructuredText 格式（或 Markdown，通过扩展）。
内容：
安装指南： 如何安装项目。
快速入门： 让新用户能立即跑起来。
API 参考： 详细描述每个模块、类、函数的用法。
教程： 演示项目特定功能的详细步骤。
贡献指南： 告诉其他开发者如何参与项目。
4. `scripts/`:
放置一些辅助性的脚本，不属于项目的主要功能，但对于开发、维护、部署非常有用。
例如：数据库迁移脚本、数据生成脚本、CI/CD 相关的脚本、性能测试脚本等。
5. 项目根目录文件：
`requirements.txt` / `pyproject.toml`:
`requirements.txt` 是传统的依赖管理文件。
`pyproject.toml` (PEP 518) 是现代 Python 项目的推荐方式，它不仅可以定义构建系统（如 `setuptools`, `poetry`, `flit`），还可以声明项目元数据（名称、版本、作者等）和依赖。使用 `poetry` 或 `pdm` 等工具可以进一步简化依赖管理和打包。
`setup.py`: （对于旧项目或需要更精细控制构建时）用于定义如何打包和安装你的项目。
`README.md`: 项目的“门面”。必须清晰地介绍项目是什么、它解决了什么问题、如何安装、如何使用，以及如何贡献。
`LICENSE`: 声明项目的开源许可，如 MIT, Apache 2.0, GPL 等。这是开源项目必不可少的一部分。
`CONTRIBUTING.md`: 详细说明如何为项目做出贡献，包括提交 Bug 报告、提交代码、代码风格要求、PR (Pull Request) 流程等。
深入探讨：代码组织中的最佳实践
除了结构，还有很多细节会影响代码的质量和可维护性。
1. 遵循 PEP 8：Python Enhancement Proposal 8
这是 Python 代码的官方风格指南。统一的代码风格让代码更易读，减少认知负担。
使用 `flake8`, `black`, `isort` 等工具来自动检查和格式化代码，确保团队风格一致。
`black` 是一个“不可配置”的代码格式化工具，强制执行统一风格，非常适合团队协作。
`isort` 用于按字母顺序对导入语句进行排序，提高可读性。
2. 合理的模块划分与职责分离 (SRP Single Responsibility Principle)
单一职责原则： 每个模块、类或函数都应该只有一个职责。
避免“God Object”： 不要创建一个包罗万象、无所不能的“上帝类”或“上帝模块”。
数据与行为分离： 考虑将数据结构（模型）与操作这些数据的业务逻辑（服务）分开。
抽象： 当多个模块有相似的功能时，考虑提炼出抽象基类或接口。
3. 清晰的导入策略
局部导入： 尽量在需要时进行局部导入，而不是在文件顶部一次性导入所有内容。这有助于减少命名空间污染，并让代码依赖关系更清晰。
避免循环导入： 这是 Python 中一个常见的问题。如果模块 A 导入模块 B，而模块 B 又导入模块 A，就会发生循环导入。可以通过调整导入顺序、拆分模块或使用更灵活的设计模式来解决。
显式导入： 避免使用 `from module import `。这会让代码难以理解，并且容易覆盖变量。
4. 代码注释与文档字符串 (Docstrings)
代码注释 (``): 用于解释“为什么”这样做，解释复杂的逻辑、算法的细节，或者一些临时的“hack”。
文档字符串 (`"""Docstring"""`): 用于解释“是什么”和“怎么用”。所有公共模块、类、方法都应该有清晰的文档字符串，描述其功能、参数、返回值、可能抛出的异常等。
Google 风格 / NumPy 风格 Docstrings： 这些是流行的 Docstring 格式，被许多文档生成工具支持，并且结构清晰。
5. 类型提示 (Type Hinting PEP 484)
在 Python 3.5+ 中引入。通过为变量、函数参数和返回值添加类型注解，可以提高代码的可读性和可维护性。
好处：
提高可读性： 开发者可以一眼看出数据的类型。
早期错误检测： 静态类型检查工具（如 `mypy`, `pyright`）可以在运行代码前发现类型不匹配的错误。
更好的 IDE 支持： IDE 可以提供更智能的代码补全和重构功能。
示例：
```python
from typing import List, Dict
def greet_users(names: List[str]) > str:
"""Greets a list of users."""
if not names:
return "No users to greet."
return f"Hello, {', '.join(names)}!"
user_data: Dict[str, int] = {"alice": 30, "bob": 25}
```
6. 日志记录 (Logging)
不要使用 `print()` 来输出调试信息，尤其是在生产环境中。
Python 的 `logging` 模块提供了强大的日志功能，可以按级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）记录日志，并且可以灵活地配置日志输出到文件、控制台，甚至网络。
结构化日志（如 JSON 格式）对于日志分析工具（如 ELK Stack）来说非常有用。
7. 配置管理
将配置项（如数据库连接字符串、API 密钥、端口号等）与代码分离。
可以使用环境变量、INI 文件、YAML 文件、`.env` 文件等方式来管理配置。
`pythondotenv` 库可以方便地从 `.env` 文件加载环境变量。
8. 错误处理与异常
使用 `try...except` 块来优雅地处理预期的错误。
定义自定义异常来表示特定于项目的错误情况，而不是随意抛出通用的 `Exception`。
异常信息应该清晰、有意义，能够帮助开发者定位问题。
9. 重构与代码优化
代码组织不是一成不变的。随着项目的发展，可能需要定期对代码进行重构，以适应新的需求或解决已发现的设计问题。
TDD (TestDriven Development): 先写测试，再写刚好能通过测试的代码，最后重构。这是一种非常有效的提高代码质量和可测试性的方法。
团队协作与规范
对于大型开源项目，团队成员众多，协调一致至关重要。
代码审查 (Code Review): 任何提交到主分支的代码都应该经过代码审查。这有助于发现潜在的 Bug、改进设计、传播最佳实践。
版本控制 (Git): 使用 Git 是基本要求。掌握 Git 的工作流程（如 Gitflow 或 GitHub Flow）对于团队协作至关重要。
Issue Tracker: 使用 GitHub Issues 或类似的工具来跟踪 Bug 报告、功能请求和待办事项。
CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment): 自动化构建、测试和部署流程。GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins 等工具是常用的选择。CI/CD 确保每次提交的代码都能通过自动化测试，从而提高代码质量和发布效率。
总结
组织大型 Python 开源项目的代码，是一个持续演进的过程。它需要开发者具备良好的设计思维、对 Python 生态系统的深刻理解，以及遵循一系列的约定俗成和最佳实践。从清晰的项目结构到严格的代码风格，从详实的文档到有效的测试，每一个环节都对项目的长期健康发展至关重要。记住，代码是项目的生命线，一个有条理、易于理解的代码库，才能吸引更多贡献者，让项目走得更远。
网友意见
代码结构
每个项目都会有基类和子类，我一般会把基类和基本的框架代码放在一个Module里面，而所有继承同一个基类的子类放在一个Module里。
例如，Keras项目中Layer这个基类在engine目录下，而所有具体的层，Conv2D和Dense之类的放在layers目录下。
在给用户提供import路径时，可以适当与实际位置分离。方便用户记忆。例如，用户可以从keras.layers.Layer来import这个基类，而不用去engine里面找一个很深的路径。
所有库内部的import全都使用绝对路径，相对路径更容易写出bug，对重构也不够友好。
测试结构
通常我是在代码的文件夹之外再建一个测试文件夹。这个测试文件夹里面分为集成测试和单元测试两个子文件夹。单元测试里面的所有目录文件结构与实际production代码相同，只不过每个文件要加个test后缀，例如源文件是/package_name/engine/callback.py那么测试文件就叫/tests/unit_tests/engine/callback_test.py。
至于集成测试，可以放在/tests/integration_test下面。里面的文件结构就比较随意。
写的顺序是集成测试先行，单元测试量力而行。因为一个大项目在开发初期会不停重构，以求得最佳的代码结构。毕竟到后期重构成本太高，所以前期精益求精。每次重构可能都会损坏很多单元测试。所以可以不那么急着把所有单元测试都写好。先把集成测试写了，整体能跑起来再说。
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Python 语言的强制缩进，也就是“代码块”的定义完全依赖于缩进，而不是像许多其他语言那样使用花括号 `{}` 或 `begin/end` 等关键字，这是一个在开发者社区中长期存在争议的话题。 是否是“败笔”，很大程度上取决于个人的编程习惯、对代码可读性的侧重以及所处的开发环境。下面我将详细阐述支.............
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Python 2 和 Python 3 之间存在许多重要的区别，这些区别使得 Python 3 更现代化、更易于使用、更强大。以下是一些主要的区别，我会尽可能详细地解释： 1. `print` 语句与 `print()` 函数Python 2: `print` 是一个语句（statement）。``.............
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Python 在变量的定义和赋值方面，确实与一些其他静态类型语言（例如 C++、Java）存在显著差异，这种差异常常被一些开发者看作是 Python 设计上的一个特点，但将其直接定义为“设计上的缺陷”则需要更深入的分析。要理解这个问题，我们首先需要明确 Python 在变量处理上的核心机制：Pyth.............
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Python 的标准库和第三方库非常丰富，覆盖了从基础操作到复杂应用的各个领域。以下是对这些库的详细分类和介绍，帮助你了解它们的用途和使用场景： 一、Python 标准库（内置模块）Python 的标准库是随 Python 解释器一同安装的，无需额外安装即可使用。以下是常见的分类和示例： 1. 基础.............
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Python 的“黑魔法”通常指的是一些不常见、非传统、或者需要深入理解 Python 底层机制才能掌握的技巧。它们能够让你写出更简洁、更强大、甚至有些“反直觉”的代码。这些“黑魔法”往往能极大地提高开发效率，但也可能降低代码的可读性，因此使用时需要权衡。下面我将尽量详细地介绍一些 Python 的.............
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这个问题嘛，就像问“我该选择披萨还是汉堡？”一样，答案很大程度上取决于你想做什么，以及你对“前景好”的定义。Python和Go，说实话，现在都处于职业生涯的黄金时期，硬要说谁“更好”，实在是个见仁见智的事。不过，咱们可以把它们俩的特点拉出来遛遛，看看哪个更对你的胃口。Python：万金油，社区的拥抱.............
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