国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Seni bina bersih: Di mana untuk bermula?

Seni bina bersih: Di mana untuk bermula?

Dec 07, 2024 am 09:59 AM

Clean architecture: Where to start ?

Dalam post sebelum ini kami ada:

  • Domain masalah kami: aplikasi Tugasan dengan beberapa keperluan
  • Repositori asas yang dikonfigurasikan untuk menggunakan Python dan Python Polylith.

Jadi, beberapa keputusan diuruskan. Kami mempunyai beberapa alatan dan telah memutuskan rupa repositori itu.

Ini adalah salah satu perkara yang saya suka tentang Polylith: tidak kira apa yang anda pengekodkan atau seberapa besar organisasi anda, semua repositori akan kelihatan sama - jika anda memerlukan lebih daripada satu.

Struktur repositori anda adalah konsisten, sama ada anda menggunakan FastAPI, Flask atau Django, membina perpustakaan tunggal atau berbilang, atau menjalankan tugas latar belakang dengan Celery.

Salah satu kelebihan utama ialah proses onboarding yang diperkemas untuk pembangun baharu. Dengan mengandaikan bahawa mereka memahami Polylith, mereka akan cepat mengenali struktur projek: komponen boleh guna semula berada dalam folder komponen, titik masuk berada dalam folder asas, skrip demo berada dalam folder pembangunan dan sebagainya.

Entiti

Daripada Uncle Bob "The Clean Architecture" entiti adalah asas seni bina kami, mereka adalah lapisan paling dalam seni bina kami. Jadi kita perlu bermula dengan mereka, dalam Polylith entiti harus hidup sebagai komponen.

Berapa banyak komponen?

Saya percaya bilangan komponen bergantung pada saiz dan kerumitan penyelesaian anda. Walau bagaimanapun, saya mengesyorkan bermula dengan komponen polylith tunggal untuk entiti. Pendekatan ini membantu mengekalkan seni bina yang jelas dan fokus, terutamanya untuk projek yang lebih kecil.

Mengapa satu komponen untuk entiti?

  • Lapisan ini merangkumi peraturan perniagaan teras yang asas kepada keseluruhan aplikasi. Dengan menyimpannya dalam satu komponen, anda memastikan konsistensi dan mengelakkan pertindihan.
  • Satu komponen memudahkan pengurusan kebergantungan, kerana ia menjadi kebergantungan untuk semua lapisan lain.

Elakkan kebergantungan pihak ketiga.

Untuk meminimumkan kebergantungan luaran dan meningkatkan fleksibiliti seni bina, berusaha untuk menggunakan perpustakaan standard Python untuk mewakili entiti. Ini termasuk memanfaatkan struktur data seperti dict, senarai, enum, fungsi, kelas dan kelas data yang lebih baru.

Mengapa mengelakkan perpustakaan pihak ketiga seperti Model Pydantic atau Django?

  • Gandingan kepada rangka kerja luaran: Bergantung pada perpustakaan ini boleh memperkenalkan gandingan yang tidak perlu kepada rangka kerja tertentu.
  • Meningkatkan kerumitan: Perpustakaan luaran boleh menambah kerumitan dan potensi isu penyelenggaraan.
  • Fleksibiliti yang dikurangkan: Dengan mengehadkan kebergantungan luaran, anda boleh lebih mudah menyesuaikan diri dengan perubahan dalam keperluan atau teknologi.

Dengan mematuhi prinsip ini, anda boleh mencipta seni bina yang teguh dan boleh diselenggara yang berdaya tahan terhadap perubahan masa hadapan.

Entiti ToDo

Contoh kami adalah mudah, dengan entiti teras menjadi "item todo" untuk Gordon. Kami boleh menambah komponen baharu pada repositori kami, tetapi memilih nama yang betul adalah penting.

Walaupun mungkin menggoda untuk menggunakan nama generik seperti "teras" atau "utama," adalah penting untuk memilih nama yang bermakna dalam konteks domain. Sebaik-baiknya, nama ini harus sejajar dengan istilah yang digunakan oleh pelanggan atau pemilik produk. Dengan menggunakan nama khusus domain, kami meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun dan pihak berkepentingan untuk memahami struktur projek.

Nama ruang kerja repositori ditakrifkan sebagai todo. Akibatnya, semua import kami akan mengikut format:

from todo.XYZ import ...
import todo.XYZ

Untuk kesederhanaan dalam contoh ini, kami akan menggunakan entiti sebagai nama komponen. Walau bagaimanapun, dalam senario dunia sebenar, pertimbangkan konvensyen penamaan yang mencerminkan domain anda. Sebagai contoh, jika aplikasi anda berkisar pada pemulihan dokumen, komponen bernama pemulihan akan sesuai. Begitu juga, aplikasi permainan mungkin menggunakan tournaments_entities untuk kejelasan.

Membuat komponen dengan Python Polylith adalah mudah:

poetry poly create component --name=entities
poetry poly sync
poetry install # it may be necessary

Ini akan menambah pakej python dalam folder komponen, ini adalah entri baharu dalam pepohon sumber:

./components
└── todo
    └── entities
        ├── __init__.py
        └── core.py
./test/components
└── todo
    └── entities
        ├── __init__.py
        └── test_core.py

Alat python-polylith akan menjana contoh ujian untuk kami, yang merupakan ciri yang bagus. Tingkah laku ini boleh ditukar dalam fail workspace.toml dengan menetapkan nilai enabled = true kepada false dalam bahagian [tool.polylith.test].

Dalam komponen entiti baharu, dua fail ditambah: __init__.py dan core.py. Anda boleh menamakan semula modul core.py agar lebih sesuai dengan keperluan anda. Amalan biasa adalah untuk mendedahkan API awam pakej melalui __init__.py, sambil mengekalkan organisasi dalaman dalam modul lain seperti core.py.

Daripada keperluan, kami mempunyai, pada masa ini, hanya satu entiti, item Tugasan:

@dataclass
class TodoItem:
    owner: str
    title: str
    description: str
    is_done: bool = False
    due_date: Optional[date] = None

Menguji entiti semudah itu mungkin kelihatan tidak perlu, tetapi saya lebih suka menguji sekurang-kurangnya kehadiran semua medan. Walaupun ini mungkin kelihatan tidak penting dalam projek yang lebih kecil dengan penyumbang yang lebih sedikit, ia boleh menghalang isu penting dalam projek yang lebih besar dengan banyak pembangun. Mengalih keluar satu medan daripada entiti boleh memecahkan pelbagai bahagian aplikasi secara tidak sengaja.

Dalam permintaan tarik untuk bahagian ini, anda akan melihat bahawa saya telah menambah beberapa ujian asas untuk entiti ini.

Dengan beberapa ujian yang telah ditentukan, saya mengambil peluang untuk menambah aliran kerja GitHub untuk menjalankan ujian secara automatik bagi setiap permintaan tarik.

Kesimpulan

  • Entiti asas aplikasi
  • Persediaan CI

Apa yang seterusnya: Mari kita bincangkan tentang kegigihan

Atas ialah kandungan terperinci Seni bina bersih: Di mana untuk bermula?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Agnes Tachyon Build Guide | Musume Derby Pretty
2 minggu yang lalu By Jack chen
Oguri Cap Build Guide | Musume Derby Pretty
2 minggu yang lalu By Jack chen
Puncak: Cara Menghidupkan Pemain
3 minggu yang lalu By DDD

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.

Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan

Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

See all articles