Python项目结构设计的核心是按职责分层、边界隔离、生命周期管理：模块化（如auth/data/utils）、四层分层（application/domain/infrastructure/tests）、配置与代码分离、标准化工程流程（pyproject.toml/justfile/pre-commit）。

Python项目结构设计的核心是让代码可维护、可测试、可部署，同时便于团队协作。不是堆文件夹，而是按职责分层、按边界隔离、按生命周期管理。

模块化：按功能切分，避免单文件膨胀

把相关逻辑组织成独立模块（package），每个模块有明确职责，比如 auth 处理认证、data 封装数据访问、utils 提供通用工具。模块内用 __init__.py 控制对外接口，避免外部直接导入深层路径。

• 不推荐：from src.core.handlers.user_handler import create_user
• 推荐：from app.auth import login, logout（通过 auth/__init__.py 导出）
• 模块间依赖尽量单向，避免循环导入；跨模块调用走明确定义的接口，而非内部实现细节

分层清晰：分离关注点，支撑演进与测试

典型四层结构（可根据项目规模简化）：

• application/：用例层，协调领域逻辑与外部交互（如 API 路由、CLI 入口）
• domain/：核心业务规则和实体，不依赖框架、数据库或 I/O
• infrastructure/：具体技术实现，如数据库连接、HTTP 客户端、消息队列适配器
• tests/：按层组织，test_domain 用纯单元测试，test_integration 覆盖跨层流程

这种分层让 domain 层可独立运行、快速测试，也方便未来替换基础设施（例如从 SQLite 换成 PostgreSQL，只需改 infrastructure 实现）。

Secure Python Code Sandbox

安全 Python 代码沙箱：在隔离的沙箱中执行任意 Python 代码，预装 requests、NumPy、pandas 库。返回 stdout、stderr。

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环境与配置：代码与配置分离，支持多环境安全切换

配置不应硬编码，也不应混在代码中。推荐方式：

• 用 pydantic-settings 或 dynaconf 管理配置类，支持环境变量、.env 文件、YAML 多源加载
• 敏感配置（密钥、token）只通过环境变量注入，不写入版本库；.env 文件加到 .gitignore
• 区分配置层级：base（通用）→ dev/staging/prod（覆盖项），启动时自动加载对应环境配置

工程支撑：标准化入口、依赖与构建流程

让项目开箱即用、一致可复现：

• 根目录放 pyproject.toml，统一管理依赖（[project.dependencies]）、开发工具（[tool.ruff]）、打包配置（[build-system]）
• 提供标准化命令：用 justfile 或 Makefile 封装常用操作，如 just test、just format、just serve
• CI/CD 配置与本地开发对齐：测试命令、代码检查、类型校验（mypy）都应在 pyproject.toml 中声明并被 CI 复用

不复杂但容易忽略：结构定型后，用 pre-commit 钩子自动格式化、检查 import 排序、禁止调试语句残留，把规范落地到每次提交。