Python模块化设计核心是高内聚、低耦合：按功能拆分模块（如user_service.py）、避免大杂烩utils.py、用抽象接口（ABC/Protocol）隔离实现、依赖注入解耦、配置外置、通信通过参数/事件而非直接调用。
Python代码解耦和模块化设计的核心是“高内聚、低耦合”——每个模块职责单一，依赖明确，通过接口通信而非直接调用内部实现。
按功能边界拆分模块
把系统按业务或技术职责划分为独立模块，例如用户管理、订单处理、数据持久化、日志记录等。每个模块封装完整能力，对外只暴露必要函数或类。
- 避免“大而全”的utils.py：把字符串处理、时间转换、网络请求混在一起，后期难以定位和复用
- 推荐命名方式：user_service.py（业务逻辑）、user_repository.py（数据访问）、user_schema.py（数据结构定义）
- 模块间不跨层调用：比如 Web 层不应直接操作数据库连接，而是通过 repository 接口
用抽象接口隔离实现
定义清晰的协议（Protocol）或抽象基类（ABC），让上层模块依赖接口，而非具体类。这样替换实现（如从 SQLite 换成 PostgreSQL）时，调用方无需修改。
- 示例：定义UserRepository抽象类，含get_by_id()、save()方法；再分别实现SqliteUserRepo和PostgresUserRepo
- 调用方只导入并使用UserRepository类型注解，运行时注入具体实例
- 配合依赖注入（如dependency-injector库或手工传参）可进一步降低硬编码依赖
合理使用配置与环境分离
把数据库地址、API密钥、开关标志等外部可变参数抽离到配置文件或环境变量中，模块内部不写死值。
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- 创建config.py，用os.getenv()或pydantic-settings加载配置
- 模块初始化时接收配置对象（如DatabaseConfig），而不是在函数里自己读os.environ['DB_URL']
- 测试时可传入内存数据库配置，生产用真实连接，无需改业务代码
控制跨模块通信方式
模块之间尽量避免直接导入对方的内部函数或全局状态。优先使用参数传递、回调函数、事件通知或消息队列。
- 不要在order_service.py里直接调用notification.send_email()；改为接受一个notify: Callable[[str, str], None]作为参数
- 对异步或解耦要求高的场景，可用blinker或python-event-bus发事件，由监听器响应
- 避免循环导入：A模块导入B，B又导入A → 拆出公共接口模块，或延迟导入（如函数内import）
