Architecture propre : par où commencer ?
Dans le post précédent nous avons :
- Notre domaine problématique : une application ToDo avec quelques exigences
- Un référentiel de base configuré pour utiliser Python et Python Polylith.
Certaines décisions sont donc prises en compte. Nous disposons de certains outils et avons décidé à quoi ressemblera le référentiel.
C'est l'une des choses que j'aime chez Polylith : peu importe ce que vous codez ou la taille de votre organisation, tous les référentiels se ressembleront - si vous en avez besoin de plusieurs.
La structure de votre référentiel est cohérente, que vous utilisiez FastAPI, Flask ou Django, que vous construisiez une ou plusieurs bibliothèques ou que vous exécutiez des tâches en arrière-plan avec Celery.
L'un des principaux avantages est le processus d'intégration simplifié pour les nouveaux développeurs. En supposant qu'ils maîtrisent Polylith, ils se familiariseront rapidement avec la structure du projet : les composants réutilisables sont dans le dossier des composants, les points d'entrée sont dans le dossier bases, les scripts de démonstration sont dans le dossier de développement, etc.
Entités
De l'oncle Bob "L'architecture propre" Les entités sont la pierre angulaire de notre architecture, elles constituent la couche la plus interne de notre architecture. Nous devons donc commencer par eux, dans Polylith, les entités devraient vivre comme des composants.
Combien de composants ?
Je pense que le nombre de composants dépend de la taille et de la complexité de votre solution. Cependant, je recommande de commencer avec un composant polylithique unique pour les entités. Cette approche permet de maintenir une architecture claire et ciblée, en particulier pour les petits projets.
Pourquoi un composant unique pour les entités ?
- Cette couche encapsule les règles métier de base qui sont fondamentales pour l'ensemble de l'application. En le gardant dans un seul composant, vous assurez la cohérence et évitez les duplications.
- Un seul composant simplifie la gestion des dépendances, car il devient une dépendance pour toutes les autres couches.
Évitez les dépendances tierces.
Pour minimiser les dépendances externes et améliorer la flexibilité architecturale, efforcez-vous d'utiliser la bibliothèque standard de Python pour représenter les entités. Cela inclut l'exploitation des structures de données telles que dict, list, enum, fonctions, classes et plus récemment dataclasses.
Pourquoi éviter les bibliothèques tierces comme Pydantic ou Django Models ?
- Couplage à des frameworks externes : s'appuyer sur ces bibliothèques peut introduire un couplage inutile à des frameworks spécifiques.
- Complexité accrue : les bibliothèques externes peuvent ajouter de la complexité et des problèmes de maintenance potentiels.
- Flexibilité réduite : En limitant les dépendances externes, vous pouvez vous adapter plus facilement aux changements d'exigences ou de technologie.
En adhérant à ces principes, vous pouvez créer une architecture robuste et maintenable qui résiste aux changements futurs.
Entités ToDo
Notre exemple est simple, l'entité principale étant la « tâche à faire » pour Gordon. Nous pouvons ajouter un nouveau composant à notre référentiel, mais choisir le bon nom est crucial.
Bien qu'il puisse être tentant d'utiliser des noms génériques comme « core » ou « main », il est essentiel de sélectionner des noms significatifs dans le contexte du domaine. Idéalement, ces noms doivent correspondre à la terminologie utilisée par le client ou le propriétaire du produit. En utilisant des noms spécifiques au domaine, nous améliorons la lisibilité et la maintenabilité du code, permettant ainsi aux développeurs et aux parties prenantes de comprendre plus facilement la structure du projet.
Le nom de l'espace de travail du référentiel est défini comme todo. Par conséquent, toutes nos importations suivront le format :
from todo.XYZ import ... import todo.XYZ
Pour simplifier, dans cet exemple, nous utiliserons des entités comme nom de composant. Cependant, dans des scénarios réels, envisagez des conventions de dénomination qui reflètent votre domaine. Par exemple, si votre application tourne autour de la récupération de documents, un composant nommé récupération serait approprié. De même, une application de jeu peut utiliser Tournaments_entities pour plus de clarté.
Créer le composant avec Python Polylith est simple :
poetry poly create component --name=entities poetry poly sync poetry install # it may be necessary
Cela ajoutera un package python dans le dossier des composants, voici les nouvelles entrées dans l'arborescence des sources :
./components └── todo └── entities ├── __init__.py └── core.py ./test/components └── todo └── entities ├── __init__.py └── test_core.py
L'outil python-polylith générera des exemples de tests pour nous, ce qui est une fonctionnalité intéressante. Ce comportement peut être modifié dans le fichier workspace.toml en définissant la valeur activé = true sur false dans la section [tool.polylith.test].
Dans le nouveau composant entités, deux fichiers sont ajoutés : __init__.py et core.py. Vous pouvez renommer le module core.py pour mieux répondre à vos besoins. La pratique courante consiste à exposer l'API publique du package via __init__.py, tout en conservant l'organisation interne au sein d'autres modules comme core.py.
Parmi les exigences, nous n'avons, pour le moment, qu'une seule entité, l'élément ToDo :
@dataclass class TodoItem: owner: str title: str description: str is_done: bool = False due_date: Optional[date] = None
Tester une entité aussi simple peut sembler inutile, mais je préfère tester au moins la présence de tous les champs. Bien que cela ne semble pas crucial dans les petits projets avec moins de contributeurs, cela peut éviter des problèmes importants dans les projets plus importants avec de nombreux développeurs. La suppression d'un seul champ de l'entité peut interrompre par inadvertance diverses parties de l'application.
Dans la pull request de cette partie, vous verrez que j'ai ajouté quelques tests de base pour cette entité.
Avec certains tests déjà définis, j'en ai profité pour ajouter un workflow GitHub pour exécuter automatiquement les tests à chaque pull request.
Conclusions
- Entités de base de l'application
- Configuration CI
Et ensuite : parlons de persévérance
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
