最大限の効率と保守性を実現するには、Python プロジェクトをどのように構築する必要がありますか?
包括的な Python アプリケーションのプロジェクト構造オプションの探索
基本的な形式を超えた Python アプリケーションの開発を考慮して、理想的なプロジェクト構造を選択するのは次のとおりです。重要な。この決定は、メンテナンス効率、IDE 互換性、バージョン管理管理、配布用のパッケージ化などの重要な要素の基礎となります。
プロジェクト階層の確立
Python のプロジェクト構造は比較的柔軟で、特定のディレクトリ規則がプロジェクトの編成に貢献します。
- ソースコード: アプリケーションのソース コードは、通常は「src」または「code」という名前の専用ディレクトリに集中的に配置されます。
- 起動スクリプト: アプリケーションの初期化に必要なスクリプトをディレクトリに保存します。 「bin」や「scripts」など。
- IDE 構成: 分離IDE 固有のプロジェクト設定と構成は別のディレクトリにあります。これにより、不要なバージョン管理の混乱を防ぎます。
- テスト: 単体テストと受け入れテストを専用の「テスト」ディレクトリに分離します。
- 非 Python データ: 構成ファイルなどの Python 以外のデータを「data」などの別のディレクトリに配置するか、 "config".
- 非 Python ソース: バイナリ モジュールの C 拡張機能などの非 Python ソースは、「lib」のような別個のディレクトリに配置する必要があります。
追加考慮事項
- /src ディレクトリ: Python プロジェクトでは /src ディレクトリは不要であると主張する人もいますが、ソース コードを整理するために /src ディレクトリを使用することを好む人もいます。
- 最上位ディレクトリ: 最上位ディレクトリはアプリケーションのアーキテクチャを反映でき、潜在的に次のディレクトリが含まれます。さまざまなモジュールまたはコンポーネント。
- バージョン管理: 中央リポジトリを維持し、コラボレーションを促進するための分岐およびマージのワークフローを確立します。
- パッケージの配布: を検討します。配布用の実行可能パッケージを作成するための要件。これにより、展開が容易になります。
以上が最大限の効率と保守性を実現するには、Python プロジェクトをどのように構築する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
