


Bagaimana untuk Menstrukturkan Aplikasi Desktop Python untuk Pembangunan yang Cekap?
Cara Menyusun Aplikasi Desktop Python untuk Kecekapan Optimum
Apabila membangunkan aplikasi desktop Python yang kompleks, memilih struktur projek yang optimum adalah penting untuk kebolehselenggaraan, Keserasian IDE, dan kawalan versi lancar dan proses pembungkusan. Berikut ialah panduan komprehensif untuk menstrukturkan fail projek anda dengan berkesan:
1. Kod Sumber:
Letakkan kod sumber Python dalam direktori khusus, biasanya "src" atau "sumber." Ini memastikan pemisahan yang jelas bagi fail sumber daripada komponen projek lain.
2. Skrip Permulaan Aplikasi:
Buat skrip untuk memulakan aplikasi dalam direktori "skrip" atau "bin" yang berasingan. Skrip ini harus menggunakan titik masuk utama aplikasi.
3. Fail Projek IDE:
Kecualikan cruft projek khusus IDE, seperti fail konfigurasi IDE, daripada repositori kawalan versi. Fail ini boleh disimpan dalam direktori ".idea" atau ".vscode" yang berasingan (bergantung pada IDE yang digunakan).
4. Ujian Unit/Penerimaan:
Simpan ujian unit dan penerimaan dalam direktori "ujian" di luar direktori kod sumber. Pemisahan ini memudahkan ujian yang cekap dan memastikan bahawa ujian tidak dicampur dengan kod pengeluaran.
5. Data Bukan Python:
Data bukan Python, seperti fail konfigurasi, boleh diletakkan dalam direktori "data" atau "config". Ini menyediakan ruang khusus untuk mengakses data bukan kod dalam aplikasi.
6. Sumber Bukan Python:
Jika aplikasi termasuk sambungan C atau sumber bukan Python lain, letakkannya dalam direktori "cpp" atau "sambungan" khusus. Ini mengasingkan kebergantungan ini dan memudahkan pengurusannya.
7. Seni Bina Peringkat Atas:
Susun direktori peringkat atas ke dalam subdirektori yang bermakna yang mewakili komponen aplikasi yang berbeza, seperti "foo," "bar" dan "baz." Ini memudahkan kebolehgunaan semula modul dan menambah baik organisasi kod.
8. Direktori Peringkat Atas:
Pertimbangkan untuk mencipta direktori yang dinamakan sempena produk anda dan meletakkan semua elemen aplikasi di dalamnya. Ini menyediakan hab yang jelas dan terletak di pusat untuk projek.
9. Penyepaduan IDE:
Untuk keserasian IDE, kecualikan fail khusus IDE daripada kawalan versi menggunakan corak seperti fail ".KPF" yang digunakan oleh Komodo Edit. Ini menghalang penambahan fail yang tidak diperlukan dan memastikan repositori yang bersih.
Dengan mengikuti garis panduan ini, anda boleh mewujudkan struktur projek yang berkesan yang meningkatkan kebolehselenggaraan, memudahkan pengurusan kod dan mengoptimumkan proses pembangunan untuk aplikasi desktop Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menstrukturkan Aplikasi Desktop Python untuk Pembangunan yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
