


Comment structurer les applications de bureau Python pour un développement efficace ?
Comment organiser les applications de bureau Python pour une efficacité optimale
Lors du développement d'applications de bureau Python complexes, la sélection de la structure de projet optimale est cruciale pour la maintenabilité, Compatibilité IDE et processus fluides de contrôle de version et d’empaquetage. Voici un guide complet pour structurer efficacement vos dossiers de projet :
1. Code source :
Placez le code source Python dans un répertoire dédié, généralement « src » ou « source ». Cela garantit une séparation claire des fichiers source des autres composants du projet.
2. Scripts de démarrage de l'application :
Créez des scripts pour démarrer l'application dans un répertoire "scripts" ou "bin" distinct. Ces scripts doivent appeler le point d'entrée principal de l'application.
3. Fichiers de projet IDE :
Excluez les éléments de projet spécifiques à l'IDE, tels que les fichiers de configuration IDE, du référentiel de contrôle de version. Ces fichiers peuvent être conservés dans un répertoire distinct ".idea" ou ".vscode" (selon l'IDE utilisé).
4. Tests unitaires/d'acceptation :
Stockez les tests unitaires et d'acceptation dans un répertoire "tests" en dehors du répertoire du code source. Cette séparation facilite des tests efficaces et garantit que les tests ne sont pas mélangés avec le code de production.
5. Données non Python :
Les données non Python, telles que les fichiers de configuration, peuvent être placées dans un répertoire « data » ou « config ». Cela fournit un espace dédié pour accéder aux données non codées au sein de l'application.
6. Sources non Python :
Si l'application inclut des extensions C ou d'autres sources non Python, placez-les dans un répertoire dédié "cpp" ou "extensions". Cela isole ces dépendances et simplifie leur gestion.
7. Architecture de niveau supérieur :
Organisez le répertoire de niveau supérieur en sous-répertoires significatifs qui représentent différents composants de l'application, tels que "foo", "bar" et "baz". Cela facilite la réutilisabilité des modules et améliore l'organisation du code.
8. Répertoire de niveau supérieur :
Envisagez de créer un répertoire nommé d'après votre produit et d'y placer tous les éléments d'application. Cela fournit une plaque tournante claire et centrale pour le projet.
9. Intégration IDE :
Pour la compatibilité IDE, excluez les fichiers spécifiques à l'IDE du contrôle de version à l'aide de modèles tels que les fichiers ".KPF" utilisés par Komodo Edit. Cela évite les ajouts de fichiers inutiles et garantit un référentiel propre.
En suivant ces directives, vous pouvez établir une structure de projet efficace qui améliore la maintenabilité, simplifie la gestion du code et optimise le processus de développement de vos applications de bureau Python.
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 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.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
