


Comment structurer une application de bureau Python pour une organisation optimale ?
Organisation des applications Python : structure de projet optimale
Lorsque vous vous lancez dans un parcours de développement d'applications de bureau Python non trivial, la structuration du projet devient cruciale. Voici un guide complet pour optimiser l'organisation de votre projet.
Placement du code source
Évitez de créer des sous-répertoires inutiles. Placez votre code source directement dans le répertoire racine du projet.
Scripts de démarrage d'application
Stockez les scripts de démarrage dans les répertoires "/scripts" ou "/bin". Cela garantit une accessibilité et une compatibilité faciles avec les systèmes d'exploitation courants.
Configuration du projet IDE
Conservez les fichiers spécifiques au projet IDE, tels que les fichiers .kpf, dans le répertoire racine du projet. .
Tests unitaires et d'acceptation
Créer un Répertoire "/tests" pour les tests unitaires et d'acceptation. Cela sépare le code de test du code de production, garantissant ainsi la maintenabilité.
Placement de données non-Python
Stockez les données non-Python, telles que les fichiers de configuration, dans un fichier "/data "répertoire. Cela permet de distinguer les données du code, ce qui facilite la gestion des données.
Stockage de sources non Python
Placez les sources non Python, comme C pour les modules d'extension binaires pyd/so, dans un répertoire "/lib". Cela les distingue des sources Python et facilite la gestion des bibliothèques.
Considérations supplémentaires
- Répertoire de premier niveau : Utilisez le "/name -of-my-product" pour encapsuler l'intégralité du projet.
- PYTHONPATH Gestion : Configurez PYTHONPATH pour inclure le répertoire racine du projet.
- Configuration IDE : Utilisez un fichier .KPF pour la configuration IDE et excluez-le du contrôle de code source.
- Maintenabilité : Maintenir une structure de répertoires cohérente et logique tout au long du projet.
- Documentation : Pensez à créer des répertoires "/doc" ou "/apidoc" distincts pour la documentation et la documentation de l'API.
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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
