


Architecture propre et Python Polylith - un exemple concret
Ceci est le premier d'une série d'articles dans lesquels j'espère essayer de combiner les concepts de Clean Architecture et de Polylith en créant un exemple concret avec Python.
Je crois que les deux philosophies ne sont pas incompatibles. Alors que les principes d'architecture propre fournissent un moyen de séparer les préoccupations, Polylith nous permet de gérer efficacement le référentiel de code et les dépendances.
Je vais montrer comment combiner ces deux en créant une ou plusieurs applications à l'aide de Python polylith dans le référentiel https://github.com/ybenitezf/ca-todo-app
Pour la configuration initiale, j'ai utilisé le modèle Cookiecutter de mon article précédent pour initialiser le référentiel de solutions. Je vais créer des demandes de fusion pour ajouter des fonctionnalités à la solution, pour le moment c'est la première pull request :
https://github.com/ybenitezf/ca-todo-app/pull/1
L'exemple de domaine d'application
Utilisons l'exemple ToDo, nous emprunterons les exigences du produit à cet article :
Gordon est responsable du développement des rapports cliniques de RHI. Il traite constamment les demandes de mises à jour des clients nécessaires pour améliorer l'efficacité des rapports. Dernièrement, il a dû traiter un grand nombre de demandes. Il a du mal à suivre ses progrès.
Son objectif principal est de répondre à toutes les demandes le plus rapidement possible. Son objectif principal est de se sentir accompli à la fin de chaque journée de travail.
Exigences du produit
Pour aider Gordon dans son travail, nous rédigerons une application de liste de tâches pour Gordon afin de suivre ses tâches et ses progrès. En marquant les choses comme terminées, nous espérons qu’il pourra se sentir accompli à la fin de la journée. Notre application fournira également un mécanisme de stockage afin que nous puissions sauvegarder les progrès de Gordon.
Les cas d'usage :
- Affichez la liste de tâches, en appliquant éventuellement certains filtres
- Ajouter un nouvel élément de tâche
- Article complet
- Modifier l'élément
Conclusion
En ce moment, nous avons :
- Le domaine problème/application : une application à faire
- L'ensemble d'outils de base que nous utiliserons : Python et python-polylith
Dans les prochains articles, nous ajouterons la solution et élargirons un peu le domaine pour expliquer et démontrer certains concepts.
À bientôt.
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
