アヒル(ファイル構造)、あなた!
アヒル ファイル構造の「アヒル」という用語は、もともと「アヒルのように見え、アヒルのように鳴く場合、それはおそらくアヒルである」ということわざに由来しています。これは、各機能フォルダーには、自己完結型の「アヒル」のように、独立して動作するために必要なものがすべて含まれている必要があることを意味します。
Duck ファイル構造を使用してコードを整理する
最新の Web アプリケーションを管理する場合、ファイル構成はプロジェクトの保守性、読みやすさ、拡張性において極めて重要な役割を果たします。 Duck File Structure は、当初 Redux アプリケーションで普及したアプローチであり、JavaScript プロジェクトや Python プロジェクトでも同様に人気が高まっています。このスタイルの編成では、関連するコンポーネントがグループ化されるため、依存関係や関連ファイルを常に探し回らなくても、大規模なコードベースを簡単にナビゲートできるようになります。
Duck ファイル構造を使用する理由
Duck File Structure は、単一の機能に関連するすべてのファイルを同じ場所に保持することを目的として、タイプではなく機能ごとにファイルを整理します。コードをファイルの種類 (コンポーネント、アクション、リデューサー、スタイルなど) ごとに分離する従来の構造とは異なり、ダック ファイル構造では、機能に必要なものすべてが 1 つの「ダック フォルダー」に配置されます。このレイアウトは、Redux を使用した React プロジェクトに特に効果的ですが、あらゆるモジュラー コードベースでもうまく機能します。
その仕組みは次のとおりです:
- 各機能には独自のフォルダーがあります。すべてのアクション、リデューサー、コンポーネントを別のディレクトリに置くのではなく、各機能にはコンポーネント、スタイル、テスト、状態管理ロジックを保持する専用のフォルダーがあります。
- 自己完結型およびモジュール式: 機能ごとにファイルをローカライズすることにより、この構造により、アプリケーションの他の部分を壊すことを心配することなく、機能モジュール全体をメイン プロジェクトにインポートできます。これにより、プロジェクトがクリーンで整理された状態に保たれます。
- 拡張が簡単: プロジェクトが成長するにつれて、Duck ファイル構造により、機能の追加と削除が簡単になります。各モジュールには、独立して機能するために必要なものがすべて揃っています。
構造の内訳
典型的な Duck ファイル構造は次のようになります:
src/ │ ├── features/ │ ├── User/ │ │ ├── components/ │ │ │ └── UserProfile.js │ │ ├── hooks/ │ │ │ └── useUser.js │ │ ├── services/ │ │ │ └── userService.js │ │ ├── UserSlice.js │ │ ├── UserActions.js │ │ └── User.css │ │ │ └── Product/ │ ├── components/ │ │ └── ProductCard.js │ ├── hooks/ │ │ └── useProduct.js │ ├── services/ │ │ └── productService.js │ ├── ProductSlice.js │ ├── ProductActions.js │ └── Product.css │ ├── shared/ │ ├── utils/ │ │ └── fetchUtils.js │ └── hooks/ │ └── useFetch.js │ └── app/ ├── store.js └── rootReducer.js
各フォルダーの目的を詳しく見てみましょう:
- features/: features ディレクトリ内の各フォルダーは、単一の機能またはモジュールを表す個別の「アヒル」です。各ダック フォルダー内には、その機能を機能させるために必要なすべてのコンポーネント、フック、サービス、スタイルが含まれています。
- UserSlice.js および ProductSlice.js: 各「アヒル」には独自のスライスがあり、Redux の状態管理ロジックを保持します。こうすることで、関連するすべてのアクション、リデューサー、定数が、別のフォルダーに分散されるのではなく、その機能の近くに保持されます。
- shared/: 共有フォルダーには、ユーティリティ関数、汎用フック、機能固有ではないヘルパーなど、機能全体で使用されるグローバル コードが含まれています。
- app/: app フォルダーには、store.js や rootReducer.js など、各機能のリデューサーを組み合わせたプロジェクトの中央セットアップ ファイルが保持されます。
Duck ファイル構造の利点
- 組織の改善: 各機能の依存関係がグループ化されているため、複数のフォルダーで関連ファイルを検索する必要がありません。
- リファクタリングの簡素化: フィーチャーのすべての部分が 1 か所にまとめられているため、関連ファイルを探す必要なく、フィーチャーの移動、編集、またはリファクタリングを行うことができます。
- 再利用性の向上: 機能はモジュール化されているため、他のプロジェクトやアプリで簡単に再利用できます。
- 可読性の向上: プロジェクトに初めて携わる開発者でも、各機能のコードを簡単に見つけて、コンポーネントがどのように相互作用するかを理解できます。
Duck ファイル構造を使用する場合
ダック ファイル構造は次の場合に有益です:
- 機能が複雑で相互依存している大規模なコードベース。
- 拡張性と再利用のためにモジュール性が必要なプロジェクト。
- ファイルの整理とコラボレーションを促進するため、複数の開発者がチームを組んでさまざまな機能に取り組みます。
ただし、プロジェクトが小さい場合、または最小限の機能しかない場合、このファイル構造により不必要な複雑さが生じる可能性があります。
最終的な考え
Duck ファイル構造は、開発者が多数のフォルダーを移動するオーバーヘッドを発生させずに、大規模なモジュール式コードベースを維持するのに役立ちます。この構造のルーツは Redux にありますが、Vue や Python アプリケーションなど、モジュール化の恩恵を受けるあらゆるフレームワークに採用できるほど多用途です。コードをタイプではなく機能ごとに整理することで、チームの誰にとっても理解しやすい、スケーラブルで保守可能なコードベースの基盤を確立できます。
以上がアヒル(ファイル構造)、あなた!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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
