DUCK (파일 구조) 당신!
Duck File Structure에서 "Duck"이라는 용어는 원래 "오리처럼 보이고 오리처럼 꽥꽥거린다면 아마도 오리일 것이다"라는 말에서 유래되었습니다. 즉, 각 기능 폴더에는 독립적인 "오리"처럼 독립적으로 작동하는 데 필요한 모든 것이 포함되어야 합니다.
Duck 파일 구조로 코드 구성하기
최신 웹 애플리케이션을 관리할 때 파일 구성은 프로젝트의 유지 관리성, 가독성 및 확장성에 있어 중추적인 역할을 합니다. 처음에 Redux 애플리케이션에서 대중화된 Duck File Structure는 JavaScript 및 Python 프로젝트 전반에 걸쳐 인기가 높아진 접근 방식입니다. 이러한 조직 스타일은 관련 구성요소를 함께 그룹화하므로 종속성이나 관련 파일을 지속적으로 검색하지 않고도 대규모 코드베이스를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.
Duck 파일 구조를 사용하는 이유는 무엇입니까?
Duck 파일 구조는 단일 기능과 관련된 모든 파일을 동일한 위치에 보관하는 것을 목표로 유형이 아닌 기능별로 파일을 구성합니다. 코드를 파일 유형(예: 구성 요소, 작업, 리듀서, 스타일)별로 구분하는 기존 구조와 달리 Duck 파일 구조는 기능에 필요한 모든 것을 하나의 "duck 폴더"에 배치합니다. 이 레이아웃은 Redux를 사용하는 React 프로젝트에 특히 효과적이지만 모든 모듈식 코드베이스에서 잘 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.
- 각 기능에는 자체 폴더가 있습니다. 모든 작업, 감소기 및 구성 요소를 별도의 디렉토리에 두는 대신 각 기능에는 해당 구성 요소, 스타일, 테스트 및 상태 관리 로직을 보관하는 전용 폴더가 있습니다.
- 자체 포함 및 모듈식: 기능별로 파일을 지역화함으로써 이 구조를 사용하면 애플리케이션의 다른 부분이 손상될 염려 없이 전체 기능 모듈을 기본 프로젝트로 가져올 수 있습니다. 이렇게 하면 프로젝트를 깔끔하고 체계적으로 유지할 수 있습니다.
- 확장 용이함: 프로젝트가 성장함에 따라 Duck 파일 구조는 기능을 쉽게 추가하고 제거하는 데 도움이 됩니다. 각 모듈은 독립적으로 작동하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다.
구조 분석
일반적인 Duck 파일 구조는 다음과 같습니다.
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
각 폴더의 용도를 세분화해 보겠습니다.
- features/: 기능 디렉토리의 각 폴더는 단일 기능이나 모듈을 나타내는 별개의 "오리"입니다. 각 duck 폴더 안에는 해당 기능을 작동하는 데 필요한 모든 구성 요소, 후크, 서비스 및 스타일이 있습니다.
- UserSlice.js 및 ProductSlice.js: 각 "duck"에는 Redux의 상태 관리 논리를 보유하는 자체 슬라이스가 있습니다. 이렇게 하면 관련된 모든 작업, 리듀서 및 상수가 여러 폴더에 흩어져 있지 않고 해당 기능에 가깝게 유지됩니다.
- shared/: 공유 폴더에는 유틸리티 함수, 일반 후크, 특정 기능이 아닌 도우미 등 여러 기능에 걸쳐 사용되는 전역 코드가 포함되어 있습니다.
- app/: app 폴더에는 각 기능의 리듀서를 결합하는 store.js 및 rootReducer.js와 같은 프로젝트의 중앙 설정 파일이 들어 있습니다.
Duck 파일 구조의 이점
- 개선된 정리: 각 기능의 종속성을 그룹화하므로 관련 파일을 찾기 위해 여러 폴더를 검색할 필요가 없습니다.
- 더 쉬워진 리팩토링: 기능의 모든 부분이 한 곳에 있으므로 관련 파일을 찾을 필요 없이 기능을 이동, 편집 또는 리팩터링할 수 있습니다.
- 더 나은 재사용성: 기능이 모듈식이므로 다른 프로젝트나 앱에서 쉽게 재사용할 수 있습니다.
- 향상된 가독성: 프로젝트를 처음 접하는 개발자는 각 기능의 코드를 쉽게 찾고 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해할 수 있습니다.
Duck 파일 구조를 사용하는 경우
Duck 파일 구조는 다음에 유용합니다.
- 기능이 복잡하고 상호 의존적인 대규모 코드베이스.
- 확장성과 재사용을 위해 모듈성이 필요한 프로젝트
- 다양한 기능을 담당하는 여러 개발자로 구성된 팀을 통해 더 나은 파일 정리 및 공동 작업을 촉진합니다.
그러나 프로젝트 규모가 작거나 기능이 최소한인 경우 이 파일 구조로 인해 불필요한 복잡성이 발생할 수 있습니다.
최종 생각
Duck 파일 구조는 개발자가 수많은 폴더를 탐색하는 오버헤드 없이 대규모 모듈식 코드베이스를 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 구조는 Redux에 뿌리를 두고 있지만 Vue 또는 Python 애플리케이션과 같이 모듈화의 이점을 얻는 모든 프레임워크에 채택될 만큼 충분히 다재다능합니다. 유형이 아닌 기능별로 코드를 구성하면 팀 구성원 누구나 쉽게 이해할 수 있는 확장 가능하고 유지 관리 가능한 코드베이스의 기반을 마련할 수 있습니다.
위 내용은 DUCK (파일 구조) 당신!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
