중요한 Python 데스크톱 애플리케이션 프로젝트를 구성하는 방법: 폴더 계층 구조 가이드
특별한 Python 데스크톱 애플리케이션 프로젝트를 구성하는 방법
복잡한 Python 애플리케이션을 개발할 때 프로젝트를 효과적으로 구성하는 것은 유지 관리에 매우 중요합니다. , 테스트 및 포장. 다음은 프로젝트의 폴더 계층 구조를 구성하기 위한 포괄적인 가이드입니다.
소스 코드
- 소스 코드를 지정된 폴더(예: "/src" 또는 ") 아래에 배치하세요. /code".
- 논리 구분을 기반으로 하위 디렉터리 내의 모듈과 클래스를 구성합니다.
애플리케이션 시작 스크립트
- 실행 파일 저장 별도의 폴더에서 애플리케이션을 시작하는 스크립트(예: "/bin" 또는 "/scripts").
- 스크립트 이름을 설명적으로 지정하여 해당 기능을 나타냅니다.
IDE 프로젝트 Cruft
- ".vscode" 또는 ".idea" 폴더와 같은 IDE 관련 구성 파일은 별도로 보관해야 합니다.
- 버전 관리에서 이러한 파일을 제외하는 것이 좋습니다. .
단위 및 승인 테스트
- 단위 및 승인 테스트 전용 폴더를 지정합니다(예: "/tests").
- 테스트하는 기능을 기반으로 테스트 파일을 구성합니다.
Python이 아닌 데이터
- JSON 또는 Python과 같은 Python이 아닌 구성 파일을 저장합니다. YAML을 별도의 폴더(예: "/config")에 저장합니다.
- 이러한 파일의 버전이 올바른지 확인하세요.
Python이 아닌 소스
- pyd/so 확장 모듈용 C 소스 코드를 전용 폴더(예: "/lib/cpp")에 배치합니다.
- 이러한 모듈을 컴파일하고 설치하는 데 적합한 빌드 지침과 스크립트를 포함합니다.
최상위 디렉터리
-
최상위 디렉터리에는 다음과 같은 중요한 파일이 포함되어야 합니다.
- 프로젝트 설명 및 설치 지침이 포함된 README 파일
- 프로젝트 전체 매개변수 설정을 위한 구성 파일
- 버전 제어 파일(예: ".git")
- 이 디렉토리는 애플리케이션의 높은 수준의 아키텍처 분석 역할도 할 수 있습니다.
추가 고려 사항
- 다음과 같은 버전 제어 시스템을 사용하세요. Git으로 프로젝트 변경 사항을 추적하세요.
- 애플리케이션 설치 및 배포를 위해 setuptools나 휠과 같은 Python 패키징 도구를 사용하는 것을 고려해 보세요.
- 손쉬운 온보딩과 협업을 위해 프로젝트 구조와 조직을 문서화하세요.
위 내용은 중요한 Python 데스크톱 애플리케이션 프로젝트를 구성하는 방법: 폴더 계층 구조 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

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
