클린 아키텍처: 어디서부터 시작해야 할까요?
이전 게시물에는 다음 내용이 있습니다.
- 문제 영역: 몇 가지 요구 사항이 있는 ToDo 애플리케이션
- Python과 Python Polylith를 사용하도록 구성된 기본 저장소입니다.
그래서 몇 가지 결정은 내려졌습니다. 우리는 몇 가지 도구를 갖고 있으며 저장소의 모양을 결정했습니다.
제가 Polylith를 좋아하는 이유 중 하나는 무엇을 코딩하고 있는지, 조직의 규모가 얼마나 큰지는 중요하지 않습니다. 두 개 이상의 저장소가 필요한 경우 모든 저장소가 동일하게 보일 것입니다.
FastAPI, Flask 또는 Django를 사용하든, 단일 또는 다중 라이브러리를 구축하든, Celery를 사용하여 백그라운드 작업을 실행하든 저장소 구조는 일관됩니다.
가장 큰 장점 중 하나는 신규 개발자를 위한 간소화된 온보딩 프로세스입니다. Polylith를 이해하고 있다고 가정하면 프로젝트 구조에 빠르게 익숙해질 것입니다. 재사용 가능한 구성 요소는 구성 요소 폴더에 있고, 진입점은 기본 폴더에 있고, 데모 스크립트는 개발 폴더에 있습니다.
엔터티
Uncle Bob의 "The Clean Architecture" 엔터티는 우리 아키텍처의 초석이자 아키텍처의 가장 내부 계층입니다. 따라서 Polylith 엔터티는 구성 요소로 존재해야 합니다.
구성품은 몇 개인가요?
구성 요소 수는 솔루션의 크기와 복잡성에 따라 달라집니다. 하지만 엔티티용 단일 폴리리스 구성 요소부터 시작하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 특히 소규모 프로젝트의 경우 명확하고 집중된 아키텍처를 유지하는 데 도움이 됩니다.
엔티티에 단일 구성요소를 사용하는 이유는 무엇입니까?
- 이 계층은 전체 애플리케이션의 기본이 되는 핵심 비즈니스 규칙을 캡슐화합니다. 단일 구성요소로 유지함으로써 일관성을 보장하고 중복을 피할 수 있습니다.
- 단일 구성 요소는 다른 모든 레이어에 대한 종속성이 되므로 종속성 관리를 단순화합니다.
타사 종속성을 피하세요.
외부 종속성을 최소화하고 아키텍처 유연성을 향상하려면 엔터티를 표현하기 위해 Python의 표준 라이브러리를 사용하도록 노력하세요. 여기에는 dict, list, enum, 함수, 클래스 및 최신 데이터 클래스와 같은 데이터 구조 활용이 포함됩니다.
Pydantic 또는 Django Models와 같은 타사 라이브러리를 피하는 이유는 무엇입니까?
- 외부 프레임워크에 결합: 이러한 라이브러리에 의존하면 특정 프레임워크에 불필요한 결합이 발생할 수 있습니다.
- 복잡성 증가: 외부 라이브러리로 인해 복잡성이 증가하고 유지 관리 문제가 발생할 수 있습니다.
- 유연성 감소: 외부 종속성을 제한하면 요구 사항이나 기술 변화에 더 쉽게 적응할 수 있습니다.
이러한 원칙을 준수하면 향후 변화에 탄력적으로 대처할 수 있는 강력하고 유지 관리 가능한 아키텍처를 만들 수 있습니다.
ToDo 엔터티
우리의 예는 간단합니다. 핵심 엔터티는 Gordon의 '할 일 항목'입니다. 저장소에 새 구성 요소를 추가할 수 있지만 올바른 이름을 선택하는 것이 중요합니다.
"core" 또는 "main"과 같은 일반적인 이름을 사용하고 싶을 수도 있지만 도메인 컨텍스트 내에서 의미 있는 이름을 선택하는 것이 중요합니다. 이상적으로 이러한 이름은 고객이나 제품 소유자가 사용하는 용어와 일치해야 합니다. 도메인별 이름을 사용함으로써 코드 가독성과 유지 관리성이 향상되어 개발자와 이해관계자 모두가 프로젝트 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
저장소 작업공간 이름은 todo로 정의됩니다. 결과적으로 모든 가져오기는 다음 형식을 따릅니다.
from todo.XYZ import ... import todo.XYZ
이 예에서는 단순화를 위해 엔터티를 구성 요소 이름으로 사용합니다. 그러나 실제 시나리오에서는 도메인을 반영하는 명명 규칙을 고려하세요. 예를 들어, 애플리케이션이 문서 복구를 중심으로 진행되는 경우 복구라는 구성 요소가 적합할 것입니다. 마찬가지로 게임 애플리케이션에서는 명확성을 위해 토너먼트_엔티티를 사용할 수 있습니다.
Python Polylith로 구성 요소를 만드는 것은 간단합니다.
poetry poly create component --name=entities poetry poly sync poetry install # it may be necessary
이렇게 하면 구성 요소 폴더에 Python 패키지가 추가됩니다. 소스 트리의 새 항목은 다음과 같습니다.
./components └── todo └── entities ├── __init__.py └── core.py ./test/components └── todo └── entities ├── __init__.py └── test_core.py
python-polylith 도구는 테스트 예제를 생성하는데 이는 좋은 기능입니다. 이 동작은 [tool.polylith.test] 섹션에서 활성화 = true 값을 false로 설정하여 작업 공간.toml 파일에서 변경할 수 있습니다.
새 엔터티 구성 요소에는 __init__.py 및 core.py라는 두 개의 파일이 추가됩니다. 필요에 맞게 core.py 모듈의 이름을 바꿀 수 있습니다. 일반적인 관행은 __init__.py를 통해 패키지의 공개 API를 노출하는 동시에 core.py와 같은 다른 모듈 내에서 내부 조직을 유지하는 것입니다.
요구 사항 중 현재 ToDo 항목은 단 하나의 엔터티입니다.
@dataclass class TodoItem: owner: str title: str description: str is_done: bool = False due_date: Optional[date] = None
이러한 간단한 엔터티를 테스트하는 것은 불필요해 보일 수 있지만 최소한 모든 필드의 존재 여부를 테스트하는 것을 선호합니다. 기여자가 적은 소규모 프로젝트에서는 이것이 중요하지 않은 것처럼 보일 수 있지만 개발자가 많은 대규모 프로젝트에서는 심각한 문제를 예방할 수 있습니다. 엔터티에서 단일 필드를 제거하면 애플리케이션의 다양한 부분이 실수로 중단될 수 있습니다.
이 부분에 대한 풀 요청에서 이 엔터티에 대한 몇 가지 기본 테스트를 추가했음을 알 수 있습니다.
일부 테스트가 이미 정의된 상태에서 각 끌어오기 요청에 대한 테스트를 자동으로 실행하는 GitHub 워크플로를 추가할 기회를 얻었습니다.
결론
- 애플리케이션 기본 엔터티
- CI 설정
다음 단계: 지속성에 대해 이야기해 보겠습니다.
위 내용은 클린 아키텍처: 어디서부터 시작해야 할까요?의 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
