


Struktur direktori untuk membina sistem stok menggunakan FastAPI
Struktur ini memisahkan kebimbangan, menjadikannya lebih mudah untuk diurus mengikut skala projek.
stock-system/ │ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── main.py # Entry point of the FastAPI app │ ├── api/ # API related code (routers) │ │ ├── __init__.py │ │ ├── products.py # Routes related to products │ │ ├── inventory.py # Routes related to inventory management │ │ ├── sales.py # Routes related to sales and orders │ │ └── users.py # Routes related to user management │ │ │ ├── core/ # Core settings and configurations │ │ ├── __init__.py │ │ ├── config.py # Configuration settings (DB, API keys, etc.) │ │ └── security.py # Authentication, Authorization, and Security utilities │ │ │ ├── crud/ # CRUD operations for database interactions │ │ ├── __init__.py │ │ ├── crud_product.py # CRUD operations related to products │ │ ├── crud_inventory.py # CRUD operations related to inventory │ │ ├── crud_sales.py # CRUD operations related to sales │ │ └── crud_user.py # CRUD operations related to users │ │ │ ├── db/ # Database-related modules │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # SQLAlchemy base for models │ │ ├── session.py # Database session creation │ │ └── models/ # SQLAlchemy models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product model │ │ ├── inventory.py # Inventory model │ │ ├── sales.py # Sales/Orders model │ │ └── user.py # User model │ │ │ ├── schemas/ # Pydantic schemas for request/response models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product-related schemas │ │ ├── inventory.py # Inventory-related schemas │ │ ├── sales.py # Sales-related schemas │ │ └── user.py # User-related schemas │ │ │ ├── services/ # Additional business logic/services │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product_service.py # Logic related to products │ │ ├── inventory_service.py # Logic related to inventory │ │ ├── sales_service.py # Logic related to sales │ │ └── user_service.py # Logic related to users │ │ │ └── utils/ # Utility functions/helpers │ ├── __init__.py │ ├── dependencies.py # Common dependencies for routes │ └── helpers.py # Miscellaneous helper functions │ ├── tests/ # Test cases │ ├── __init__.py │ ├── test_products.py # Tests related to products │ ├── test_inventory.py # Tests related to inventory │ ├── test_sales.py # Tests related to sales/orders │ └── test_users.py # Tests related to users │ ├── alembic/ # Database migrations using Alembic (if needed) │ ├── versions/ # Directory for migration scripts │ └── env.py # Alembic environment configuration │ ├── Dockerfile # Dockerfile for containerizing the application ├── .env # Environment variables file (for secrets and config) ├── .gitignore # Files and directories to ignore in git ├── pyproject.toml # Dependencies and project metadata (or requirements.txt) ├── README.md # Documentation of the project └── uvicorn_config.py # Configuration for running the FastAPI app with Uvicorn
Direktori dan Fail Utama:
- app/main.py: Titik masuk untuk aplikasi FastAPI. Ia memulakan apl, termasuk penghala dan konfigurasi lain.
- api/: Mengandungi definisi laluan untuk pelbagai aspek sistem stok (produk, inventori, jualan, pengguna).
- db/: Termasuk model SQLAlchemy, persediaan sesi pangkalan data dan fail berkaitan.
- crud/: Mengendalikan interaksi antara pangkalan data dan API melalui operasi CRUD.
- skema/: Mentakrifkan model Pydantic yang digunakan untuk pengesahan dan penyiaran data permintaan dan respons.
- perkhidmatan/: Mengandungi logik perniagaan untuk pelbagai ciri sistem.
- ujian/: Mengandungi ujian unit dan ujian integrasi untuk memastikan kefungsian.
- alembic/: Jika anda menggunakan Alembic untuk migrasi pangkalan data, di sinilah fail migrasi akan pergi.
Struktur ini fleksibel dan berskala untuk sistem stok, menggalakkan pengasingan kebimbangan, ujian yang lebih mudah dan penyelenggaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Struktur direktori untuk membina sistem stok menggunakan FastAPI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
