


Seni bina bersih dan Python Polylith - contoh sebenar
Ini adalah yang pertama dalam siri siaran di mana saya harap saya akan cuba menggabungkan konsep Seni Bina Bersih dan Polylith dengan membina contoh dunia sebenar dengan Python.
Saya percaya bahawa kedua-dua falsafah tidak serasi. Walaupun prinsip seni bina bersih menyediakan cara untuk mencapai pengasingan kebimbangan, Polylith membenarkan kami mengurus repositori kod dan kebergantungan dengan cekap.
Saya akan menunjukkan cara menggabungkan kedua-duanya dengan membina satu atau lebih aplikasi menggunakan polylith Python dalam repositori https://github.com/ybenitezf/ca-todo-app
Untuk persediaan awal, saya menggunakan templat Cookiecutter daripada artikel saya sebelum ini untuk memulakan repositori penyelesaian. Saya akan membuat permintaan gabungan untuk menambahkan ciri pada penyelesaian, buat masa ini ini ialah permintaan tarik pertama:
https://github.com/ybenitezf/ca-todo-app/pull/1
Contoh domain aplikasi
Mari gunakan contoh ToDo, kami akan meminjam keperluan produk daripada artikel ini:
Gordon bertanggungjawab dalam pembangunan laporan klinikal RHI. Beliau sentiasa berurusan dengan permintaan kemas kini pelanggan yang diperlukan untuk meningkatkan keberkesanan laporan. Sejak kebelakangan ini dia telah berhadapan dengan jumlah permintaan yang tinggi. Dia menghadapi masalah menjejak kemajuannya.
Objektif utamanya adalah untuk menyelesaikan semua permintaan secepat mungkin. Matlamat utamanya ialah untuk merasai tahap pencapaian pada penghujung setiap hari bekerja.
Keperluan Produk
Untuk membantu Gordon dengan kerjanya, kami akan menulis aplikasi senarai Tugasan untuk Gordon menjejaki tugas dan kemajuannya. Dengan menandakan perkara sebagai selesai, kami berharap dia dapat merasai pencapaiannya pada penghujung hari. Aplikasi kami juga akan menyediakan mekanisme storan supaya kami dapat menyelamatkan kemajuan Gordon.
Kes penggunaan:
- Lihat senarai tugasan, gunakan beberapa penapis secara pilihan
- Tambah item tugasan baharu
- Item lengkap
- Edit item
Kesimpulan
Pada masa ini, kami mempunyai:
- Domain masalah/aplikasi: aplikasi todo
- Set alat asas yang akan kami gunakan: Python dan python-polylith
Dalam artikel akan datang, kami akan menambah penyelesaian dan mengembangkan sedikit domain untuk menerangkan dan menunjukkan beberapa konsep.
Jumpa lagi.
Atas ialah kandungan terperinci Seni bina bersih dan Python Polylith - contoh sebenar. 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.

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 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.

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 Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

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
