Deply：保持 Python 架構乾淨-Python教學-PHP中文網

Deply: keep your python architecture clean

大型 Python 專案通常會演變成難以維護的複雜程式碼庫。追蹤進口、層以及誰依賴誰很快就會變得一團糟。 Deply 隨時為您提供協助。它分析您的程式碼結構並強制實施架構規則，確保您的 Python 專案即使在成長時也保持乾淨、模組化且易於維護。

為什麼建築執法很重要

Python 的靈活性使得如果我們不小心的話很容易引入意大利麵條式程式碼。添加新模組、裝飾器，甚至更改類別的繼承方式可能會在大型團隊中引入微妙的依賴問題。透過自動檢查強制執行的清晰邊界有助於保持較高的程式碼品質。這種方法提高了可讀性和團隊生產力。

什麼是部署？

Deply 是一個獨立的工具：

讓您在 YAML 設定中定義項目層（如視圖、模型、服務）。
透過規則（例如，class_inherits、decorator_usage、file_regex）將程式碼元素收集到這些層。
強制執行架構策略以防止意外的耦合或命名錯誤。

為什麼不使用其他工具？

pydeps：專注於視覺化導入。
import-linter：檢查導入約束。
pytestarch 或 pytest-archon：依賴為架構編寫基於程式碼的測試。
Tach（基於 Rust）：與語言無關的方法，可能與 Python 細節不完全一致。

Deply 的優點在於它超越了導入，還考慮了裝飾器、類別繼承、檔案模式等等。其基於 YAML 的配置可以更輕鬆地合併到 CI 管道中，而無需編寫新的測試檔案。

0.5.2 中的新功能

升級的收集器：更靈活的方式來定義類別和函數，包括高階正規表示式模式。
效能提升：Deply 現在的運行速度比以前快 10 倍。將其與 CI 整合不會減慢您的建置速度。
擴充規則：對繼承、裝飾器使用和命名約定進行額外檢查，讓您可以設計精細的策略。

安裝

pip install deply

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您將獲得最新版本，目前為 0.5.2。

部署配置 (deply.yaml)

在專案根目錄中建立一個 deply.yaml 檔案。至少，定義要分析的路徑、要排除的任何檔案、層和規則。下面是一個類似 Django 專案的範例片段。

deply:
  paths:
    - /path/to/your/project

  exclude_files:
    - ".*\.venv/.*"

  layers:
    - name: models
      collectors:
        - type: bool
          any_of:
            - type: class_inherits
              base_class: "django.db.models.Model"
            - type: class_inherits
              base_class: "django.contrib.auth.models.AbstractUser"

    - name: views
      collectors:
        - type: file_regex
          regex: ".*/views_api.py"

  ruleset:
    views:
      disallow_layer_dependencies:
        - models
      enforce_function_decorator_usage:
        - type: bool
          any_of:
            - type: bool
              must:
                - type: function_decorator_name_regex
                  decorator_name_regex: "^HasPerm$"
                - type: function_decorator_name_regex
                  decorator_name_regex: "^extend_schema$"
            - type: function_decorator_name_regex
              decorator_name_regex: "^staticmethod$"

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工作原理：

models層收集繼承自Django的Model或AbstractUser的類別。
視圖層從以views_api.py結尾的檔案中收集程式碼。
規則：
disallow_layer_dependency：視圖層不能直接依賴模型。
enforce_function_decorator_usage：視圖中的所有函數都需要（HasPerm和extend_schema）或靜態方法。

運行部署

配置準備就緒後，執行：

pip install deply

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--config=another_config.yaml 允許您指定不同的檔案。
--report-format=text|json|github-actions 控制違規的顯示方式。

其他範例

類別命名：

deply:
  paths:
    - /path/to/your/project

  exclude_files:
    - ".*\.venv/.*"

  layers:
    - name: models
      collectors:
        - type: bool
          any_of:
            - type: class_inherits
              base_class: "django.db.models.Model"
            - type: class_inherits
              base_class: "django.contrib.auth.models.AbstractUser"

    - name: views
      collectors:
        - type: file_regex
          regex: ".*/views_api.py"

  ruleset:
    views:
      disallow_layer_dependencies:
        - models
      enforce_function_decorator_usage:
        - type: bool
          any_of:
            - type: bool
              must:
                - type: function_decorator_name_regex
                  decorator_name_regex: "^HasPerm$"
                - type: function_decorator_name_regex
                  decorator_name_regex: "^extend_schema$"
            - type: function_decorator_name_regex
              decorator_name_regex: "^staticmethod$"

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服務層中的所有類別都必須以Service結尾。

函數命名：

deply analyze

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任務中的所有函數都必須以task_開頭。

專業提示：將多個條件與 bool 結合形成高級邏輯（must、any_of、must_not），確保您可以製定高度具體的規則。

持續集成集成

為您的 CI 管道新增一個步驟：

service:
  enforce_class_naming:
    - type: class_name_regex
      class_name_regex: ".*Service$"

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如果發現任何架構違規，您的管道可能會失敗。

包起來

Deply 旨在幫助您在架構違規變成耗時的重構之前捕獲它們。透過自動化這些檢查，即使在大型團隊中，您也可以保持清晰的分層設計。

GitHub：https://github.com/Vashkatsi/deply
PyPI：https://pypi.org/project/deply/

請隨意測試並依照自己的需求調整配置。如果您有疑問或想法，請查看儲存庫以了解有關提交問題或貢獻的詳細資訊。快樂編碼！

以上是Deply：保持 Python 架構乾淨的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！