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+ - file : general.md
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- file : web_server/README.md
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+ # 基本规则
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+ ## 项目结构
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+ 遵循“12-factors”。
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+ ## 工具链
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+ - 包管理工具:建议使用 poetry 进行包管理。poetry 是一个现代化的 Python 包管理工具,可以帮助您管理项目依赖、构建和发布。它提供了简洁的命令行界面和依赖解析算法,使得包管理和发布变得更加简单和可靠。
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+ - 配置文件和密钥管理:建议使用 dynaconf 库代替自定义的 Config 类。dynaconf 提供了更完善的配置管理功能,支持多种配置源和格式,并提供了方便的 API 进行配置读取和更新。
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+ - 单元测试框架:建议使用 pytest 或 unittest 进行单元测试。您可以编写针对不同功能点的测试函数,并使用断言来验证函数的返回结果是否符合预期。另外,您还提到可以使用 LLM(Language Model-based Testing)生成测试用例,这是一个新颖的测试方法,可以使用 OpenAI 的 GPT 模型生成测试数据和断言。
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+ - 文档和 API 自动生成:建议使用 sphinx 来生成文档,并结合相关插件生成 API 文档。sphinx 是一个功能强大的文档生成工具,支持多种格式和主题,可以根据代码注释自动生成文档,并与 API 自动生成插件集成,生成易于阅读的 API 文档。
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+ - Web 服务框架:建议使用 FastAPI 或 Flask 框架来构建 Web 服务。FastAPI 是一个高性能的异步 Web 框架,支持基于函数的路由和自动化的请求验证,非常适合构建高效的 API 服务。Flask 是一个轻量级的 Web 框架,易于上手且灵活,适合构建小型应用或原型。
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# 简介
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- ## 项目结构
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+ 欢迎使用我们的 Python 开发者手册!这本手册旨在帮助我们的团队成员更深入地理解和秉持我们在 Python 工程中的最佳实践。我们提供了一系列切实可行的指南和最佳实践,确保我们的项目在整体上保持一致性、高效性和可维护性。
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- 遵循“12-factors”。
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+ ## 关于手册
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- ## 工具链
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+ 这个手册的编写是为了让开发者更深刻地理解我们在 Python 开发中的工程习惯,使其能够更有效地参与到项目中。我们的目标是提供一份资源,既适用于新手 Python 开发者,也能够为经验丰富的专业人士提供实用的参考。
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- - 包管理工具:建议使用 poetry 进行包管理。poetry 是一个现代化的 Python 包管理工具,可以帮助您管理项目依赖、构建和发布。它提供了简洁的命令行界面和依赖解析算法,使得包管理和发布变得更加简单和可靠。
10
- - 配置文件和密钥管理:建议使用 dynaconf 库代替自定义的 Config 类。dynaconf 提供了更完善的配置管理功能,支持多种配置源和格式,并提供了方便的 API 进行配置读取和更新。
11
- - 单元测试框架:建议使用 pytest 或 unittest 进行单元测试。您可以编写针对不同功能点的测试函数,并使用断言来验证函数的返回结果是否符合预期。另外,您还提到可以使用 LLM(Language Model-based Testing)生成测试用例,这是一个新颖的测试方法,可以使用 OpenAI 的 GPT 模型生成测试数据和断言。
12
- - 文档和 API 自动生成:建议使用 sphinx 来生成文档,并结合相关插件生成 API 文档。sphinx 是一个功能强大的文档生成工具,支持多种格式和主题,可以根据代码注释自动生成文档,并与 API 自动生成插件集成,生成易于阅读的 API 文档。
13
- - Web 服务框架:建议使用 FastAPI 或 Flask 框架来构建 Web 服务。FastAPI 是一个高性能的异步 Web 框架,支持基于函数的路由和自动化的请求验证,非常适合构建高效的 API 服务。Flask 是一个轻量级的 Web 框架,易于上手且灵活,适合构建小型应用或原型。
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+ ## 手册亮点
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+ - ** 编码规范的深度解读:** 我们详细阐述了组织内部的 Python 编码规范,涵盖了命名规范、缩进风格、注释要求等方面。
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+ - ** 项目结构的最佳实践:** 通过探索我们推崇的项目结构,我们教会你如何有条理地组织代码文件、模块和资源,提高项目的整体可读性。
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+ - ** 版本管理和工作流程优化:** 学会使用 Git 进行版本管理,并深入了解我们推荐的分支策略和工作流程,从而提高协同开发的效率。
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+ - ** 文档编写和注释技巧:** 我们强调文档编写的重要性,并提供了如何编写清晰文档和有意义注释的实用技巧。
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+ - ** 测试与持续集成:** 通过提高代码质量,学会编写有效的测试,并实现持续集成的自动化流程,保障项目的稳定性。
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+ - ** 安全性最佳实践:** 我们分享编写安全代码的核心实践,确保应用程序的稳健性。
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+ - ** 性能优化建议:** 通过优化代码,提高性能,以及运用性能分析工具,确保项目在高效运行。
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+ 这份手册不仅仅是一份文档,更是我们工程文化的一部分。我们鼓励你在使用手册的过程中积极提问、分享经验,并为我们的 Python 工程习惯不断提供反馈。让我们一同努力,共同打造卓越的 Python 项目!
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