00 python基础--目录结构

为何要设计好目录结构?

"设计项目目录结构"，就和"代码编码风格"同样，属于我的风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:

1. 一类同窗认为，这种我的风格问题"可有可无"。理由是能让程序work就好，风格问题根本不是问题。
2. 另外一类同窗认为，规范化能更好的控制程序结构，让程序具备更高的可读性。

我是比较偏向于后者的，由于我是前一类同窗思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个很是很差读的项目，其实现的逻辑并不复杂，可是却耗费了我很是长的时间去理解它想表达的意思。今后我我的对于提升项目可读性、可维护性的要求就很高了。"项目目录结构"其实也是属于"可读性和可维护性"的范畴，咱们设计一个层次清晰的目录结构，就是为了达到如下两点:

1. 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪一个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而很是快速的了解这个项目。
2. 可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪一个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增长，项目结构不会混乱，仍然可以组织良好。

因此，我认为，保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更况且组织一个良好的工程目录，实际上是一件很简单的事儿。

目录组织方式

关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些获得了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到你们对Python目录结构的讨论。

这里面说的已经很好了，我也不打算从新造轮子列举各类不一样的方式，这里面我说一下个人理解和体会。

假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:

Foo/
|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

简要解释一下:

1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，固然你能够起名script/之类的也行。
2. foo/: 存放项目的全部源代码。(1) 源代码中的全部模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
3. docs/: 存放一些文档。
4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
6. README: 项目说明文件。

除此以外，有一些方案给出了更加多的内容。好比LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，由于这些东西主要是项目开源的时候须要用到。若是你想写一个开源软件，目录该如何组织，能够参考这篇文章。

下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和我的要求吧。

关于README的内容

这个我以为是每一个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

它须要说明如下几个事项:

1. 软件定位，软件的基本功能。
2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
3. 简要的使用说明。
4. 代码目录结构说明，更详细点能够说明软件的基本原理。
5. 常见问题说明。

我以为有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，因为开发过程当中以上内容可能不明确或者发生变化，并非必定要在一开始就将全部信息都补全。可是在项目完结的时候，是须要撰写这样的一个文档的。

能够参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁可是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

关于requirements.txt和setup.py

setup.py

通常来讲，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式广泛应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目必定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。

这个我是踩过坑的。

我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过如下问题:

1. 安装环境时常常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
2. Python包的版本依赖问题，有时候咱们程序中使用的是一个版本的Python包，可是官方的已是最新的包了，经过手动安装就可能装错了。
3. 若是依赖的包不少的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
4. 新同窗开始写项目的时候，将程序跑起来很是麻烦，由于可能常常忘了要怎么安装各类依赖。

setup.py能够将这些事情自动化起来，提升效率、减小出错的几率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西必定要自动化。"是一个很是好的习惯。

setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，能够参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py

固然，简单点本身写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也何尝不可。

requirements.txt

这个文件存在的目的是:

1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程当中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
2. 方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，一般是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就能够简单的经过 pip install -r requirements.txt来把全部Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。

 

关于配置文件的使用方法

注意，在上面的目录结构中，没有将conf.py放在源码目录下，而是放在docs/目录下。

不少项目对配置文件的使用作法是:

1. 配置文件写在一个或多个python文件中，好比此处的conf.py。
2. 项目中哪一个模块用到这个配置文件就直接经过import conf这种形式来在代码中使用配置。

这种作法我不太赞同:

1. 这让单元测试变得困难（由于模块内部依赖了外部配置）
2. 另外一方面配置文件做为用户控制程序的接口，应当能够由用户自由指定该文件的路径。
3. 程序组件可复用性太差，由于这种贯穿全部模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖conf.py这个文件。

因此，我认为配置的使用，更好的方式是，

1. 模块的配置都是能够灵活配置的，不受外部配置文件的影响。
2. 程序的配置也是能够灵活控制的。

可以佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同窗都知道，nginx、mysql这些程序均可以自由的指定用户配置。

因此，不该当在代码中直接import conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。能够经过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。固然，这里的conf.py你能够换个相似的名字，好比settings.py。或者你也可使用其余格式的内容来编写配置文件，好比settings.yaml之类的。