Как правильно организовать архитектуру большого Python-проекта? #python #ai #программирование
🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/+T4HdBrRWyqdmZThi 📌 Разбор задач с собеседований Python: https://t.me/pythonl 📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков - https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения. В этоv видео мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов. 📌 Как организовать архитектуру большого Python-проекта? 📌 ссылка на ответы и вопросы - https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/ Как организовать архитектуру большого Python-проекта? Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи. Основные принципы: - Разделяй по ответственности, а не по типу файла - Минимизируй связь между слоями - Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди) Пример базовой структуры: - app/ - api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI - services/ - бизнес-логика, сценарии use case - domain/ - сущности, модели, value objects - repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами - config/ - настройки, env, схемы конфигурации - utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен - tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/ - scripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance Рекомендации: - Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/* - Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты - Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM - С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код - Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть Если проект растет, не бойся дробить: - крупный модуль на подмодули - общие зависимости в отдельный layer (shared, common) - разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/ Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос. https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/ #Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных, #визуализация, #Matplotlib, #Seaborn, #подготовкаксобеседованию, #техническоеинтервью, #leetcode, #hackerrank, #кодревью, #opensource, #PythonCommunity, #карьеравIT 100 вопросов Python - https://youtu.be/ojtQ9GsJPbQ
🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/+T4HdBrRWyqdmZThi 📌 Разбор задач с собеседований Python: https://t.me/pythonl 📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков - https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения. В этоv видео мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов. 📌 Как организовать архитектуру большого Python-проекта? 📌 ссылка на ответы и вопросы - https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/ Как организовать архитектуру большого Python-проекта? Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи. Основные принципы: - Разделяй по ответственности, а не по типу файла - Минимизируй связь между слоями - Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди) Пример базовой структуры: - app/ - api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI - services/ - бизнес-логика, сценарии use case - domain/ - сущности, модели, value objects - repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами - config/ - настройки, env, схемы конфигурации - utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен - tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/ - scripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance Рекомендации: - Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/* - Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты - Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM - С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код - Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть Если проект растет, не бойся дробить: - крупный модуль на подмодули - общие зависимости в отдельный layer (shared, common) - разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/ Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос. https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/ #Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных, #визуализация, #Matplotlib, #Seaborn, #подготовкаксобеседованию, #техническоеинтервью, #leetcode, #hackerrank, #кодревью, #opensource, #PythonCommunity, #карьеравIT 100 вопросов Python - https://youtu.be/ojtQ9GsJPbQ