标签：组织   哪些   使用方法   不可   就是   自己   环境   可读性   定义   

                                         软件开发目录规范

• 为什么要设计好目录结构?

          "设计项目目录结构"，就和"代码编码风格"一样，属于个人风格问题。对于这种风格上的规范，一直都存在两种态度:

1. 1. 一类同学认为，这种个人风格问题"无关紧要"。理由是能让程序work就好，风格问题根本不是问题。
   2. 另一类同学认为，规范化能更好的控制程序结构，让程序具有更高的可读性。

             我是比较偏向于后者的，因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者。我曾经维护过一个非常不好读的项目，其实现的逻辑并不复杂，但是却耗费了我非常长的时间去理解它想表达的意思。从此我个人对于提高项目可读性、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，我们设计一个层次清晰的目录结构，就是为了达到以下两点:

1. 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个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常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/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。

             所以，我认为，保持一个层次清晰的目录结构是有必要的。更何况组织一个良好的工程目录，其实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，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。

这里面说的已经很好了，我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式，这里面我说一下我的理解和体会。

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:

• bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
• foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、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。
• docs/: 存放一些文档。
• setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
• requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
• README: 项目说明文件。

• 关于README的内容

          这个我觉得是每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。

          它需要说明以下几个事项:

1. 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，更详细点可以说明软件的基本原理。
   5. 常见问题说明。

• 关于requirements.txt和setup.py

  • setup.py

                 一般来说，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。这种方式普遍应用于开源项目中。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，一个项目一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。

               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，遇到过以下问题:

1. 1. 安装环境时经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，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
   3. 如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
   4. 新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

      setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"是一个非常好的习惯。

                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，可以参考一下Python的一个Web框架。

                当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。

• • requirements.txt

                 这个文件存在的目的是:

1. 1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程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，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。

• • 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。

                  很多项目对配置文件的使用做法是:

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

                  这种做法我不太赞同:

1. 1. 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
   2. 另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。
   3. 程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有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。

                  所以，我认为配置的使用，更好的方式是，

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

                 能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。

                 所以，不应当在代码中直接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。可以通过给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。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。

软件开发目录规范

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