Python学习之路：软件目录开发规范
一、背景
软件开发是一个系统工程，当然编码实现是其中尤其重要的一个环节，关乎到功能需求的实现好坏。这个环节中除了编码这一硬功之外，与之相关的编码风格这一柔道，虽然没有直接决定功能的实现与否，但却在很大程度上决定了的项目代码整体的可读性、健壮性、移植性、可维护性等重要特性。编码风格不仅涉及到代码如何编写，也涉及到代码模块的分布组织，即项目代码目录的设计。
好的代码目录设计可以直观展现开发者的逻辑条理，提高代码的可读性、可维护性、移植性甚至是健壮性，不好的代码目录设计就不细说了，逻辑层次混乱不清，代码拷贝到其他环境不能运行等是最常见的问题了。
今天就来谈谈软件目录开发设计规范相关的事宜。
二、设计软件目录开发规范的重要性和必要性
在上文中略微提到软件项目代码目录设计规范对项目的一些影响，这里细化展开一下其重要性和必要性，大致为以下几点：
- 可读性高：好的代码目录设计，可以让刚接触项目的人员通过目录即可大致了解开发者的逻辑条理，明确程序入口文件、测试样例、说明帮助文档、配置文件等的分布位置，从而可以最快的速度熟悉项目。
- 可维护性强：当前的目录设计规范可以明确地提示维护者新增的代码文件、配置文件等该设计在哪个目录下，以便更好的维护项目。这样可确保随着时间的推移和人员的变更，项目本身的可维护性依然很强。
- 可移植性：当项目上到一定规模或变得复杂时，通过不同的层级目录来分布不同用途的文件显得异常重要，这样可以确保代码包拷贝到其他环境后，尽可能地避免因模块依赖、配置文件缺少、目录调用失败等问题导致的运行失败问题。
三、软件开发目录组织方式
仅以Python为例，谈谈建议的软件开发目录组织结构：
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
| |--conf/ | |-- __init__.py | |-- settings.py | |--logs/ |
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README 解释如下：
1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然起名scripts/之类的也未尝不可
2. 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。
3. conf/: 存放配置文件
4. logs/: 作为日志目录存放程序运行中生成的各种日志
5. docs/:存放项目的帮助文档6. setup.py：安装、部署、打包的脚本，一般用于适配环境、解决依赖关系等7. requirements.txt: 存放软件依赖的外部python包列表8. README：存放项目说明文档，下文详述除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，其中LICENSE.txt主要是项目开源的时候需要用到。ChangeLog.txt可根据需要确定是否添加。四、README相关
使用过开源软件的朋友们都知道README可以给软件的使用带来很大的帮助，包括软件介绍、功能定位、安装启动使用方法、有建议或bug怎么联系作者等，其必要性和重要性不言而喻。
因此每一个项目都应该有README说明，好的README应该至少包括以下几方面的内容：
- 软件的简要介绍、功能定位、适用场景等
- 软件的安装、环境依赖、启动方法、常见使用命令（使用说明）等
- 代码的目录结构说明
- 常见问题说明
- 遇到建议或bug如何联系作者或项目组
如果再编写的更详细，可以考虑简述软件的基本原理。这方面最好的参考就是开源软件的README，如nginx，redis等。
五、requirements.txt和setup.py相关
1. requirements
requirements主要解决以下两个问题：
- 方便开发者维护软件包依赖 有新的依赖包产生时直接添加进该列表即可，然后通过setup.py自动解决该依赖，避免遗漏
- 方便用户明确依赖关系
requirements.txt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。具体格式说明： 猛击这里。
2.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。
这个问题好比在linux通过yum来安装一个软件一样，我们不得不承认，在解决环境依赖关系方面，yum安装相对于源码编译安装更方便。
在python项目方面，对于初学者来讲，很多都经历过以下问题:
- 安装环境时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。
- 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。
- 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。
- 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的目的是将这些事情自动化起来，统一自动化管理，提高效率并减少出错的概率。"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。先从模仿开始吧，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py
如果开发的项目只是在Linux环境上运行，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。
六、配置文件相关
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:
- 配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
- 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:
- 这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
- 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。
- 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，
- 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。
- 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。
-------------------------atm.py-------------------------------
print(__file__)#返回当前程序的相对路径
import os
import sys
print(os.path.abspath(__file__)) #返回绝对路径
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))#返回上级路径
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append((BASE_DIR))
from conf import settings
from core import main
main.login()
---------------------------main.py------------------------------------
def login():
print("Welcome to my atm")
