语言基础之：目录结构
1 目的
**可读性高: **有助不熟悉这个项目的代码的人，快速的了解这个项目。
**可维护性高: **即使代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，利于代码维护。
2 目录组织方式
Foo/
|-- bin/
| |-- foo
|
|-- foo/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test_main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- main.py
|
|-- docs/
| |-- conf.py
| |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README
注：
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。
3 其他需要注意的地方：
3.1 README
- 软件定位，软件的基本功能。
- 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
- 简要的使用说明。
- 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
- 常见问题说明。
3.2 setup.py
若用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:
-
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。
-
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。
-
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。”
-
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，flask是如何写的: setup.py
3.3 requirements.txt
- 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。
- 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。
3.4 配置的使用，
- 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。
- 如nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。
