python学习day4软件目录结构规范
为什么要设计好目录结构?
参考：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html
"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:
１.一类同学认为，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.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:
1.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；
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.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，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章；
下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧．
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.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．
我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。
可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构．
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。
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，遇到过以下问题:
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，flask是如何写的: setup.py．
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.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。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：
很多项目对配置文件的使用做法是:
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.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.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。
模块中，不同文件的调用问题，在同级目录下面才能够实现相互调用，如果在不同级的模块中，则要配置环境变量，让程序在相同的目录结构下．
配置环境变量的步骤如下：
'''配置环境变量，由于是在不同目录中进行导入，要先配置配环境变量，让程序在同级目录状态下，才能够实现相互调用'''
import sys,os
'''os.path.abspath是取文件的绝对路径'''
data = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
print(data)
sys.path.append(data)
首先，导入模块sys,os，__file__是获取当前文件的文件名；os.path.abspath()是获取当前文件的绝对路径；os.path.dirname()是获取当前文件路径的上一级路径；sys.path.append()是把当前文件路径添加到文件路径中，以实现文件路径的配置，实现在同级中的调用．
上面是一个App的完整文件类型，不同文件中存放不同的功能模块，App有一个程序主入口，其实我们在调用主入口的时候，环境变量就是程序的主入口位置．以后写代码要规范书写，尝试不同模块之间的调用；下面来看一个简单的web框架类型：
首先，上面是一个dj框架：
--backend前端，用来存放数据库验证模块，和逻辑模块；
--config文件配置模块，用来存放文件的配置信息；
--frontend是前端；
--user_main.py是程序的主入口，程序的执行模块．
