【源码】基于Python的项目开发综合实践

项目简介

本项目是一个基于Python的开发综合实践项目，涵盖了代码管理、环境依赖管理、自动化测试、代码质量保障、项目打包与发布、自动化工具使用、容器化部署以及性能优化等多个方面，为Python项目开发提供全面支持。

项目的主要特性和功能

1. 代码管理与协作：支持Fork和Branch操作，方便基于他人项目开发和同一项目并行开发。
2. 环境依赖管理：可通过requirements.txt、Pipfile、environment.yml、pyproject.toml四种方式自动生成和安装环境依赖。
3. 自动化测试：使用pytest进行单元、集成、端到端和回归测试，能自动生成测试报告，支持代码覆盖率测试。
4. 代码质量保障：运用Pre - commit工具，在代码提交前执行代码检查、格式化或验证操作。
5. 项目打包与发布：以pyproject.toml替代setup.py管理项目，支持用Poetry进行依赖管理、项目构建和发布到PyPI。
6. 自动化工具：使用Makefile自动化常见开发任务，如创建虚拟环境、安装依赖、运行测试等。
7. 容器化部署：利用Docker进行应用的打包、分发和部署，支持镜像构建、容器运行、多容器通信和挂载等操作。
8. 性能优化：通过.pyc文件加快Python程序启动速度，Cython可将Python代码编译为C或C++代码提升执行速度。

安装使用步骤

安装依赖

1. 根据项目需求选择合适方式安装环境依赖，如pip freeze > requirements.txt和pip install -r requirements.txt。
2. 安装pytest用于测试，pip install pytest pytest - cov可进行代码覆盖率测试。
3. 安装Pre - commit，pip install pre - commit，并配置.pre - commit - config.yaml文件。
4. 若使用Poetry，pip install poetry，并根据项目情况使用poetry new或poetry init进行配置。
5. 若使用Cython，pip install cython。

代码管理与复制

1. 配置Git用户名和密码，通过SSH绑定本地与远程库。
2. 使用git clone <git地址>复制项目代码到本地。

运行测试

1. 在项目根目录下使用pytest命令运行测试，或使用pytest --report=report.html --title=测试报告 --tester=Brando --desc=FirstProject --template=2生成测试报告。
2. 使用pytest --cov=my_module --cov - report=html进行代码覆盖率测试。

自动化构建与执行

1. 若使用Makefile，执行make运行默认任务，make <task_name>运行特定任务。
2. 若使用Poetry，使用poetry build构建项目，poetry publish发布到PyPI。

容器化部署（可选）

1. 安装Docker和Docker Compose。
2. 使用docker build -t test:v1.构建镜像，docker run -p 8080:8080 --name test - hello test:v1运行容器。
3. 若有多容器服务，使用docker - compose up -d启动。

Cython扩展（可选）

1. 编写.pyx文件和辅助编译的py文件。
2. 运行python setup.py build_ext --inplace编译文件。
3. 在Python脚本中导入并使用编译后的Cython模块。

下载地址

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