python 软件目录结构规范 与 模块导入

为什么要规范软件目录结构？

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、跟进这个项目。
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，在实际项目开发过程中，良好的目录结构是十分必要的。即使追求个人风格，也要在遵循基本的规范的基础上，否则编写的代码只有自己愿意看，这与在代码编写过程中必要的注释是相同的。

目录组织方式

假设项目名为foo，必要的目录结构如下所示：

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，配置文件等。
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，这只是一个txt文件。
6. README: 项目说明文件。

关于配置文件：

此处配置文件conf.py并未直接放于源码目录下，而是放置在docs/目录下，模块的配置应该是灵活的，不受外界配置文件的影响，所以不应当在代码中直接import conf 来使用配置文件，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。

 关于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。

整合打包时应核对requirements中所记录的python包列表与实际使用的Python包是否吻合，包括使用包的版本

关于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，通过包的学习快速跟进项目程序。

　　requirements.txt中存放软件依赖的外部Python包列表最好和开发过程中软件实际使用的Python包保持实时同步，这样在最后打包setup.py文件时才不会有遗漏。

关于ReadMe

这个同setup.py一样，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。

ReadMe的作用就好像是干练的用户使用手册说明，这样的文档多在项目完结的时候进行撰写。

 

由于软件目录结构的存在，不可避免的会存在跨目录导入模块的情况。

模块导入详解

先了解几个概念：

1. 模块(python file)：本质是.py结尾的python文件。
2. 包(python package)：本质是目录(也就是上文介绍的目录结构规范)，在包中编写模块，组织模块，每创建一个python package都会在自动生成一个__init__.py文件。

导入方法：

1. 导入模块方法：

# 基本导入模块
import sys
# 同时导入多个模块
import sys, copy, numpy, pandas
# 同时导入多个模块并部分重命名
import sys, numpy as np, pandas as pd, tensorflow as tf

#从某个包中导入某个模块
from tensorflow.contrib import rnn

　　import只能导入当前目录，标准库以及第三方库中的模块。在import时，还可以直接导入该模块中的某个变量或者是方法，即import XXX.xxx  (xxx可以是变量或是方法)

　　2.  多级目录导入方法：

需要了解两个模块：

• sys模块
• os模块

# 多级目录导入方法：
import sys, os
sys.path()   # 返回执行当前文件执行搜索的所有路径
BaseDir = os.path.abspath(__file__)  # 获取当前文件的路径
addDir = os.path.dirname(os.path.dirname(BaseDir))  # 获取父目录地址
sys.path.append(addDir) #将改地址添加至默认搜索路径中
from logs import logger  # 从包中导入模块

　　sys.path():其返回值是一个列表，内包含搜索的所有路径。

　　sys.path.append() : 是将目标路径追加至列表的末尾，也就是说，在搜索模块时，会先在当前目录进行搜索，进而到标准库，第三方库中进行搜索，如果都没有改模块，才会到追加的这个路径中进行搜索。如果标准库或第三方库中存在同名的模块，将不能访问到添加路径下的模块。

　　sys.path.insert(): 会把路径加入到python系统路径列表的最前边