python工程架构

Python 工程架构通常指的是如何组织、设计及构建大规模 Python 应用程序的过程。它涉及到模块化、分层以及依赖管理等关键要素。下面是一些常见的 Python 工程架构模式：

### 1. **MVC (Model-View-Controller) 架构**
- **模型**（Model）负责数据处理和业务逻辑。
- **视图**（View）呈现给用户的界面。
- **控制器**（Controller）接收用户输入并协调 Model 和 View 的交互。

### 2. **微服务架构**
- 这种架构将应用分解成独立运行的服务，每个服务专注于特定功能。服务之间通过 API 相互通信。

### 3. **单体应用架构**
- 单体应用包含所有功能和服务在同一个进程内，适合小型项目或早期开发阶段。

### 4. **函数式编程风格**
- 使用像 Pandas、NumPy 等库进行数据处理，强调不可变性和纯函数，有助于提高代码的可测试性和可维护性。

### 5. **DAG 并行计算**
- 利用如 Dask 或 PySpark 进行大数据处理，构建有向无环图（DAG）任务调度，支持并行计算。

### 6. **持续集成 / 持续部署（CI/CD）**
- 自动化软件开发流程，包括编写、测试、打包、发布等步骤，保证代码质量和效率。

### 7. **DevOps 实践**
- 强调开发和运维之间的紧密协作，优化交付过程，快速响应需求变化。

### 关联问题：
1. **如何选择合适的 Python 工程架构模式？**
选择架构模式应基于项目的规模、目标、团队能力以及技术栈等因素综合考虑。

2. **在 Python 中实现 CI/CD 流水线的关键步骤是什么？**
包含源代码控制、自动构建、自动化测试、静态分析、部署和监控等多个环节。

3. **简述 Pandas 和 NumPy 在 Python 数据处理中的优势分别是什么？**
Pandas 提供了强大的 DataFrame 对象，易于操作表格数据；NumPy 则侧重于高效处理数值数组，尤其适用于大型数据集的操作。