python DDC/CI实现

Python 的 Data Descriptors Combinators (DDC) 或称为描述符组合器，是一种高级工具，它允许开发者创建自定义属性的行为。通过Django Descriptors库或类似实现，你可以控制模型字段的读取、写入甚至计算，比如验证、默认值生成、类型转换等。这是一种元编程技术，使得属性的行为不再是简单的数据访问，而是可以包含业务逻辑。

Continuous Integration (CI)，通常用于软件开发流程中，指的是频繁地将源代码提交到版本控制系统，然后让自动化构建系统自动检测并运行测试，确认每次修改都能保持系统的稳定性和功能完整性。Python项目中，常见的CI工具有Jenkins、Travis CI、CircleCI、GitHub Actions等，它们可以帮助你在每次代码更改后立即执行测试、部署或其他任务。

要实现 Python DDC 和 CI，一般步骤包括：
1. 定义描述符类：编写定制的描述符，如计算属性、验证规则等。

from django.db.models import CharField

class CustomCharField(CharField):
    def get_prep_value(self, value):
        # 自定义处理值的逻辑
        return super().get_prep_value(value)

    def validate(self, value):
        # 验证逻辑
        pass

2. 将描述符应用到模型字段：在模型定义中使用自定义描述符。

class MyModel(models.Model):
    custom_field = CustomCharField()

3. 设置 CI/CD 工具：选择合适的工具，配置触发构建的条件（例如每次代码推送），安装必要的依赖，配置测试命令。
4. 配置自动化测试：编写测试用例，确保代码改动不会破坏功能。
5. 部署策略：如果有的话，配置CI/CD在测试通过后自动部署到生产环境。