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目录结构 ​

📂 项目根目录
	📂 data [数据文件目录]
	📂 docs [文档中心]
		📂 sql
		 📃 init.sql [初始化脚本]
		 📃 table.sql [应用使用到的表建表脚本]
		📃 功能模型说明.md [项目的功能模型说明，包含使用到的表列表、核心规则说明]
		📃 定时任务调度.md [项目的功能定时任务说明]
		📃 上线部署内容.md [部署上线时应该执行的流程]
	📂 resources [资源目录]
	📂 src [源代码目录]
	  📂 com
	    📂 investoday
	      📂 config [编译配置]
	        📃 datasource.yml [数据库配置]
	        📃 log.yml [日志配置]
	      📂 utils    [工具类]
	        📃 cfgUtils.py [配置文件工具类]
	        📃 dbUtils.py  [数据库工具类]
	        📃 logUtils.py [日志工具类]
	        📃 sqlUtils.py [SQL工具类]
	      📂 requests [第三方包目录]
	📂 test [测试代码目录]
	📃 README.md
	📃 pyproject.toml [poetry项目管理配置]
	📃 tox.ini [项目测试环境及测试用例配置]
	📃 requirements.txt [包管理]
	📃 .gitgnore [git文件忽略]
📂 项目根目录
	📂 data [数据文件目录]
	📂 docs [文档中心]
		📂 sql
		 📃 init.sql [初始化脚本]
		 📃 table.sql [应用使用到的表建表脚本]
		📃 功能模型说明.md [项目的功能模型说明，包含使用到的表列表、核心规则说明]
		📃 定时任务调度.md [项目的功能定时任务说明]
		📃 上线部署内容.md [部署上线时应该执行的流程]
	📂 resources [资源目录]
	📂 src [源代码目录]
	  📂 com
	    📂 investoday
	      📂 config [编译配置]
	        📃 datasource.yml [数据库配置]
	        📃 log.yml [日志配置]
	      📂 utils    [工具类]
	        📃 cfgUtils.py [配置文件工具类]
	        📃 dbUtils.py  [数据库工具类]
	        📃 logUtils.py [日志工具类]
	        📃 sqlUtils.py [SQL工具类]
	      📂 requests [第三方包目录]
	📂 test [测试代码目录]
	📃 README.md
	📃 pyproject.toml [poetry项目管理配置]
	📃 tox.ini [项目测试环境及测试用例配置]
	📃 requirements.txt [包管理]
	📃 .gitgnore [git文件忽略]

将原基金评价项目代码进行调整，将SQL操作、df数据操作、配置函数调用进行了分离，将原本多个log.yml重复定义使用的配置融合写成了loginit，调用时只需要导入setup_logging模块，值传入为dict类型，例如：setup_logging({"logfile" : "info.log"})，运行时需查看项目目录是否已创建log文件夹，否则会报错。

模板使用事项 ​

  1. 测试代码需放在test目录下，正式上线时应迁移到src.com.investoday下
  2. 由于目录结构有多层目录，所以在使用导入其它目录下的模块时，应在当前程序文件中添加以下代码
import sys
from pathlib import Path
# 获取当前文件所在目录的绝对路径

current_dir = Path(__file__).resolve().parent
sys.path.append(str(current_dir))

# 向上回溯两级，即返回到 investoday 目录
project_root = current_dir.parent
sys.path.append(str(project_root))
import sys
from pathlib import Path
# 获取当前文件所在目录的绝对路径

current_dir = Path(__file__).resolve().parent
sys.path.append(str(current_dir))

# 向上回溯两级，即返回到 investoday 目录
project_root = current_dir.parent
sys.path.append(str(project_root))

准备工作 ​

  1. 安装 pipx：pip install pipx
  2. 使用 pipx 安装 poetry：pipx install poetry
  3. 使用 pipx 安装 tox：pipx install tox

在虚拟环境中安装 poetry 和 tox 应用程序可以生成一个全局可用的 exe 文件，避免了与使用 pip 安装的包产生环境冲突的问题。

poetry ​

poetry 是一个 Python 虚拟环境和依赖管理工具，它还提供了包管理功能，比如打包和发布。您可以使用 poetry 来管理 Python 库和 Python 程序。

一、安装Poetry ​

使用pipx安装Poetry：

pipx install poetry
pipx install poetry
二、初始化项目 ​
  • poetry init 初始化项目，创建pyproject.toml文件。默认回车，可以在创建时修改内容，也可以创建后再修改内容。

初始化完成之后生成pyproject.toml文件， 内容如下：

[tool.poetry]
name = "python"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["刘殿欢乐 <[email protected]>"]
readme = "README.md"


[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"


[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
[tool.poetry]
name = "python"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["刘殿欢乐 <[email protected]>"]
readme = "README.md"


[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"


[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

  • [tool.poetry]：定义项目的元数据，如名称、版本、作者、许可证等。

    • name：项目名称

    • version：项目版本号

    • description：项目描述

    • author：项目作者

    • readme：说明文档

  • [tool.poetry.dependencies]：定义管理依赖项的模块。例如：

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"
requests = "^2.25.1"
numpy = "^1.19.5"
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"
requests = "^2.25.1"
numpy = "^1.19.5"

  • [build-system]：定义构建系统的元数据，如依赖项和构建工具等。

  • poetry-core是一个构建项目时必须的依赖项。如果你的项目需要其他的构建依赖项，也可以将它们添加到这个列表中。它会使用poetry.core.masonry.api模块中的API进行构建。

三、安装依赖 ​

poetry install 创建虚拟环境，读取pyproject.toml中的所有依赖并安装，执行完成之后会生成一个虚拟环境的目录和一个镜像文件poetry.lock

四、运行项目 ​

poetry run python xxx.py 自动检测到当前虚拟环境并执行py程序

Tox ​

Tox 是一个用于自动化测试的工具，它能够自动地创建虚拟环境，安装依赖，并运行测试脚本。使用 Tox 能够确保你的项目在不同的 Python 版本和依赖包上都能正常运行。

一、安装 Tox ​

使用 pipx 安装 Tox：

pipx install tox
pipx install tox
二、创建 tox.ini 文件 ​

在项目的根目录下创建一个名为 tox.ini 的文件，并添加以下内容：

[tox]
envlist = py37,py38,py39

[testenv]
deps =
    pytest
commands =
    pytest tests/
[tox]
envlist = py37,py38,py39

[testenv]
deps =
    pytest
commands =
    pytest tests/

其中，envlist 表示要测试的 Python 版本列表。deps 是测试所需的依赖，可以根据项目需要进行修改。commands 则是测试脚本的命令，这里使用 pytest 和 pytest-cov 进行测试和测试覆盖率的计算。

三、运行测试 ​

在项目的根目录下运行以下命令：

tox
tox

Tox 将会创建虚拟环境，并在每个虚拟环境中安装依赖和运行测试脚本。如果所有测试都通过了，则输出类似于以下内容的信息：

py37: SKIP (0.42 seconds)
py38: SKIP (0.03 seconds)                      
py39: OK (11.02=setup[10.41]+cmd[0.61] seconds)
congratulations :) (11.67 seconds)
py37: SKIP (0.42 seconds)
py38: SKIP (0.03 seconds)                      
py39: OK (11.02=setup[10.41]+cmd[0.61] seconds)
congratulations :) (11.67 seconds)

如果有测试失败，则会显示相应的错误信息。

注意事项 ​

执行tox时会根据pyproject.toml的name项目名称找该对应的package模块，所以我们需要在项目目录中创建一个相同名字的package包来避免这个错误

image-pyproject_pack

创建一个相同名字的模块包，__init__.py内容可以为空

image-package

如果没有相对应的模块包目录，则会出现以下错误

image-error

显示没有找到package，无法成功执行

Python SDK ​

PySpark ​

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