“`html

چیت شیت عملی پایتون: بخش‌های مورد نیاز هر پروژه

پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی، به دلیل سادگی، خوانایی و اکوسیستم غنی خود، در زمینه‌های مختلفی از توسعه وب و علم داده تا هوش مصنوعی و اتوماسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. این چیت شیت با هدف ارائه یک راهنمای جامع و عملی برای توسعه پروژه‌های پایتون طراحی شده است و به شما کمک می‌کند تا با شناخت بخش‌های اصلی و ضروری، پروژه‌های خود را به صورت سازمان‌یافته، قابل نگهداری و با کیفیت بالا ایجاد کنید. این راهنما برای توسعه‌دهندگان با تجربه و همچنین کسانی که به تازگی وارد دنیای پایتون شده‌اند، مفید خواهد بود.

1. مدیریت محیط مجازی (Virtual Environment Management)

ایجاد و مدیریت محیط‌های مجازی یکی از مهم‌ترین گام‌ها در شروع هر پروژه پایتون است. محیط مجازی به شما امکان می‌دهد تا وابستگی‌های پروژه خود را به صورت ایزوله از سایر پروژه‌ها و سیستم عامل مدیریت کنید. این کار از تداخل نسخه‌های مختلف بسته‌ها و بروز مشکلات سازگاری جلوگیری می‌کند.

1.1. virtualenv و venv

دو ابزار اصلی برای ایجاد محیط‌های مجازی در پایتون عبارتند از virtualenv و venv. venv به صورت پیش‌فرض در پایتون 3.3 و نسخه‌های بالاتر وجود دارد، در حالی که virtualenv یک بسته جداگانه است که باید نصب شود.

استفاده از venv:

python3 -m venv .venv
 source .venv/bin/activate
 

استفاده از virtualenv:

pip install virtualenv
 virtualenv .venv
 source .venv/bin/activate
 

در هر دو حالت، دستور اول یک محیط مجازی جدید به نام .venv در دایرکتوری پروژه ایجاد می‌کند. دستور دوم محیط مجازی را فعال می‌کند و باعث می‌شود تا دستورات pip و python به جای استفاده از نسخه‌های سراسری، از نسخه‌های موجود در محیط مجازی استفاده کنند.

1.2. pip: مدیریت بسته‌ها (Package Management)

pip (Pip Installs Packages) ابزار استاندارد برای نصب، ارتقا و حذف بسته‌های پایتون است. با استفاده از pip می‌توانید به راحتی کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز پروژه خود را نصب کنید.

نصب یک بسته:

pip install package_name
 

نصب یک نسخه خاص از یک بسته:

pip install package_name==version_number
 

ارتقا یک بسته:

pip install --upgrade package_name
 

حذف یک بسته:

pip uninstall package_name
 

1.3. requirements.txt: ثبت وابستگی‌ها (Dependency Tracking)

فایل requirements.txt یک لیست متنی از تمام بسته‌های مورد نیاز پروژه شما است. این فایل به شما امکان می‌دهد تا به راحتی وابستگی‌های پروژه خود را در یک محیط جدید یا برای دیگران بازسازی کنید.

ایجاد فایل requirements.txt:

pip freeze > requirements.txt
 

نصب بسته‌ها از فایل requirements.txt:

pip install -r requirements.txt
 

توصیه می‌شود که همیشه فایل requirements.txt را در کنار کد منبع خود در مخزن کنترل نسخه (مانند Git) قرار دهید.

2. ساختار پروژه (Project Structure)

انتخاب یک ساختار مناسب برای پروژه، به سازماندهی بهتر کد، افزایش خوانایی و تسهیل نگهداری کمک می‌کند. یک ساختار خوب، مقیاس‌پذیری پروژه را نیز افزایش می‌دهد.

2.1. ساختار پیشنهادی

یک ساختار پیشنهادی برای پروژه‌های پایتون به شرح زیر است:

project_name/
 │
 ├── .venv/             # محیط مجازی (معمولاً در gitignore قرار می‌گیرد)
 ├── project_name/      # پکیج اصلی پروژه
 │   ├── __init__.py   # برای تبدیل دایرکتوری به یک پکیج
 │   ├── module1.py
 │   ├── module2.py
 │   └── ...
 ├── tests/             # تست‌های واحد (Unit Tests)
 │   ├── __init__.py
 │   ├── test_module1.py
 │   ├── test_module2.py
 │   └── ...
 ├── scripts/           # اسکریپت‌های کمکی
 │   ├── script1.py
 │   ├── script2.py
 │   └── ...
 ├── README.md          # توضیحات پروژه
 ├── LICENSE            # لایسنس پروژه
 ├── requirements.txt   # لیست وابستگی‌ها
 └── setup.py           # برای توزیع پروژه به عنوان یک بسته
 

توضیحات:

• .venv/: دایرکتوری حاوی محیط مجازی. معمولاً در فایل .gitignore قرار می‌گیرد تا در مخزن Git ذخیره نشود.
• project_name/: پکیج اصلی پروژه که شامل تمام ماژول‌ها و کد منبع اصلی است.
• tests/: دایرکتوری حاوی تست‌های واحد برای اطمینان از صحت عملکرد کد.
• scripts/: دایرکتوری حاوی اسکریپت‌های کمکی برای انجام وظایف مختلف (مانند اجرای تست‌ها، تولید گزارش‌ها، و غیره).
• README.md: فایلی که توضیحات کاملی در مورد پروژه، نحوه نصب و استفاده از آن ارائه می‌دهد.
• LICENSE: فایلی که لایسنس پروژه را مشخص می‌کند (مانند MIT, Apache 2.0, GPL).
• requirements.txt: فایلی که لیست تمام وابستگی‌های پروژه را مشخص می‌کند.
• setup.py: فایلی که برای توزیع پروژه به عنوان یک بسته پایتون استفاده می‌شود.

2.2. استفاده از پکیج‌ها (Packages)

پکیج‌ها مجموعه‌ای از ماژول‌های پایتون هستند که در یک دایرکتوری سازماندهی شده‌اند. استفاده از پکیج‌ها به شما امکان می‌دهد تا کد خود را به بخش‌های منطقی تقسیم کنید و از تکرار کد جلوگیری کنید. برای تبدیل یک دایرکتوری به یک پکیج، باید یک فایل به نام __init__.py در آن دایرکتوری قرار دهید. این فایل می‌تواند خالی باشد یا شامل کد инициализации پکیج باشد.

3. مدیریت کد (Code Management)

مدیریت صحیح کد، برای همکاری مؤثر در پروژه‌های تیمی و همچنین نگهداری آسان‌تر کد در طول زمان، بسیار مهم است.

3.1. کنترل نسخه با Git (Version Control with Git)

Git یک سیستم کنترل نسخه توزیع شده است که به شما امکان می‌دهد تا تغییرات کد خود را ردیابی کنید، به نسخه‌های قبلی بازگردید و با دیگران به صورت همزمان روی یک پروژه کار کنید. استفاده از Git برای هر پروژه نرم‌افزاری ضروری است.

مراحل اصلی کار با Git:

1. ایجاد یک مخزن Git:

git init
  

2. اضافه کردن فایل‌ها به staging area:

git add .
  

3. Commit کردن تغییرات:

git commit -m "Add initial commit"
  

4. ایجاد یک مخزن ریموت در GitHub یا GitLab:
5. اتصال مخزن محلی به مخزن ریموت:

git remote add origin remote_repository_url
  

6. Push کردن تغییرات به مخزن ریموت:

git push -u origin main
  

3.2. شاخه‌ها (Branches)

شاخه‌ها به شما امکان می‌دهند تا به صورت موازی روی ویژگی‌های جدید یا رفع اشکالات کار کنید بدون اینکه کد اصلی (main branch) را تحت تاثیر قرار دهید. استفاده از شاخه‌ها یکی از بهترین روش‌ها برای توسعه نرم‌افزار به صورت تیمی است.

ایجاد یک شاخه جدید:

git branch feature/new_feature
 git checkout feature/new_feature
 

ادغام یک شاخه در شاخه اصلی:

git checkout main
 git merge feature/new_feature
 

3.3. قراردادهای Commit (Commit Conventions)

استفاده از قراردادهای مشخص برای نوشتن پیام‌های commit به شما کمک می‌کند تا تاریخچه پروژه خود را به صورت سازمان‌یافته و قابل جستجو نگه دارید. یک قرارداد رایج، قرارداد Conventional Commits است که از ساختار زیر استفاده می‌کند:

<type>(<scope>?): <subject>

 <body>?

 <footer>?
 

مثال:

feat(auth): implement user authentication

 This commit adds user authentication functionality with JWT.

 Fixes #123
 

4. تست نویسی (Testing)

تست نویسی یکی از مهم‌ترین بخش‌های توسعه نرم‌افزار است. تست‌ها به شما کمک می‌کنند تا از صحت عملکرد کد خود اطمینان حاصل کنید و از بروز اشکالات در آینده جلوگیری کنید.

4.1. انواع تست‌ها

انواع مختلفی از تست‌ها وجود دارد که هر کدام برای هدف خاصی طراحی شده‌اند:

• تست‌های واحد (Unit Tests): تست‌های کوچکی که یک واحد خاص از کد (مانند یک تابع یا یک کلاس) را آزمایش می‌کنند.
• تست‌های یکپارچگی (Integration Tests): تست‌هایی که نحوه تعامل چند واحد مختلف از کد را با یکدیگر آزمایش می‌کنند.
• تست‌های سیستمی (System Tests): تست‌هایی که کل سیستم را به عنوان یک واحد آزمایش می‌کنند.
• تست‌های پذیرش (Acceptance Tests): تست‌هایی که توسط کاربر نهایی انجام می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که سیستم نیازهای او را برآورده می‌کند.

4.2. کتابخانه‌های تست پایتون

دو کتابخانه محبوب برای تست نویسی در پایتون عبارتند از unittest و pytest.

• unittest: کتابخانه استاندارد تست پایتون که به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد.
• pytest: یک کتابخانه تست قدرتمند و انعطاف‌پذیر که امکانات بیشتری را نسبت به unittest ارائه می‌دهد.

مثال تست با pytest:

# tests/test_module1.py
 import pytest
 from project_name import module1

 def test_add():
  assert module1.add(2, 3) == 5

 def test_subtract():
  assert module1.subtract(5, 2) == 3
 

اجرای تست‌ها با pytest:

pytest tests/
 

4.3. تست-محور (Test-Driven Development – TDD)

TDD یک رویکرد توسعه نرم‌افزار است که در آن ابتدا تست‌ها نوشته می‌شوند و سپس کد مورد نیاز برای گذراندن تست‌ها پیاده‌سازی می‌شود. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا کد تمیزتر و قابل تست‌تری بنویسید.

5. مستندسازی (Documentation)

مستندسازی صحیح کد، برای درک بهتر کد توسط دیگران (و حتی خودتان در آینده) و همچنین استفاده صحیح از آن، بسیار مهم است.

5.1. Docstrings

Docstrings رشته‌های متنی هستند که برای توضیح دادن توابع، کلاس‌ها، ماژول‌ها و پکیج‌ها استفاده می‌شوند. Docstrings باید واضح، مختصر و دقیق باشند.

مثال:

def add(x, y):
  """
  This function adds two numbers together.

  Args:
  x: The first number.
  y: The second number.

  Returns:
  The sum of x and y.
  """
  return x + y
 

5.2. ابزارهای مستندسازی

ابزارهای مختلفی برای تولید مستندات خودکار از Docstrings وجود دارد. یکی از محبوب‌ترین این ابزارها، Sphinx است.

Sphinx: یک ابزار قدرتمند برای تولید مستندات با کیفیت بالا از Docstrings و سایر منابع. Sphinx از فرمت reStructuredText برای نوشتن مستندات استفاده می‌کند.

5.3. README.md

فایل README.md یک فایل متنی است که توضیحات کاملی در مورد پروژه، نحوه نصب و استفاده از آن ارائه می‌دهد. این فایل معمولاً در ریشه دایرکتوری پروژه قرار می‌گیرد و به عنوان نقطه ورود برای کاربران جدید در نظر گرفته می‌شود.

6. بررسی کد (Code Review)

بررسی کد فرآیندی است که در آن کد نوشته شده توسط یک توسعه‌دهنده توسط توسعه‌دهندگان دیگر بررسی می‌شود. این فرآیند به شناسایی اشکالات، بهبود کیفیت کد و انتقال دانش بین اعضای تیم کمک می‌کند.

6.1. مزایای بررسی کد

• شناسایی اشکالات: بررسی کد به شناسایی اشکالات و خطاهایی که ممکن است در طول توسعه نادیده گرفته شده باشند، کمک می‌کند.
• بهبود کیفیت کد: بررسی کد به بهبود خوانایی، نگهداری و کارایی کد کمک می‌کند.
• انتقال دانش: بررسی کد به انتقال دانش بین اعضای تیم کمک می‌کند و باعث می‌شود تا همه اعضا درک بهتری از کد داشته باشند.
• اجرای استانداردهای کدنویسی: بررسی کد به اطمینان از رعایت استانداردهای کدنویسی در کل پروژه کمک می‌کند.

6.2. ابزارهای بررسی کد

ابزارهای مختلفی برای تسهیل فرآیند بررسی کد وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین این ابزارها عبارتند از:

• GitHub Pull Requests: امکان بررسی کد و بحث در مورد تغییرات را قبل از ادغام در شاخه اصلی فراهم می‌کند.
• GitLab Merge Requests: مشابه Pull Requests در GitHub، امکان بررسی کد و بحث در مورد تغییرات را قبل از ادغام فراهم می‌کند.
• Gerrit: یک ابزار بررسی کد قدرتمند که برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده مناسب است.

7. دیباگینگ (Debugging)

دیباگینگ فرآیند یافتن و رفع اشکالات در کد است. یک دیباگر خوب می‌تواند به شما کمک کند تا به سرعت و به طور موثر اشکالات را شناسایی و رفع کنید.

7.1. ابزارهای دیباگینگ

ابزارهای مختلفی برای دیباگینگ کد پایتون وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین این ابزارها عبارتند از:

• pdb: دیباگر استاندارد پایتون که به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد.
• ipdb: یک دیباگر تعاملی که امکانات بیشتری را نسبت به pdb ارائه می‌دهد.
• IDE Debuggers: بسیاری از IDEها (مانند VS Code, PyCharm) دیباگرهای داخلی دارند که امکان دیباگینگ کد را به صورت گرافیکی فراهم می‌کنند.

7.2. تکنیک‌های دیباگینگ

تکنیک‌های مختلفی برای دیباگینگ کد وجود دارد. برخی از رایج‌ترین این تکنیک‌ها عبارتند از:

• استفاده از print statements: اضافه کردن دستورات print به کد برای مشاهده مقدار متغیرها و جریان اجرای برنامه.
• استفاده از دیباگر: استفاده از یک دیباگر برای گام به گام اجرا کردن کد و بررسی مقدار متغیرها.
• خواندن stack traces: بررسی stack traces برای یافتن محل وقوع خطا.
• استفاده از لاگینگ: استفاده از لاگینگ برای ثبت اطلاعات مربوط به اجرای برنامه در یک فایل.

8. مانیتورینگ و لاگینگ (Monitoring and Logging)

مانیتورینگ و لاگینگ برای نظارت بر عملکرد برنامه و شناسایی مشکلات احتمالی در محیط production ضروری هستند.

8.1. لاگینگ

لاگینگ فرآیند ثبت اطلاعات مربوط به اجرای برنامه در یک فایل است. این اطلاعات می‌تواند شامل خطاها، هشدارها، اطلاعات مربوط به عملکرد و سایر رویدادهای مهم باشد.

کتابخانه logging: کتابخانه استاندارد لاگینگ پایتون که به صورت پیش‌فرض در پایتون وجود دارد.

مثال:

import logging

 logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)

 try:
  result = 10 / 0
 except Exception as e:
  logging.error("Exception occurred", exc_info=True)
 

8.2. مانیتورینگ

مانیتورینگ فرآیند نظارت بر عملکرد برنامه و جمع‌آوری اطلاعات مربوط به آن است. این اطلاعات می‌تواند شامل میزان استفاده از CPU، حافظه، پهنای باند و سایر منابع باشد.

ابزارهای مانیتورینگ: ابزارهای مختلفی برای مانیتورینگ برنامه‌های پایتون وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین این ابزارها عبارتند از:

• Prometheus: یک سیستم مانیتورینگ open-source که برای جمع‌آوری و ذخیره اطلاعات مربوط به عملکرد برنامه‌ها استفاده می‌شود.
• Grafana: یک ابزار تجسم داده‌ها که برای نمایش اطلاعات جمع‌آوری شده توسط Prometheus و سایر ابزارهای مانیتورینگ استفاده می‌شود.
• Datadog: یک پلتفرم مانیتورینگ cloud-based که امکانات گسترده‌ای را برای نظارت بر عملکرد برنامه‌ها فراهم می‌کند.

با رعایت این اصول و استفاده از ابزارهای مناسب، می‌توانید پروژه‌های پایتون خود را به صورت حرفه‌ای و با کیفیت بالا توسعه دهید.

“`