Python大型项目治理的核心是通过结构、边界、演化节奏三层面持续做减法：模块分层收敛以明确接口与实现；用Enum、Literal、Pydantic显性化领域边界；以每日小步重构、集成测试和CI检查保障演进可持续。
Python大型项目治理的核心，是把失控的复杂度重新拉回人可理解、可维护、可协作的范围。不是靠堆工具或强规范，而是从结构、边界、演化节奏三个层面持续做减法。
模块与包的分层收敛：让依赖关系可读、可切
大型项目最常见问题是模块间隐式耦合——A模块直接调用B模块内部函数，B一改，A就崩。解决关键不是禁止跨包调用，而是定义清晰的接口层和实现层。
- 每个业务域（如
payment、user）建独立包，只暴露__init__.py中明确定义的类/函数，其他全设为私有（以下划线开头） -
跨域调用必须走
api/子模块（如payment.api.charge()），禁止出现from user.models import User这类直连模型的写法 - 用
pydeps或pyan3定期生成依赖图，重点识别“扇入高但无接口约束”的模块——它们往往是腐化起点
领域边界显性化：用类型与协议代替字符串魔法
当status字段在10个地方被硬编码为"pending"、"failed"，修改一个值就要全局搜，这就是边界模糊的典型症状。
- 用
Enum统一状态、类型、来源等字面量，配合Literal做类型提示（如status: Literal["pending", "succeeded"]） - 对跨服务数据结构，定义
pydantic.BaseModel作为契约（如UserProfileSchema），所有出入参强制校验，不接受Dict[str, Any] - 关键流程入口加
@overload声明多态签名，比如process(order: OrderV1)和process(order: OrderV2)走不同路径，避免if-elif链蔓延
演进式重构节奏：把“改不动”变成“每天改一点”
没人能一次性重写整个订单系统，但可以每天安全地拆出一个可验证的子单元。
用Apache Spark进行大数据处理
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本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
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- 用
git grep -l "def calculate_total"定位重复逻辑，挑出调用最集中、测试覆盖率最高的那个函数，先把它抽成独立模块并加类型注解 - 每完成一次小提取，立刻补一个
test_integration_*用真实输入输出验证行为不变，而不是等全部做完再测 - 在CI中加入
mypy --disallow-any-unimported和pylint --disable=all --enable=too-many-arguments,too-few-public-methods，让技术债可见、可量化
不复杂但容易忽略：治理不是让代码“更正确”，而是让下次修改的人，能在5分钟内看懂“这里为什么这么写”。
