Python包结构设计教程_大型项目代码组织方式

大型Python项目应按业务域分层，如orders/、products/，每域内设domain/application/infrastructure子包；公共能力抽为shared/；接入层（api/cli）仅作输入输出，业务逻辑全在application层；测试与代码同目录；__init__.py显式声明公共API。

大型Python项目不是把所有代码塞进一个文件夹就完事，关键在于分层清晰、职责明确、易于测试和扩展。包结构设计本质是定义模块间的依赖边界和演进路径。

核心原则：按领域分层，而非技术类型

别用“models/”、“views/”、“utils/”这种纯技术分类方式堆砌目录——它会让业务逻辑四处散落，改一个功能要跳转七八个地方。应该以业务域（Domain）或核心能力为单位组织顶层包。

• 例如电商项目，顶层可设 orders/、products/、payments/，每个包内再按需包含 domain/（实体、值对象、领域服务）、application/（用例、DTO、命令处理）、infrastructure/（数据库适配、第三方API封装）
• 公共基础能力（如日志、配置、异常体系）单独抽成 shared/ 或 common/ 包，禁止业务包直接 import 其他业务包的内部模块
• 顶层不放 .py 文件，只保留 __init__.py（可为空）和 pyproject.toml 相关配置

入口与隔离：main 和 api 层要轻量且无业务逻辑

CLI 命令、Web 接口、定时任务等都属于“接入层”，只负责解析输入、调用 application 层、格式化输出。它们不能持有领域模型，也不能直连数据库。

• cli/ 下每个命令对应一个独立模块，如 cli/order_create.py，仅初始化命令参数并转发给 orders.application.create_order()
• api/（如 FastAPI）中路由函数只做数据校验和 DTO 转换，业务动作全部委托给 application 层函数或类方法
• 接入层通过依赖注入容器（如 dependencies.py）获取 service 实例，避免硬编码初始化

测试友好性：每个业务包自带 tests/ 子目录

测试代码必须和被测代码物理相邻，而不是全堆在项目根目录的 tests/ 里。这样重构某个域时，能一眼看到影响范围，并快速运行对应测试。

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• 每个 orders/ 包下建 tests/，结构镜像源码：tests/domain/test_order.py、tests/application/test_create_order.py
• 单元测试聚焦单个函数或类，用 unittest.mock 或 pytest-mock 替换 infrastructure 依赖（如 mock 数据库 session）
• 集成测试放在项目级 tests/integration/，验证跨包协作，例如“下单 → 扣库存 → 发通知”全流程

可维护细节：__init__.py 的公开接口控制

每个包的 __init__.py 是该包对外的“门面”。它不该是自动导入所有子模块的中转站，而应显式声明哪些符号是供外部使用的稳定 API。

• orders/__init__.py 可写：# public API
  from .application import create_order, cancel_order
from .domain import Order, OrderStatus
• 隐藏实现细节：不导出 infrastructure/ 下的类，不导出 domain/_validation.py 这类私有模块
• 配合 py.typed 文件 + 类型注解，让 mypy 和 IDE 精准识别包的公共契约