我有一个包含许多子文件夹的文件夹，每个子文件夹都有 (n) 个 python 脚本，它们为项目执行各种任务。它可以是数据分析，调用其他脚本，自动化一些东西等。这些脚本中的一些是相互关联的，一些是独立的。但它们都是同一个“项目”的一部分。
我来自 Java 世界，习惯于将与项目相关的所有内容打包在 .jar 文件中。我可以做一些类似的事情来组织这些狂野的 python 脚本，甚至可以为所有这些脚本提供一个共同的入口点吗？
【问题讨论】：
是的，您可以打包项目并安装它。我喜欢使用Poetry 进行依赖管理、virtualenvs 和打包。它可以在虚拟或全局环境中安装您的项目，或者为您的项目构建一个 *.whl，使其 pip 可安装在其他地方（在 docker 容器、云资源等中）。它有点像 Python 的 Maven。
至于“狂野脚本”，没有理由让你的 python 代码杂乱无章。仍然鼓励您在清洁代码、模块化 OO 设计模式、良好封装、依赖注入等方面的所有常规习惯； python 只是不会像 Java 那样将那些护栏强加给你，所以它非常“带上你自己的好习惯”。我经常将我的 python 项目组织成模块化的 java-esque 子包，其中定义了我的域模型和其他可重用组件。然后可以将这些导入到我在脚本文件夹中编写的任何脚本中。这也使脚本本身更易于维护和有序。
一个粗略的示例结构可能是（取决于项目的类型）
project-root
- domain
- domain_model_a
- domain_model_b
- training
- machine_learning_model
- storage
- repository
- domain_model_a_repository
- domain_model_b_repository
- service
- elastic_search_service
- script
- script_that_does_X
- ml_training_script
最后，如果您希望能够跳转到并调用（例如）存储库或服务作为用于调试目的的脚本，那么您的开发工作流程可以在组件底部添加 if __name__ == "__main__": 脚本。并告知您要编写什么样的集成测试。
【讨论】：
您可能想看看这个cookiecutter 的数据科学项目。
【讨论】：