itciskra.ru
В этой статье мы поговорим о том, что такое requirements и как правильно их формировать для проекта на Python. Requirements — это список зависимостей, необходимых для работы проекта, таких как библиотеки, фреймворки и другие инструменты. Правильное определение и управление зависимостями поможет обеспечить стабильность и надежность вашего проекта.
Основной способ задания requirements в проекте на Python — использование файла requirements.txt. В этом файле перечисляются все необходимые зависимости и их версии. Создание и поддержка такого файла позволяет легко воссоздать рабочее окружение проекта на другом компьютере или виртуальной машине. Благодаря requirements.txt разработчик не зависит от конкретной версии Python или установленных на компьютере библиотек — все необходимые зависимости будут установлены автоматически.
Без правильного формирования requirements могут возникать проблемы совместимости, из-за которых ваш проект может не работать на других системах или с другими версиями библиотек.
В этой статье мы рассмотрим различные подходы и инструменты для управления requirements и узнаем, какие лучшие практики следует применять при их формировании.
Python
Python отличается от других языков своей простотой и элегантностью. Он обладает богатой стандартной библиотекой, которая содержит множество готовых модулей и функций для решения различных задач. Python также поддерживает объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование и другие парадигмы.
Одной из ключевых особенностей Python является его удобство и легкость использования. Код на Python читается легко и понятно, что упрощает разработку и сопровождение проектов. Python также позволяет создавать кросс-платформенные программы, что делает его очень популярным среди разработчиков.
Python имеет большое сообщество разработчиков, которое активно поддерживает и развивает язык. Существует множество фреймворков и библиотек, которые облегчают разработку и расширение функциональности Python. Некоторые из популярных фреймворков включают Django, Flask и PyTorch.
Python также широко используется в научных исследованиях, анализе данных и машинном обучении. Благодаря мощным библиотекам, таким как NumPy, Pandas и TensorFlow, Python стал одним из основных языков для работы с данными и искусственным интеллектом.
В целом, Python является мощным и гибким языком программирования, который позволяет разрабатывать широкий спектр приложений. Благодаря своей простоте и популярности, Python стал одним из лучших выборов для начинающих программистов и профессионалов.
Requirements проекта
Функциональные требования определяют, что должна делать система. Они описывают функции, которые должны быть реализованы, и каким образом должна взаимодействовать с пользователем или другими системами.
Нерефункциональные требования определяют ограничения, которые нужно учесть при разработке системы. Они могут включать в себя производительность, масштабируемость, безопасность, надежность, доступность и другие характеристики системы.
Требования к данным определяют формат и состав данных, необходимых для работы системы. Они могут включать в себя описания структуры БД, форматы файлов, способы взаимодействия с внешними источниками данных и другую информацию, необходимую для правильной работы системы.
Требования к производству могут включать в себя требования к процессу разработки, методологии, инструментам и стандартам, используемым при разработке проекта.
Требования к тестированию определяют процесс тестирования системы, включая тест-кейсы, сценарии, методы и инструменты тестирования, а также требования к качеству системы и допустимым ошибкам.
Все требования должны быть явно описаны, измеримы, однозначны и реалистичны. Они должны быть доступны всем участникам проекта и служить основой для оценки, планирования и контроля работы.
Примеры требований:
- Система должна поддерживать аутентификацию пользователей.
- Система должна сохранять данные в базе данных MySQL.
- Система должна быть доступна для использования 24/7.
- Система должна быть защищена от несанкционированного доступа.
- Процесс разработки должен быть основан на методологии Agile.
- В процессе разработки должны использоваться инструменты Git и Docker.
- Тестирование должно включать функциональное и нагрузочное тестирование.
- Ошибки в системе должны быть исправлены в течение 48 часов.