Python项目代码规模变大后，如何进行架构设计与模块规划？

当Python项目规模变大，架构设计和模块规划是关键。核心思路是遵循高内聚、低耦合的原则，将代码按功能职责分层分块。

一个典型的清晰架构可以这样组织：

my_project/
├── src/                    # 主包目录
│   ├── core/              # 核心业务逻辑和领域模型
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── models.py      # 数据模型/实体类
│   │   └── services.py    # 核心业务服务
│   ├── api/               # 对外接口层（如Web API、CLI）
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── endpoints.py
│   │   └── schemas.py     # 请求/响应数据模型
│   ├── infrastructure/    # 基础设施层（数据库、缓存、外部服务）
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── database.py
│   │   └── cache.py
│   └── utils/             # 共享工具函数
│       ├── __init__.py
│       └── helpers.py
├── tests/                 # 测试目录，镜像src结构
│   ├── __init__.py
│   ├── test_core/
│   └── test_api/
├── configs/               # 配置文件
│   ├── settings.py
│   └── logging.conf
├── requirements.txt
└── README.md

具体操作上，首先用src布局明确包边界，避免导入混乱。在模块内部，按单一职责拆分文件，比如把数据模型、业务逻辑、数据访问分开。使用__init__.py控制导出，只暴露必要的接口。依赖关系上，坚持上层模块（如api）依赖下层（如core），但核心业务层不依赖具体基础设施，可以通过抽象（如Protocol或ABC）定义接口，在基础设施层实现。这样换数据库或缓存时，核心代码不用动。

用类型注解和mypy检查能提前发现接口不匹配。大型项目一定要有自动化测试，tests目录结构最好和src对应，方便定位。

总结：按功能分层，明确依赖方向，用类型和测试保障。

kiss 原则了解一下？

多拆分，多分层，少用魔法，避免魔数，逻辑复杂的要添加注释，多写测试。

多写，多看别人的代码，然后反过来对比自己，一步一步来，谁小白的时候不是写的乱乱的

考虑下换个语言不~