企业官网建设流程全解析

目录

1. 虚拟环境

2. 依赖管理：pip

3. 现代依赖工具：uv / poetry

4. 运行 Python 代码

5. 测试：pytest / unittest

6. 格式化、Lint、类型检查

7. 打包与发布

8. 调试与性能

9. 日常开发推荐流程

Python 项目开发常用命令可以按“环境 → 依赖 → 运行 → 测试 → 质量 → 打包”来记。下面是一份实用速查。

1. 虚拟环境

# 创建虚拟环境 python -m venv .venv # 激活 source .venv/bin/activate # Linux / macOS .venv\Scripts\activate # Windows CMD .venv\Scripts\Activate.ps1 # Windows PowerShell # 退出 deactivate # 查看当前 Python which python # Linux/macOS where python # Windows python --version

建议始终用：

python -m pip install ... python -m pytest

这样能确保命令作用于当前虚拟环境。

2. 依赖管理：pip

# 升级 pip python -m pip install -U pip setuptools wheel # 安装包 python -m pip install requests python -m pip install "requests>=2.31" # 从 requirements.txt 安装 python -m pip install -r requirements.txt # 导出依赖 python -m pip freeze > requirements.txt # 查看 / 卸载 python -m pip list python -m pip show requests python -m pip uninstall requests # 以可编辑模式安装当前项目 python -m pip install -e . python -m pip install -e ".[dev]"

3. 现代依赖工具：uv / poetry

uv现在很流行，速度快：

uv init myproj cd myproj uv add requests uv add --dev pytest ruff mypy uv sync uv lock uv run python main.py uv run pytest uv export --format requirements-txt > requirements.txt

poetry也常见：

poetry new myproj poetry init poetry add requests poetry add --group dev pytest ruff mypy poetry install poetry run python main.py poetry run pytest poetry build poetry publish

Conda：

conda create -n myenv python=3.12 conda activate myenv conda install numpy conda env export > environment.yml conda env create -f environment.yml

4. 运行 Python 代码

python main.py python -m package.module python -c "print('hello')" # 临时加入模块搜索路径 PYTHONPATH=. python -m package.module # 开发模式，开启更多检查 python -X dev main.py

5. 测试：pytest / unittest

pytest pytest -v pytest -q # 指定文件或用例 pytest tests/test_user.py pytest tests/test_user.py::test_create_user # 按关键字过滤 pytest -k "user and not slow" # 按 marker 过滤 pytest -m "not slow" # 失败即停 / 只跑上次失败 pytest -x pytest --lf # 覆盖率 pytest --cov=your_pkg --cov-report=html

标准库 unittest：

python -m unittest discover -s tests -v

多环境测试可用：

tox nox

6. 格式化、Lint、类型检查

# Ruff：格式化 + lint，现在很常用 ruff format . ruff check . ruff check . --fix # Black / isort black . isort . # Flake8 / Pylint flake8 . pylint your_pkg # 类型检查 mypy src pyright

pre-commit常用：

pre-commit install pre-commit run --all-files

7. 打包与发布

python -m build # 检查包 twine check dist/* # 上传到 PyPI twine upload dist/* # 本地安装 wheel python -m pip install dist/your_pkg-0.1.0-py3-none-any.whl

项目入口点可在pyproject.toml配置：

[project.scripts] mycli = "your_pkg.cli:main"

安装后即可运行：

mycli

8. 调试与性能

# pdb 调试 python -m pdb app.py # 代码里打断点 breakpoint() # 性能分析 python -m cProfile -o profile.out app.py snakeviz profile.out

9. 日常开发推荐流程

python -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install -U pip python -m pip install -e ".[dev]" ruff format . ruff check . --fix mypy src pytest -q python -m build

如果新项目，优先考虑：

uv init uv add --dev pytest ruff mypy uv run pytest

核心原则：虚拟环境隔离依赖，pyproject.toml管项目配置，ruff管格式和 lint，pytest管测试，mypy/pyright管类型，build/twine管发布。