在Python项目中，合理的文件夹命名和结构设计至关重要，它直接影响代码的可维护性和团队协作效率。以下是一些通用的命名规范和项目结构建议：
1. 通用命名原则
1.1 命名风格
- 小写字母 + 下划线：推荐使用
snake_case命名法，避免使用大写字母和空格。 - 简洁明了：使用有意义的名称，避免缩写（除非是众所周知的缩写，如
utils）。
1.2 避免冲突
- 避免使用Python内置模块名（如
string,sys,test）作为文件夹名。 - 避免与第三方库名称冲突。
2. 常见文件夹结构
2.1 小型项目
my_project/
├── src/ # 源代码（可选，简单项目可直接放根目录）
│ ├── main.py # 主入口文件
│ ├── module1.py # 功能模块
│ └── utils.py # 工具函数
├── tests/ # 测试代码
│ ├── test_module1.py
│ └── test_utils.py
├── data/ # 数据文件（输入/输出）
│ ├── raw/ # 原始数据
│ └── processed/ # 处理后的数据
├── config/ # 配置文件
│ └── settings.ini
├── docs/ # 文档
├── requirements.txt # 依赖包列表
└── README.md # 项目说明
2.2 大型项目
my_project/
├── src/ # 源代码
│ ├── mypackage/ # 主包（建议与项目名一致）
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── core/ # 核心功能
│ │ ├── api/ # API接口
│ │ ├── models/ # 数据模型
│ │ ├── services/ # 业务逻辑
│ │ └── utils/ # 工具类
│ └── main.py # 主入口
├── tests/ # 测试
│ ├── unit/ # 单元测试
│ └── integration/ # 集成测试
├── data/ # 数据
├── config/ # 配置
├── scripts/ # 脚本（如部署、数据处理）
├── docs/ # 文档
├── notebooks/ # Jupyter notebooks（用于探索性分析）
├── examples/ # 使用示例
├── logs/ # 日志（通常不提交到版本控制）
├── .gitignore # Git忽略规则
├── requirements.txt # 依赖
└── README.md
3. 特定文件夹命名建议
3.1 源代码
src/：存放源代码（推荐）。my_package/：主包名，通常与项目名一致。core/：核心功能模块。api/：API接口层。models/：数据模型。services/：业务逻辑。utils/或helpers/：工具函数。config/：配置管理。
3.2 测试
tests/：测试代码。unit/：单元测试。integration/：集成测试。fixtures/：测试数据。
3.3 数据
data/：数据文件。data/raw/：原始数据（通常只读）。data/processed/：处理后的数据。data/interim/：中间数据。data/external/：外部数据。
3.4 文档
docs/：项目文档。docs/api/：API文档。docs/guides/：使用指南。docs/images/：文档中的图片。
3.5 其他
scripts/：脚本（如部署、数据处理）。notebooks/：Jupyter notebooks。examples/：使用示例。assets/：静态资源（如图片、字体）。logs/：日志（通常添加到.gitignore）。tmp/：临时文件（添加到.gitignore）。
4. 最佳实践
- 一致性：保持整个项目命名风格一致。
- 模块化：按功能划分模块，避免单个文件夹过于庞大。
- 避免深度嵌套：文件夹层级不宜过深（建议不超过4层）。
- 版本控制：
- 将
data/,logs/,tmp/等目录添加到.gitignore。 - 只提交必要的文件（如配置模板，而非敏感信息）。
- 将
- 使用配置文件：将环境配置（如数据库连接、API密钥）放在单独的配置文件中。
5. 工具推荐
- Cookiecutter：用于生成项目模板，如 cookiecutter-data-science。
- Poetry：管理依赖和项目结构。
- PyPA推荐结构：参考 Python Packaging Authority 的建议。
合理的文件夹命名和结构设计能让你的项目更易于理解、维护和扩展。根据项目规模和需求选择合适的结构，保持灵活性和可扩展性。