Toolverse
All skills

mlops-industrialization

by fmind

Guide to transform prototypes into robust, distributable Python packages using the src layout, hybrid paradigm, and strict configuration management.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
fmind
Category
Data Science
Views
2

About this skill

Guide to transform prototypes into robust, distributable Python packages using the src layout, hybrid paradigm, and strict configuration management.

How to use

  1. Przygotuj środowisko — upewnij się, że masz zainstalowany Python i menedżer pakietów uv, który będzie zarządzać zależnościami projektu.

  2. Utwórz strukturę katalogów zgodnie z layoutem src — stwórz katalog my-project/ z podkatalogami src/my_package/ zawierającymi trzy moduły: io/ (operacje wejścia-wyjścia), domain/ (czysta logika biznesowa) i application/ (orkiestracja).

  3. Skonfiguruj pyproject.toml — umieść wszystkie metadane projektu i deklaracje zależności w pliku pyproject.toml zamiast setup.py, co stanowi nowoczesny standard pakietowania.

  4. Podziel kod na warstwy — przenieś logikę biznesową do warstwy domain (czyste funkcje, brak efektów ubocznych), operacje I/O do warstwy io (klasy zarządzające połączeniami), a orkiestrację do warstwy application (łączenie domeny z I/O).

  5. Zastosuj hybrydowy paradygmat — w warstwie domain używaj funkcji czystych lub immutable dataclasses, w warstwie io stosuj klasy OOP do zarządzania stanem, zapewniając przewidywalność i testowość kodu.

  6. Zbuduj i dystrybuuj pakiet — użyj uv do zainstalowania pakietu lokalnie, a następnie przygotuj go do dystrybucji jako gotowy moduł Pythona z pełną separacją kodu źródłowego od narzędzi.

Related skills