Как организовать рабочий процесс разработки на Python с использованием нескольких проектов?

Для организации рабочего процесса разработки на Python с использованием нескольких проектов можно применять следующие подходы:

• Создание изолированной среды для каждого проекта. nuancesprog.ru Для этого используют контейнеры и инструмент композиции контейнеров, например Docker Compose. nuancesprog.ru Контейнеризация позволяет добиваться одинаковых результатов на разных платформах, избегать конфликтов зависимостей и поддерживать в чистоте стандартную среду разработки. nuancesprog.ru
• Использование виртуального окружения. proglib.io Если проекты требуют разные версии Python и/или разные версии библиотек, то с помощью виртуального окружения можно создать изолированный контейнер с нужными версиями под каждую задачу. proglib.io Для этого используют, например, инструменты pipenv или Anaconda. proglib.io
• Применение модульного проектирования. labex.io Это подход к разработке программного обеспечения, при котором сложные системы разбиваются на более мелкие, независимые и повторно используемые компоненты. labex.io В Python это означает организацию кода в отдельные модули и пакеты, которые могут быть легко поддержаны, протестированы и интегрированы. labex.io
• Использование системы контроля версий. labex.io Например, Git. labex.io Также можно настраивать CI/CD-каналы. labex.io

При работе с несколькими проектами в одной среде разработки важно согласовывать версии, настраивать зависимости и конфигурацию. nuancesprog.ru