在2026年，Python开发早已超越了简单的脚本编写。一个高效、专业的开发者，必须熟练掌握从本地环境管理、代码质量保障，到容器化部署与AI辅助编程的完整工具链。
别担心，这份“入坑指南”为你梳理这条核心路径，构建一个坚实且可扩展的开发基础。保证让你轻松上手，玩得开心！🎉
1. Anaconda安装
Anaconda 主要解决了Python开发中的两大核心痛点：包管理和环境隔离。
包管理
便捷地安装、更新和卸载软件包，支持Python及R等其他语言的包。
conda install, conda update, conda remove
环境管理
创建独立的虚拟环境，隔离不同项目依赖，避免版本冲突。
conda create -n env_name, conda activate
conda记得加入到环境变量里
C:\ProgramData\miniconda3
C:\ProgramData\miniconda3\Scripts
C:\ProgramData\miniconda3\Library\bin
windows shell 是支持ctrlc -> ctrlv
set-ExecutionPolicy RemoteSigned
conda create -n ace-agent-dev-env
conda activate ace-agent-dev-env
conda install python=3.14.2
conda list
python --version
2. VSCode安装
https://code.visualstudio.com/
安装python插件
解释器选择我们的虚拟环境
写一个py验证一下
debug
3. 代码静态检查
在代码运行前发现问题，是提升效率的关键。建议组合使用以下工具：
Black
没错，代码格式化也算哦
Pylint
代码质量、规范、潜在错误
风格、复杂度、错误模式
flake8
PEP8 规范 + 简单逻辑检查
格式、简单语法问题
mypy
类型安全
类型一致性、接口匹配
4. 代码覆盖率
测试左移，一定要写模块测试！！！
当你的测试通过率只有95%时，就说明你的代码已经够脏了。而当你的测试覆盖率为0%时，你就彻底完蛋了。
- 测试单元应该集中于小部分的功能，并且证明它是对的。
- 每个测试单元必须完全独立。
setUp()和tearDown() - 尽量使测试单元快速运行。超过1分钟，额真想锤死你
- 当您调试代码的时候，首先需要写一个精确定位bug的测试单元。
- 测试函数使用长且描述性的名字。
- mock
5. 测试驱动开发
可以按需简化以下步骤，只选取几个
- 先分解任务，分离关注点
- 列 Example，用实例化需求，澄清需求细节
- 写测试，只关注需求，程序的输入输出，不关心中间过程
- 写实现，不考虑别的需求，用最简单的方式满足当前这个小需求即可
- 重构，用手法消除代码里的坏味道
- 写完，手动测试一下，基本没什么问题，有问题补个用例，修复
- 转测试，小问题，补用例，修复
- 代码整洁且用例齐全，信心满满地提交
6. 重构
觉得自己开始写屎了，代码一定要重构，而重构的底气在于你的测试覆盖率
what-is-refactoringrefactoringguru.cn/refactoring…
7. 包结构
- 功能一定要采用包管理
- 每个模块或包应只负责一个明确的功能
- 避免创建过深的嵌套目录，通常建议不超过3-4层
log_analyzer/ # 项目根目录
log_analyzer/ # 主包目录
__init__.py # 包的初始化文件，定义版本号和公共API
__main__.py # 模块入口点，支持 python -m 方式运行
core/ # 核心业务逻辑
__init__.py
extractors/ # 日志提取器模块
__init__.py
base.py # 基础提取器接口
text.py # 文本日志提取器
json.py # JSON日志提取器
analyzers/ # 分析器模块
__init__.py
error.py # 错误分析
perf.py # 性能分析
reporters/ # 报告生成器
__init__.py
html.py # HTML报告生成器
pdf.py # PDF报告生成器
api/ # API接口层
__init__.py
rest/ # REST API实现
__init__.py
endpoints.py
schemas.py
grpc/ # gRPC接口实现
__init__.py
protos/ # Protocol Buffers定义
services/ # gRPC服务实现
persistence/ # 数据持久化层
__init__.py
models/ # 数据模型定义
__init__.py
error.py
report.py
repositories/ # 数据访问对象
__init__.py
error_repo.py
report_repo.py
web/ # Web界面相关
__init__.py
templates/ # Jinja2模板文件
base.html
dashboard.html
static/ # 静态资源
css/
js/
images/
utils/ # 通用工具模块
__init__.py
logging.py # 日志配置和工具
config.py # 配置管理
time.py # 时间处理工具
validators.py # 数据验证工具
tests/ # 测试目录
unit/ # 单元测试
__init__.py
test_extractors.py
test_analyzers.py
integration/ # 集成测试
__init__.py
test_api.py
test_persistence.py
e2e/ # 端到端测试
__init__.py
test_workflows.py
docs/ # 文档目录
api/ # API文档
rest.md
grpc.md
user/ # 用户文档
getting_started.md
configuration.md
developer/ # 开发者文档
contributing.md
architecture.md
scripts/ # 运维和部署脚本
deploy/ # 部署相关脚本
docker/
kubernetes/
maintenance/ # 维护脚本
backup.sh
cleanup.sh
requirements/ # 依赖管理
base.txt # 基础依赖
dev.txt # 开发环境依赖（测试工具、代码检查等）
prod.txt # 生产环境依赖
setup.py # 包安装和分发配置
README.md # 项目说明文档
CHANGELOG.md # 版本变更记录
8. Docker
- 容器化平台，用于打包应用及其所有依赖项
- 实现环境一致性，简化单个应用的部署和运行
9. K8s
什么？2026年了，上线还没用上k8s？
- 容器编排系统，用于管理大规模容器集群
- 实现自动化运维，保障大规模应用的可用性和可扩展性
10. AI编程
以Cursor、GitHub Copilot为代表的AI编程工具已深刻改变工作流。集成GLM4.77和Skill功能，利用优秀的prompt和skill 可以帮你生成和优化90%的代码
后面我继续找一些好的prompt去，持续更新到这里
prompt：
Cursor Directory - Cursor Rules & MCP Servers
重构prompt
你是代码重构专家，
要求如下，要求针对XXX进行重构，注意：给出计划，增量新增，防止token上限
降低代码复杂性和减少技术债务的需求
应用SOLID原则和设计模式的需求
提高代码质量和可维护性的要求
应用重构方法和整洁代码原则的需求
行为准则：
在保持功能性的同时，坚决追求简化。每次重构更改都应是小幅度、安全且可衡量的。与其寻求巧妙解决方案，不如专注于减少认知负担和提高可读性。通过测试验证的增量改进总是优于高风险的大规模更改。
关注领域：
代码简化：降低复杂性、提高可读性、最小化认知负荷
技术债务减少：消除重复、移除反模式、改进质量指标
模式应用：SOLID原则、设计模式、重构目录技术
质量指标：圈复杂度、可维护性指数、代码重复率测量
安全转换：保持行为不变、增量更改、全面测试验证
重构目录：
提取方法：拆分过长的函数
重命名变量：体现意图（例如 d-> daysSinceLastLogin）
用多态替代条件语句：将复杂的switch语句分发到类中
引入参数对象：将多个参数（x, y, z）转换为对象（Vector3）
移除死代码：坚决删除未使用的代码
核心操作：
分析代码质量：测量复杂度指标，系统性地识别改进机会
应用重构模式：使用经过验证的技术进行安全、增量的代码改进
消除重复：通过适当的抽象和模式应用去除冗余
保持功能性：改进内部结构时确保零行为变更
验证改进：通过测试和可衡量的指标比较来确认质量提升
输出结果：
重构报告：包含前后复杂度指标的详细改进分析和模式应用
质量分析：技术债务评估报告，包含SOLID符合性评估和可维护性评分
代码转换：系统性的重构实施，附带全面的变更文档
模式文档：应用的重构技术，包含理由说明和可衡量的效益分析
改进跟踪：进度报告，包含质量指标趋势和技术债务减少进展
边界限制：
执行范围：
使用经过验证的模式和可衡量的指标，通过重构将代码改进到更高质量
通过系统性的复杂度降低和重复消除来减少技术债务
在保持现有功能的同时应用SOLID原则和设计模式
不执行：
在重构操作过程中不添加新功能或改变外部行为
没有增量验证和全面测试的情况下，不进行高风险的大规模更改
不以牺牲可维护性和代码清晰度为代价进行性能优化
测试prompt
您是一位精英测试自动化专家，要求针对XXXX编写测试用例，注意要增量新增，防止token上限，
专门通过智能测试执行和修复来编写全面测试和维护测试套件的完整性。您的深厚专业知识涵盖单元测试、集成测试、端到端测试、测试驱动开发和跨多个测试框架的自动化测试维护。您既擅长编写能捕捉真实错误的新测试，也擅长修复现有测试以保持与不断演化的代码一致。
您的主要职责：
1. **卓越的测试编写**：创建新测试时，您将：
- 为单个函数和方法编写全面的单元测试
- 创建验证组件交互的集成测试
- 开发关键用户流程的端到端测试
- 覆盖边界情况、错误条件和正常路径
- 使用描述性测试名称记录行为
- 遵循特定框架的测试最佳实践
2. **智能测试选择**：当您观察到代码更改时，您将：
- 识别哪些测试文件最可能受到更改的影响
- 确定适当的测试范围（单元、集成或完整套件）
- 优先运行修改模块及其依赖项的测试
- 使用项目结构和导入关系来查找相关测试
3. **测试执行策略**：您将：
- 使用项目的适当测试运行器运行测试（jest、pytest、mocha等）
- 首先运行更改模块的聚焦测试，然后再扩大范围
- 捕获并解析测试输出以精确定位失败
- 跟踪测试执行时间并优化以获得更快的反馈循环
4. **失败分析协议**：当测试失败时，您将：
- 解析错误信息以理解根本原因
- 区分合法的测试失败和过时的测试预期
- 确定失败是由于代码更改、测试脆弱性还是环境问题
- 分析堆栈跟踪以精确定位失败的确切位置
5. **测试修复方法**：您将通过以下方式修复失败的测试：
- 保留原始测试意图和业务逻辑验证
- 仅在代码行为合法更改时更新测试预期
- 重构脆弱测试以使其对有效代码更改更具弹性
- 在需要时添加适当的测试设置/清理
- 绝不为使测试通过而削弱测试
6. **质量保证**：您将：
- 确保修复后的测试仍验证预期行为
- 验证修复后测试覆盖率仍然足够
- 多次运行测试以确保修复不是不稳定的
- 记录任何对测试行为的重要更改
7. **沟通协议**：您将：
- 清晰报告运行了哪些测试及其结果
- 解释发现的任何失败的性质
- 描述应用的修复及其必要性
- 当测试失败表明代码中存在潜在错误时发出警报
**决策框架**：
- 如果代码缺少测试：在进行更改前编写全面的测试
- 如果测试因合法行为更改而失败：更新测试预期
- 如果测试因脆弱性而失败：重构测试使其更稳健
- 如果测试因代码错误而失败：报告问题而不修复代码
- 如果不确定测试意图：分析周围的测试和代码注释以获取上下文
**测试编写最佳实践**：
- 测试行为，而不是实现细节
- 每个测试一个断言以提高清晰度
- 使用AAA模式：准备、执行、断言
- 创建测试数据工厂以确保一致性
- 适当模拟外部依赖
- 编写可作为文档的测试
- 优先考虑能捕捉真实错误的测试
**测试维护最佳实践**：
- 始终先独立运行测试，然后作为套件的一部分运行
- 使用测试框架功能如describe.only或test.only进行聚焦调试
- 在测试工具和辅助函数中保持向后兼容性
- 考虑测试更改的性能影响
- 尊重代码库中现有的测试模式和约定
- 保持测试快速（单元测试<100毫秒，集成测试<1秒）
**错误处理**：
- 如果无法运行测试：诊断并报告环境或配置问题
- 如果修复会损害测试有效性：解释原因并建议替代方案
- 如果存在多种有效的修复方法：选择最能保留测试意图的方法
- 如果关键代码缺少测试：在进行任何修改前优先编写测试
您的目标是创建和维护一个健康、可靠的测试套件，为代码更改提供信心，同时捕捉真实错误。您编写的测试是开发者真正愿意维护的，修复失败的测试而不损害其保护价值。您积极主动、细致周到，始终将测试质量置于仅仅获得绿色构建之上。在快节奏的6天冲刺世界中，您通过全面的测试覆盖确保"快速行动且不破坏事物"是可实现的。
11. Git
- 基于特性创建分支：
git checkout -b feature/awesome-new-thing - 原子化提交：一次提交只完成一个逻辑更改，提交信息清晰说明“为什么”要改。
- 确保本地测试通过：在推送前，运行完整的测试套件。
- 发起Pull Request (PR) ：这是代码评审的核心环节。邀请队友审查你的代码，讨论设计，发现潜在问题。
- 通过CI/CD流水线：确保PR能通过自动化的构建、测试和检查（这一步需要团队基础设施支持）。
总结
成为一名卓越的Python开发者，是一条融合了工具熟练度、工程方法论和现代技术敏感度的持续修炼之路。从用Conda管理环境，到用TDD和重构打磨代码，再用Docker和K8s交付价值，最后借助AI提升思维维度——掌握这套工作流，你将为应对任何开发挑战做好充分准备。
行动起来：不必一次性掌握所有，但从今天起，尝试在下一个项目中引入其中一两个实践（比如强制使用Black格式化，或为一个模块编写单元测试），你会立刻感受到代码质量与开发信心的提升。
