shablona 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

shablona 是一个针对小型科学 Python 项目的模板项目。该项目遵循了科学 Python 生态系统的标准和约定，可以帮助用户更容易地分享代码、测试代码、记录文档以及跟踪代码的演变。使用 shablona 作为模板，可以快速搭建结构清晰、易于维护的科研项目。

项目的核心功能

shablona 的核心功能是为科学计算提供了一套标准化的项目结构，包括模块化设计、自动化测试、文档生成等。它的目标是帮助科研人员专注于科研本身，而不是项目的搭建和维护。

项目使用了哪些框架或库？

项目使用了以下框架或库：

• pytest：用于自动化测试。
• numpy：用于数值计算。
• Sphinx：用于生成文档。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• README.md：项目说明文件。
• shablona/：项目核心代码目录，包含 __init__.py 和 shablona.py 等文件。
• data/：存储项目数据。
• tests/：存储测试代码。
• doc/：存储文档相关文件。
• setup.py：项目配置文件。
• 其他配置文件和脚本。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增强核心功能：可以扩展 shablona.py 中的类和函数，增加新的计算方法和模型。

2. 扩展数据支持：增加对更多数据格式的支持，或者整合数据库等数据存储解决方案。

3. 测试自动化：进一步扩展 tests/ 目录中的测试用例，提高测试覆盖率。

4. 文档完善：完善 doc/ 目录中的内容，增加用户指南、API 文档等。

5. 集成其他库：根据项目需求，集成其他科学计算或数据分析库，如 scikit-learn、pandas 等。

6. 社区支持：建立社区，吸引更多开发者参与项目维护和扩展。

通过上述方向，可以使 shablona 项目更加完善，更好地服务于科研计算领域。