前言
本文从一个规范的Python项目目录结构开始，介绍了一个Python项目应该遵序的一些编码规范，以及与持续集成相关的工具使用。由于网上众多Python项目是使用TravisCI进行持续集成，跟使用Jenkins+SonarQube方案不一样，所以我们重新研究了如何整合这些内容。
- 基于Jenkins进行集成
- 基于Nosetests进行自动化测试
- 基于coverage.py进行代码覆盖率检查
另外为了进一步解决自动化测试、开发过程的种种问题，我们也对以下工具进行了研究。
- 基于virtualenv进行测试环境隔离的，它的目标很简单：如果你的一台机子中有很多Python项目，每个都有不同的依赖（可能相同的包，但是依赖不同的版本），仅仅在一个Python安装环境中管理这些依赖几乎是不可能的
- 基于Sphinx生成Python代码文档，Sphinx是已经被用来生成Python官方文档和大多数流行的Python项目文档的工具。
部分参考Open Sourcing a Python Project the Right Way
1. Python项目的目录结构
一个完整的Python项目，可以参考gitlab上的python-ci-demo项目的目录结构