Python 개발 가이드라인
GitLab v19.1이 문서는 GitLab에서 Python 코드를 개발할 때 채택하는 규칙과 관행을 설명합니다. 코드베이스에서 Python을 사용하는 예시는 다음과 같습니다: GitLab Duo Workflow Service Evaluation Framework
이 문서는 GitLab에서 Python 코드를 개발할 때 채택하는 규칙과 관행을 설명합니다. GitLab은 주로 Ruby on Rails로 구축되어 있지만, 생태계를 활용해야 할 때 Python을 사용합니다.
코드베이스에서 Python을 사용하는 예시는 다음과 같습니다:
이 문서는 데이터 사이언스 프로젝트에서의 Python 사용 지침은 다루지 않습니다. 해당 내용은 Data Team Platform Guide를 참조하세요.
설계 원칙#
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툴링은 단기 및 장기 모두에서 기여자가 목표를 달성하는 데 도움이 되어야 합니다.
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GitLab의 Python 코드베이스에 익숙한 개발자라면 GitLab의 다른 모든 Python 코드베이스에서도 친숙함을 느낄 수 있어야 합니다.
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이 문서는 Python 전문가부터 일회성 기여자까지, 목표와 동기에 상관없이 모든 기여자를 지원해야 합니다.
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우리는 외부 가이드라인을 따르기 위해 노력하지만, 필요한 경우 GitLab 기여자에게 더 적합한 규칙을 선택합니다.
개발 시 Python을 고려해야 하는 경우#
GitLab에서 개발 시 Ruby를 항상 첫 번째 선택으로 고려해야 합니다. 커뮤니티가 더 크고, 지원이 더 잘 되며, 배포가 더 쉽기 때문입니다. 그러나 Python을 사용하는 것이 이 패턴을 깨는 데 가치가 있는 경우도 있습니다. 예를 들어, AI와 ML을 다룰 때는 대부분의 오픈 소스가 Python을 사용하며, Ruby를 사용하면 대규모 코드베이스를 직접 구축하고 유지 관리해야 합니다.
Python 학습#
새 Python 애플리케이션 생성#
새 코드베이스를 위한 라이브러리 및 파이프라인 스캐폴딩