Python工作流有哪些最佳实践

使用虚拟环境：在项目中使用虚拟环境可以避免依赖冲突和版本不一致的问题，建议使用virtualenv或者conda创建虚拟环境。

使用版本控制：使用Git等版本控制工具来管理代码，可以方便团队协作、版本控制和代码回滚。

使用Python包管理工具：使用pip或conda管理Python包，可以方便安装、更新和删除Python包。

编写模块化代码：将代码模块化，遵循单一职责原则，易于维护和重用。

使用单元测试：编写单元测试可以确保代码的正确性，建议使用pytest或unittest进行单元测试。

使用日志记录：在代码中添加日志记录可以方便调试和排查问题，建议使用Python的logging模块。

使用代码规范检查工具：使用flake8、pylint等代码规范检查工具可以帮助保持代码风格的一致性。

使用文档生成工具：编写文档可以方便团队成员了解代码的功能和使用方法，建议使用Sphinx等文档生成工具。

使用持续集成工具：使用持续集成工具可以自动化构建、测试和部署代码，例如Jenkins、Travis CI等。

使用容器化技术：使用Docker等容器化技术可以方便部署和管理Python应用，提高可移植性和扩展性。