Python分层开发是一种将应用划分为表示层（UI交互）、业务逻辑层（核心规则处理）、数据访问层（数据库操作）等模块的架构模式，各层职责明确，通过接口通信，降低耦合度，便于独立开发、测试与维护，常见如Django的MTV模式（模型、模板、视图）、Flask的蓝图模块化，均体现分层思想，该模式提升代码复用性、系统扩展性，尤其适用于大型项目，能有效管理复杂度，保障开发效率与代码质量。
Python分层开发：构建清晰可扩展的系统架构
在Python开发中，随着项目规模的增长，“代码混乱”“难以维护”“修改功能牵一发而动全身”等问题常常出现，究其根源，往往是缺乏清晰的架构设计，分层开发作为一种经典的架构模式，通过将系统拆分为职责明确的层次，有效降低模块间耦合度，提升代码的可维护性、可扩展性和团队协作效率，本文将从分层架构的核心思想出发，结合Python生态中的实践案例,探讨如何通过分层开发构建高质量的系统。
分层架构的核心思想：解耦与单一职责
分层架构的本质是“关注点分离”（Separation of Concerns），即让系统中的不同模块负责不同的功能职责，通过明确的接口进行交互，而非直接耦合,其核心思想可概括为三点：
解耦：降低层间依赖
层与层之间通过“接口”而非“实现”进行通信，上层依赖下层的抽象接口，而非具体实现，业务逻辑层不需要关心数据存储是使用MySQL还是PostgreSQL，只需依赖数据访问层提供的“增删改查”接口即可，这种设计当底层存储变化时（如从MySQL迁移到MongoDB），只需修改数据访问层的实现,上层业务逻辑无需改动。
单一职责：每层只做一件事
每一层只承担一类核心职责，避免功能混杂。
- 表现层：负责用户交互（如HTTP接口、页面渲染）；
- 业务逻辑层：处理核心业务规则（如订单计算、权限校验）；
- 数据访问层：管理数据存储（如数据库操作、缓存读写）。
依赖倒置：高层不依赖低层
高层模块（如业务逻辑层）不应依赖低层模块（如数据访问层），而应共同依赖抽象接口，这一原则通过Python的抽象基类（ABC）或协议（typing.Protocol）实现,确保层间依赖的稳定性。
Python中常见的分层模型
Python生态中，分层架构的实践形式多样，从简单的三层架构到复杂的领域驱动设计（DDD），可根据项目规模灵活选择,以下是几种主流模型：
经典三层架构：最通用的分层模式
三层架构是分层开发的基础，适用于大多数中小型Python项目，包含以下三层：
（1）表现层（Presentation Layer）
职责：处理用户交互，接收请求并返回响应，在Web开发中，表现为API接口、页面路由等。
Python实践：
- 使用Flask、FastAPI、Django等框架的路由功能定义接口；
- 通过请求解析（如Pydantic验证请求数据）和响应封装（如JSON格式化）与业务逻辑层交互。
（2）业务逻辑层（Business Logic Layer, BLL）
职责：系统的核心，负责处理业务规则、流程控制和数据校验。“用户下单”逻辑包括库存检查、优惠计算、订单生成等。
Python实践：
- 将业务逻辑封装为独立的Service类（如
OrderService）； - 通过依赖注入（Dependency Injection）接收数据访问层的接口，避免直接依赖具体实现。
（3）数据访问层（Data Access Layer, DAL）
职责：管理数据的持久
