“人马兽”实为requests+marshmallow+SQLAlchemy的戏称，对应HTTP调用、数据校验序列化与ORM三层；需依托Flask/FastAPI等框架手动组合，典型结构含app.py、models/、schemas/、services/、api/及extensions.py，并强调错误统一处理。
没有所谓“Python人马兽系列”的标准代码框架结构——这不是 Python 社区、主流库或任何公开技术文档中定义的概念，大概率源于某次玩笑、梗图、内部项目代号，或是对 requests、marshmallow、SQLAlchemy（三者缩写 R-M-S，谐音“人马兽”）的戏称。
确认你指的是否是 requests + marshmallow + SQLAlchemy 组合
如果实际想搭建的是 Web API 后端常用技术栈（HTTP 客户端 + 数据序列化 + ORM），那这个“人马兽”确实能对应上：
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requests：用于外部 HTTP 调用（比如调第三方服务），不是框架组件，但常出现在 service 层 -
marshmallow：专注数据校验与序列化，替代 Django REST Framework 的 Serializer 或 Pydantic 的 BaseModel（轻量级场景） -
SQLAlchemy：ORM 层，处理数据库映射与查询，支持 Core 和 ORM 两种风格
它们本身不构成“框架”，需手动组合。Flask 或 FastAPI 才是宿主框架。
典型分层目录结构（以 Flask 为例）
一个可维护的项目不会把所有代码塞进 app.py。推荐按职责切分，避免模型、校验、路由混在一起：
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myapi/ ├── app.py # 创建 Flask 实例、注册蓝本、初始化扩展 ├── config.py # 配置类（DEBUG、DATABASE_URL 等） ├── models/ │ ├── __init__.py # 导出所有 model，便于 from models import User │ └── user.py # class User(Base): ... ├── schemas/ │ ├── __init__.py # from .user import UserSchema │ └── user.py # class UserSchema(Schema): name = fields.Str(required=True) ├── services/ │ └── user_service.py # 封装业务逻辑，如 create_user() 中调用 schema.load() + model.save() ├── api/ │ ├── __init__.py │ └── users.py # 蓝本，定义 /users 路由，调用 service 层 └── extensions.py # 初始化 db = SQLAlchemy(), ma = Marshmallow()
关键点：
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extensions.py必须延迟初始化（用工厂函数或init_app()），否则循环导入 -
schemas不应直接依赖models（避免序列化时意外触发数据库查询），用load_only/dump_only控制字段方向 - 不要在路由函数里写
schema.load(request.json)—— 提取到 service 层或自定义装饰器中
marshmallow 与 Pydantic 的现实取舍
很多人选 marshmallow 是因历史项目或需要与 Flask-RESTful 深度集成，但新项目更常选 Pydantic（尤其搭配 FastAPI）：
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marshmallow：运行时校验强，支持复杂嵌套、预/后处理钩子（pre_load），但语法稍冗长，类型提示支持弱 -
Pydantic：原生type: str注解驱动，IDE 支持好，BaseModel.model_dump()比schema.dump(obj)直观；但 v1 和 v2 的Config写法不兼容 - 二者都不能自动从
SQLAlchemymodel 生成 schema —— 必须手动定义或借助sqlalchemy2pydantic这类工具（有局限性，不推荐生产直接用）
真正容易被忽略的，是错误处理的一致性：marshmallow.ValidationError、sqlalchemy.exc.IntegrityError、网络超时异常，得统一转成 JSON 响应格式，而不是任其冒泡成 500。这比目录结构重要得多。
