主要观点：作者最初构建 Python 项目时只关注功能实现，后来发现代码存在问题，如耦合度高、测试困难等，在资深开发者介绍下了解到依赖注入（Dependency Injection，DI），并介绍了 DI 的概念、工作方式、在 Python 中的应用及使用 dependency-injector 库的示例，强调 DI 可改善代码结构、便于测试等，最后呼吁读者尝试使用 DI 来写出更优质的 Python 代码。

关键信息：

• DI 是“给我所需，不要让我自己创建”，可实现依赖外部注入，便于替换和促进松耦合。
• 无 DI 时代码耦合度高，如 DataProcessor 类直接创建数据库连接，切换数据库或测试困难。
• 有 DI 时，将依赖作为参数传递给类，如 DataProcessor 类接收外部传入的数据库。
• dependency-injector 库提供容器（Container）和提供者（Provider）来管理依赖，有 Factory、Singleton 等类型。
• 示例中通过 Container 配置和管理各种依赖，如数据库和服务，在 ETL 管道中使用 DI 实现各组件的协作。

重要细节：

• 安装 dependency-injector 库的命令为pip install dependency-injector。
• 容器像依赖的注册表，知道如何创建组件和组件所需的依赖。
• 提供者用于告诉容器如何创建对象，如 Factory 每次创建新实例，Singleton 只创建一个实例。
• 在使用容器时，先加载配置文件，然后创建带有自动解析依赖的对象，如pipeline = container.etl_pipeline()。
• 在 ETLPipeline 类中，通过构造函数接收依赖，并在 run 方法中使用这些依赖进行数据处理。