Ars bonae scripturae

psobczyk.github.io 1 rok temu

Kontynuujemy temat tworzenia wysokiej jakości oprogramowaniu w kontekście przetwarzania danych. W tym wpisie porównamy jak R i Python radzą sobie ze wspomaganiem użytkownika w pisaniu przejrzystego, dobrego kodu. Temat jest szeroki, skupimy się na 4 zagadnieniach:
Jak powinien wyglądać szablon projektu Data Science? Dlaczego konwencje nazewnictwa mają znaczenie i czym linter? Dlaczego ważna jest ujednolicone formatowania kodu? Czym jest CI/CD i jak wykorzystywać go do tworzenia wysokiej jakości oprogramowania? Python Zacznijmy od poezji: Zen of Python - PEP20.

Idź do oryginalnego materiału