Практика программной инженерии для разработчиков Python

Написание кода, который работает, это только первый шаг; написание кода с длительностью и масштабом требует профессионального инженерного мышления. Многие разработчики и специалисты по данным борются с кодом, который становится трудным для управления по мере роста проектов. Этот курс ликвидирует разрыв между базовыми скриптами и профессиональной разработкой программного обеспечения, сосредоточив внимание на основных принципах, которые делают ваш код Python многоразовым, совместным и надежным. Вы научитесь изменять свои привычки программирования, используя стандартные рабочие процессы, используемые инженерами программного обеспечения для эффективного решения сложных проблем. Через письменные объяснения и примеры на основе кода вы узнаете, как структурировать свою работу в долгосрочной перспективе. Что вы узнаете: - Применять модульность для разбиения сложных сценариев на управляемые, многоразовые компоненты - Реализация всеобъемлющей документации с использованием современных стандартов docstring и типов подсказок - Автоматизация проверки качества кода с использованием тестирования рамок, как pytest для обеспечения надежности - Структурировать проекты Python для распространения с использованием современных соглашений по упаковке - Практикуем принципы чистого кода для улучшения читаемости и долгосрочного обслуживания - Эффективное управление зависимостями и средами для воспроизводимых результатов Курс начинается с основных определений качества программного обеспечения и структуры проекта, а затем переходит к практическому применению модульной конструкции, автоматизированного тестирования и создания пакетов. Вы закончите курс, применив эти концепции к реальному проекту текстового анализа. Этот курс предназначен для начинающих, которые знакомы с основным синтаксисом Python, но хотят сделать свой рабочий процесс более профессиональным. Начните создавать более надежные и профессиональные проекты на Python сегодня.