Nel corso degli anni, ho visto e lavorato su numerosi script Python nei settori delle geoscienze e della petrofisica. In quel periodo ho visto (e anche scritto) una varietà di stili di codifica, dal codice ben organizzato e ben documentato a tutto in un singolo file Python con poca o nessuna organizzazione. Con quest’ultimo, può essere difficile mantenere, eseguire il debug e comprendere quando il codice viene rivisitato diversi mesi dopo. Lo scopo di scrivere il codice spesso determinerà lo stile utilizzato.
Se stiamo creando una sceneggiatura che può essere utilizzata una o due volte o stiamo lavorando con vincoli di tempo e pressioni rigorosi, allora potremmo non essere in grado di rendere le cose belle e organizzate come vorremmo. Tuttavia, se stiamo creando codice che utilizzeremo più volte o lo stiamo distribuendo ad altri utenti, e se abbiamo tempo, potremmo voler strutturare il codice o l’app in modo da renderlo adatto all’espansione successiva. Ciò può farti risparmiare tempo e mal di testa quando rivisiti il codice ed evita anche il dilemma di dimenticare cosa fa o cosa intendeva fare il codice.
Come geoscienziato, la programmazione potrebbe non far parte del tuo background naturale. Tuttavia, potresti aver visto e sentito colleghi e amici discutere delle app che hanno creato, cosa che ti ha ispirato a provarle.
In questo articolo condividerò cinque suggerimenti che ho imparato nel corso degli anni e che hanno migliorato le mie applicazioni Python di geoscienza. Lo faccio sperando che possano aiutare anche chi si avventura per la prima volta nel mondo di Python e del machine learning.
Questi suggerimenti sono ugualmente applicabili anche a chiunque non sia un geoscienziato e abbia appena iniziato a imparare Python.
Quando crei app Python all’inizio del tuo viaggio, potrebbe essere comodo e facile conservare tutto il codice in un’unica cartella. Tuttavia, man mano che il tuo progetto inizia a crescere in dimensioni e complessità, potrebbe diventare difficile mantenere e navigare nel codice base.
Fonte: towardsdatascience.com