Risolvere una sfida di refactoring del tennis in Python utilizzando SOLID |  di Tomer Gabay |  Febbraio 2024

 | Intelligenza-Artificiale

Un’illustrazione passo passo di come utilizzare SOLID per risolvere una sfida di refactoring

fotografato da Luca Davies SU Unsplash

introduzione

Le sfide del refactoring del codice sono ben note agli ingegneri del software, ma meno ai data scientist, sebbene anche i data scientist possano trarre grandi vantaggi dalla pratica di tali sfide. Mettendoli in pratica, soprattutto quando applichi i principi SOLID, impari a scrivere un codice molto migliore; codice modulare, di alta qualità e orientato agli oggetti. Padroneggiare i principi SOLID come data scientist può migliorare sostanzialmente la qualità e la gestibilità dei progetti di data science. Ciò è particolarmente cruciale nei team in cui la maggior parte dei data scientist sono statistici e matematici di origine, che potrebbero avere meno familiarità con i fondamenti della programmazione rispetto agli ingegneri del software.

Sono disponibili molte sfide di refactoring online. Forse il più famoso è il La rosa dorata disse. Un altro divertente kata di refactoring è il Kata di refactoring del tennische affronteremo in questo articolo.

Spesso queste sfide sono chiamate kata. Nel contesto di un “kata di refactoring”, la parola “kata” è presa in prestito dalle arti marziali, dove si riferisce a una routine di pratica strutturata. Nelle arti marziali, un kata è una sequenza di movimenti e tecniche che vengono praticati ripetutamente per migliorare l’abilità e la fluidità.

https://github.com/emilybache/Tennis-Refactoring-Kata (licenza MIT)

Vai a https://github.com/emilybache/Tennis-Refactoring-Kata e seleziona “Utilizza come modello” nel pulsante verde in alto a destra.

Clona il modello e accedi al repository nel tuo terminale. Poi, cd dentro pitone directory, creare un ambiente virtuale e installare le dipendenze. Per verificare se tutto funziona, esegui pytest. Puoi copiare e incollare i comandi seguenti nel tuo terminale.

cd python
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # on mac or linux
# .venv\Scripts\activate # on windows
pip install -r requirements.txt
pytest

Fonte: towardsdatascience.com

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