Princípios de engenharia de software em Python
Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.
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Descrição do Curso
Os cientistas de dados podem obter grandes benefícios ao aprender conceitos da área de engenharia de software, o que lhes permite reutilizar mais facilmente seu código e compartilhá-lo com os colaboradores. Neste curso, você aprenderá tudo sobre as importantes ideias de modularidade, documentação e testes automatizados, e verá como elas podem ajudá-lo a resolver problemas de ciência de dados mais rapidamente e de uma forma que o deixará feliz no futuro. Você poderá até mesmo usar seus conhecimentos adquiridos em engenharia de software para escrever seu próprio pacote Python para realizar análises de texto.
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Engenharia de software e ciência de dados
GratuitoPor que você, como cientista de dados, deve se preocupar com os conceitos de engenharia de software? Aqui, abordaremos conceitos específicos de engenharia de software e como essas ideias importantes podem revolucionar seu fluxo de trabalho de ciência de dados!
Python, ciência de dados e engenharia de software50 xpAs grandes ideias50 xpA modularidade do Python na natureza100 xpIntrodução aos pacotes e à documentação50 xpInstalação de pacotes com o pip50 xpAproveitamento da documentação100 xpConvenções e PEP 850 xpUsando o pycodestyle100 xpEm conformidade com PEP 8100 xpPEP 8 em documentação100 xp - 2
Escrevendo um módulo Python
Torne-se um desenvolvedor de pacotes Python completo, escrevendo seu primeiro pacote! Você aprenderá a estruturar e escrever código Python que pode ser instalado, usado e distribuído da mesma forma que pacotes famosos, como NumPy e Pandas.
Como escrever seu primeiro pacote50 xpRequisitos mínimos de pacote50 xpNomeação de pacotes100 xpReconhecimento de pacotes100 xpAdicionar funcionalidade aos pacotes50 xpAdicionando funcionalidade ao seu pacote100 xpUsando a nova funcionalidade do seu pacote100 xpTornando seu pacote portátil50 xpEscrevendo o arquivo requirements.txt100 xpInstalação dos requisitos do pacote50 xpCriando o setup.py100 xpListagem de requisitos em setup.py100 xp - 3
Utilização de classes
A programação orientada a objetos é um elemento básico do desenvolvimento do Python. Ao aproveitar as classes e a herança, seu pacote Python se tornará uma ferramenta muito mais poderosa para seus usuários.
Adicionando classes a um pacote50 xpEscrevendo uma classe para seu pacote100 xpUsando a classe do seu pacote100 xpAdição de funcionalidade às classes50 xpEscrevendo um método não público100 xpUsando a funcionalidade de sua classe100 xpClasses e o princípio DRY50 xpUsando a herança para criar uma classe100 xpAdicionar funcionalidade a uma classe filha100 xpUsando a classe de seu filho100 xpHerança em vários níveis50 xpExplorando com dir e ajuda100 xpCriando uma classe neta100 xpUsando métodos herdados100 xp - 4
Capacidade de manutenção
Agora você escreveu um pacote Python totalmente funcional para análise de texto! Para tornar a manutenção do seu projeto o mais fácil possível, utilizaremos as práticas recomendadas em torno de conceitos como documentação e testes de unidade.
Documentação50 xpIdentificação de bons comentários100 xpIdentificação de docstrings adequados100 xpEscrevendo docstrings100 xpA legibilidade conta50 xpUsando bons nomes de funções100 xpUsando bons nomes de variáveis100 xpRefatoração para facilitar a leitura100 xpTeste de unidade50 xpUsando o doctest100 xpUsando o pytest100 xpDocumentação e testes na prática50 xpDocumentando classes para o Sphinx100 xpIdentificação de ferramentas50 xpConsiderações finais50 xp
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