Помимо изучения самого языка Python , я должен учиться на ходу в повседневной работе, как решать реальные проблемы с Python и делиться решениями с другими коллегами.
ПоэтомуЯ хочу при запуске своих проектов с нуля загружать их уже с продвинутым уровнем для хорошей читаемости 1 и модульного тестирования и иметь более или менее удобную эффективную среду (помимо того, что является вопросом вкуса, подверженным ошибками хорошо читаемый код находится в фокусе).
Вот что я нашел до сих пор - что бы вы еще добавили?
- Установите не сам Python, а Anaconda distro
- Организовать проект в понятной и понятной структуре:
- Если вы работаете с объектно-ориентированным языком, подумайте Объект и классы Python
- Контроль качества кода:
- Рассмотрите возможность добавления Dockerfile с необходимыми зависимостями для демонстрации того, как ваши тесты проходят в данной среде операционной системы
Существует также полезная информация о том, что файл __init__.py модулей может содержать.
Ответы приветствуются, также указывая, что специфично для Python, но не зависит от инструментааспекты, которые следует учитывать при интеграции с набором инструментов DevOps, например контроль исходного кода, непрерывная интеграция и управление двоичными пакетами.
1 Я заметил, что тег clean code и связанные с ним приводят к самоуверенным дискуссиям;поэтому я решил следовать, где это возможно, рекомендациям Google, PEP и Pylint.