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出色代码成就机器学习：数据科学的软件工程技巧和最佳实践( 三 )

【出色代码成就机器学习：数据科学的软件工程技巧和最佳实践】
图源: freecodecamp
无论是在数据科学还是软件开发中 ， 使用版本控制系统都有很多好处 。
· 跟踪你的更改
· 回滚到任何以前的代码版本
· 团队成员之间通过合并和请求进行有效的协作
· 提高代码质量
· 代码审查
· 为团队成员分配任务 ， 并提供“持续集成”和“持续交付”挂钩 ， 以自动构建和部署项目 。
出色代码成就机器学习：数据科学的软件工程技巧和最佳实践
本文插图
图源: Atlassian
6．测试代码
如果你要构建一个执行一系列操作的数据管道 ， 且要确保它能够按照设计的目的执行 ， 其中一种方法是编写可检查预期行为的测试 。 测试可以像检查函数的输出形状或期望值一样简单 。
出色代码成就机器学习：数据科学的软件工程技巧和最佳实践
本文插图
图源：https://pytest-c-testrunner.re
为功能和模块编写测试有很多好处：
· 它提高了代码的稳定性 ， 并使错误更容易发现 。
· 防止意外输出
· 有助于检测边缘情况
· 防止将破损的代码推向生产环境
7.使用日志记录
一旦代码的第一个版本运行了 ， 你需要监察每个步骤 ， 以了解发生了什么、跟踪进度或发现错误 ， 你可以使用日志记录 。 以下是有效使用日志记录的一些技巧：
· 根据要记录的消息的性质 ， 使用不同的级别（调试 ， 信息 ， 警告） 。
· 在日志中提供有用的信息 ， 以帮助解决相关问题 。
import logging logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG) logging.debug('This message should go to the log file') logging.info('So should this') logging.warning('And this, too')
出色代码成就机器学习：数据科学的软件工程技巧和最佳实践
本文插图
图源：techgig
告别代码噩梦 ， 这些小技巧要学起来 。
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