Bonnes pratiques de développement pour la data science

Programme

Dans ce chapitre nous allons voir:

• Les bases de la gestion des paquets en python avec pyenv et conda
• Comment documenter et packager son code pour qu'il soit facilement réutilisable
• Les bases de la gestion collaborative de projets informatique avec Git

Apprendre a écrire du code maintenable

Certaines bonnes pratiques de développement pour python sont très utiles à connaître, comme les conventions PEP, les linters ou les design patterns. Si vous n'etês pas suffisament familiers avec ces concepts, vous pouvez consultez quelques chapitres de ce cours d'Open Classroom pour apprendre a écrire du code facilement maintenable

Leçon: Gestion de paquets python

Dans cette leçon, nous allons voir des outils pour gérer ses paquets python en utilisant des environnements virtuels

Leçon: Documenter et packager son code

Dans cette leçon, nous allons voir les bonnes pratiques de la communauté python pour packager son code afin de faciliter son développement, son installation et sa distribution.

Leçon: Les bases de la gestion collaborative de projet avec Git

Dans cette leçon, nous allons voir les bases de la gestion de projets informatiques avec le gestionnaire de version git

Exercice

Maintenant que vous avez vu et compris ces bonnes pratiques, prenez le temps de mettre en place votre environnement de travail pour qu'il soit fonctionnel : dans le cas contraire, vous risquez de perdre du temps pendant la formation !

• Installez python et les paquets essentiels dans un environnement virtuel dédié (vous pouvez consulter la section Installations du cours pour vous aider).
• Entraînez vous à prendre en main pyenv et conda en vérifiant que vous avez bien installé tous les paquets essentiels
• Configurer Github ou Gitlab pour vos projets et familiarisez vous avec le workflow présenté