下面的Test Pyramid摘自Martin Fowler的 文章,越高层次产生的用户价值会更高且更慢,越低层次的产生的价值更低且更快,你所写的任何一行单元测试代码对于你的用户来说都是不可见的,他能感知到的只能通过UI来体现。可以看出我们需要很多的单元测试来保证我们的代码质量,这对开发人员来说是有巨大价值的,它能够帮开发人员快速发现且定位问题。
一提到用 Python 作图,很多人第一个想到的库肯定是 Matplotlib ,功能强大,但是相应地安装所需要的依赖就多。有些开发者在自己的工作流中有简单作图的需求,但是又不希望引入依赖关系复杂的 Matplotlib,所以就有了 Chart。
作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 链接:https://www.itcodemonkey.com/article/329.html(点击尾部阅读原文前往) 本文为大家整理了 Google
本文的英文原文地址是:Python for Data Science vs Python for Web Development 译者:EarlGrey@codingpy 译者一开始在Python日报上看到推荐,初步看看了,觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过,在翻译过程中,越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文,里面写的内容还是比较浅的,只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然,文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高,这点感觉并不是没有根据
本文的英文原文地址是:Python for Data Science vs Python for Web Development,发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐,初步看看了,觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过,在翻译过程中,越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文,里面写的内容还是比较浅的,只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然,文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高,这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文,它成
原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活。在本文中,我们将探讨以下话题:
本文由马哥教育Python自动化实战班4期学员推荐,转载自简书,作者为EarlGrey,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文是Toptal网站的程序员梳理的10大常见错误,非常有参考意义。大家在开发过程中需要格外注意。 常见错误1:错误地将表达式作为函数的默认参数 ---- 在Python中,我们可以为函数的
作者:Vik Paruchuri@Dataquest.io 译者:cystone 校对:EarlGrey 写博客是证明你的实力、深入学习和建立读者群的好方法。有许多数据科学和编程类博客帮助他们的作者找
来源:编程派 不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文是Toptal网站的
在整理过程中,我会尽量去官网找到官方对该工具的描述,包括中文和英文,保证原汁原味。
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