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codingstyle/codingstyle.rst

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@@ -124,7 +124,7 @@ update: 经验表明,TDD未必是必要的,但是单元测试是很必要的
124124
* 一次只做一件事。尽量避免复杂度过高的逻辑,尽量做到代码简单,意图明确。
125125
* 高内聚,低耦合。意义相近的东西应该放到同一个地方。写代码的时候想着怎么测试它就能避免过度复杂,耦合严重的代码。
126126
* 代码应当易于理解。 《代码大全》、《编写可读代码的艺术》、《代码整洁之道》啥的都是告诉你代码最好自解释,好理解。记住代码首先是给人看的,其次才是让机器执行的,不要过度设计。同时警惕你觉得过于『精巧』的实现,很有可能成为以后代码维护的大坑。
127-
* 不要过早优化,最小可用原则。先测量,后优化。根据二八定律,大部分性能瓶颈只在20%的部分,这些才是真正需要优化的地方。
127+
* 不要过早优化,最小可用原则。先测量(profiler),后优化。根据二八定律,大部分性能瓶颈只在20%的部分,这些才是真正需要优化的地方。
128128
* 不要炫技,可读性最重要。合适的地方使用合适的技巧,不要过度炫耀语法糖导致维护和理解困难。大部分人不是造轮子的,你用不着太多奇淫技巧。
129129
* 不要重复发明轮子。遇到问题首选稳定可靠的解决方案。比如处理excel报表等直接用pandas提供的函数非常方便,我经常看见还是有人自己写一堆恶心的处理函数而不用pandas。如果自己造轮子确保测试和文档,否则后续维护和上手会有很大成本。
130130
* 自动化。重复执行的任务应该使之自动化,你用的python是写自动化脚本最合适的语言。

codingtools/codingtools.rst

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@@ -63,7 +63,7 @@ Api 工具
6363
- gitbook + markdown
6464
- sphinx + readthedoc (代码即文档),python 项目很多在用这个生成文档
6565
- swagger: 适合写 restful 文档
66-
- jupyter notebook,可以做笔记或者代码演示或者ppt,支持rst,md等格式,搞数据科学的人用得比较多,配合 RISE (https://github.com/damianavila/RISE) 可以做 slideshow,非常好的工具
66+
- jupyter notebook,可以做笔记或者代码演示或者ppt,支持rst,md等格式,搞数据科学的人用得比较多,配合 RISE (https://github.com/damianavila/RISE) 可以做代码交互式 slideshow,非常好的工具
6767

6868
日志、异常收集工具
6969
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