Python 🐍 Work With Data
1.59K subscribers
76 photos
13 videos
136 files
441 links
A collection of books and articles on Python and various data manipulation tools. Overview of architecture of business intelligence systems, design and development of BI Reports, data processing in Python Pandas.
Download Telegram
Forwarded from FEDOR BORSHEV
Чеклист: на что смотреть, когда затягиваешь в проект новую библиотеку

Зависимости — кошмар любого большого проекта: они приводят к уязвимостям, конфликтуют друг с другом, протухают и блокируют обновление фреймворка. Так получается потому, что добавить в проект зависимость не стоит ничего, а вот поддерживать её (или просто выпилить) — огромный труд.

Кроме очевидного способа минимизировать проблемы от зависимостей (поменьше их притаскивать, кек), есть ещё простая гигиена, которая помогает упростить жизнь. Прежде чем набрать npm install или что там у вас, найдите репозиторий зависимости в Гитхабе и проверьте его:
— Не смотрите на количество лайков.
— Есть ли тесты? Понятно ли написаны?
— Посмотрите 5 минут на код. Удаётся ли понять, как он работает?
— Были ли значимые (не «version bump») коммиты в последние полгода?
— Не смотрите на количество лайков.
— Растёт или падает количество скачиваний (можно найти в npm/pypi).
— Сколько висит неотвеченных пулл-реквестов?
— Какие issues обсуждают?
— Понятно ли написано ридми, много ли документации?

Ну и конечно, не смотрите на количество лайков — люди ставят их за громкие названия и красивые ридми, а не за код, который решает проблемы без геморроя.

Есть что добавить в чек-лист? Напишите на fedor@borshev.com
#пятница
Немного английского в ленту 🦠