はじめに
プログラミングは力を増幅させます。コンピュータプログラムを書くことで、退屈な手作業から解放され、研究を加速させることができるのです。しかし、プログラミング言語によって、その学習曲線は異なりますし、コーディングのプロセスを向上させたり妨げたりするツールもそれぞれ異なります。
ビジネスには「3つの選択肢」という格言があります。
1.サービスの速さ(速さ)
2.品質の良さ(良さ)
3.安いこと(安価)
この3つの中のどれか2つを選択してみてください。
プログラミング言語に関して言えば、Pythonは、学習とアイデアの実用的なプロトタイプを作成することがかなり容易であるため、速さという点でスイートスポットに当たります。私がプログラムを書くときに最初に使うのは、ほとんどPythonです。Pythonは、ラップトップのようなコモディティハードウェアや、AWSの小さなインスタンスで十分にプログラムが動作するため、安価だと感じています。しかし、Pythonの言語自体はかなりいい加減なので、Pythonを使って良いプログラムを作るのは必ずしも簡単ではないと主張します。例えば、文字と数字を混ぜて操作するとプログラムがクラッシュしてしまいます。
本書は、Pythonのベストプラクティスや以下のようなツールについて学びたいバイオインフォマティクスプログラマの卵のために書かれたものです。
- Python 3.6以降では、例えば変数が数値やリストのような型であることを示す型ヒントを追加でき、
mypy
ツールを使用して型が正しく使用されていることを確認することができる。 pytest
のようなテストフレームワークは、良いデータと悪いデータの両方を使ってコードを実行し、予測可能な方法で反応することを確認することができる。 ...
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