効果的なマシンラーニングチーム

第7章. シンプルなテクニックでコードエディターを強化する

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

人生に近道はないが、コーディングには多くの近道がある。

Juntao Qiu、開発者、作家

私たちが知っているほとんどのML実践者は、コードを書くのが好きだ。コードは、頭の中にあるアイデア（「このフィーチャーエンジニアリングテクニックはモデルのパフォーマンスを向上させるだろうか」）を現実のものにするための手段である。実際、多くの人が、気が散ることが多すぎる、ミーティングが多すぎる、コードを書く時間が十分にない、と嘆いている。しかし、コードを書く時間があっても、手動テスト（第4章と第5章の焦点）、複雑なコードの読み取り（次章の焦点）、非生産的なコーディングプラクティス（本章の焦点）といった退屈なタスクに貴重な時間を浪費していることに気づくのが一般的だ。

この章では、あなたとあなたのチームが、非生産的なコーディングプラクティスで行き詰まったり、迷ったりする時間を減らす方法を詳しく説明する。 、統合開発環境（IDE）がどのようにコードの読み取りと記述の効率化に役立つかを示す。IDEは、開発者、データサイエンティスト、エンジニアが生産的にコードを書き、実行し、テストし、デバッグするのを支援するために設計されたアプリケーションである。ソースコードエディタ、統合ターミナル、バージョン管理サポート、仮想環境管理、コード提案などの開発ツールを提供する。また、より良く設計され、より読みやすいコードベースへのリファクタリングも支援できる（図7-1参照）。

そのために、この章では以下のことを取り上げる：

• 数ステップでIDEを設定する方法

• コードの補完、修正候補、楽なナビゲーション、オートフォーマット、リファクタリングなどの便利なIDE機能

• IDE機能のキーボードショートカットで、思考のスピードでコードを書くことができる。

図7-1. IDEの例

コードが海の波のようなものだとすると、この章で取り上げるテクニックは、波に乗り、引き波で道に迷うことなく目的地にたどり着くのに役立つだろう。次章で取り上げるリファクタリングテクニックと組み合わせることで、複雑なコードベースをよりよく理解し、手なずけ、改善することができるようになる。

ジェネレーティブAIの登場や、 AIアシスト・コーディングの台頭により、GitHub Copilotや Blackbox AIといったツールは、開発者のツールキットとしてますます重要な位置を占めている。しかし、2つの理由から、この章の演習ではこのようなツールを除外することにした。第一に、 GitHub CopilotのようなツールをPythonプロジェクトでどのように使えるかを示すチュートリアルがすでにたくさんある。GitHub Copilotの多くはMITライセンスやApacheライセンスなどのオープンソースライセンスの下にあり、作者の名前と著作権の帰属を要求している。この訴訟の結果は、GitHub Copilotのようなツールを使うかどうかの判断に影響するため、私たちの本をこの要素に関連付けたくはなかった。さらに、私たちの経験によれば、AIアシストコーディングがなくても、この章で取り上げる基本的なIDEテクニックで十分な成果を得ることができる。 ...