Jupyter最佳实践

广受各大企业赞助的jupyter团队所开发的jupyter系列产品(主要包括jupyter notebook、jupyterlab和jupyterhub),在数据科学领域变得越来越火热,依托python强大的语言生态,得益于其良好的扩展性和友好的用户交互,jupyter逐渐成为数据分析可视化的首选开源工具之一,下面将对数据分析实践过程中针对jupyter的调研分析进行小结.如果你正在使用python语言进行相关数据分析,本文所记录的jupyter相关实践可能对你会有所帮助。

什么是好的软件工程原则

软件开发原则是一组具体的规则和建议,如果工程师想要编写工整、清晰和可维护的代码,那么他们需要在程序实现过程中应该遵循一些规则和建议。 没有魔杖可以把变量、类和函数的混合物变成完美的代码,但是有一些技巧和提示可以帮助工程师评判是否在做正确的事情。

Markdown写作指南

Markdown是一种轻量级标记语言。你不需要关心标题多大字号,段前距多少,列表缩进几格,只要在纯文本前后增加一些标记符号(例如 # - * >),就能轻松写出工整精美的文章。与富文本编辑器(例如Word)是通过点击图形化的功能按钮来实现排版,而Markdown则是通过标记字符去赋予文字不同格式。易读易写(easy-to-read and easy-to-write),让任何与文字打交道的人专注于写作,不用操心排版,这一点类似vi编辑器功能。