Guide de codage Python efficace pour les data scientists

1. Utiliser tqdm dans les boucles for

2. Utiliser le typage avec annotations lors de l’écriture de fonctions

3. Pour les fonctions dont on ne connaît pas le nombre d’arguments, utiliser args et kwargs

4. Utiliser des hooks pre-commit

5. Utiliser des fichiers .yml pour stocker les constantes

6. Extensions VS Code utiles

→ Bracket Pair Colorizer : coloration des paires de parenthèses correspondantes

→ Path Intellisense : autocomplétion des noms de fichiers

→ Python Dockstring Generator : génération de docstrings pour les fonctions Python

→ Python Indent - prise en charge d’une indentation automatique adaptée sur plusieurs lignes

→ Python Type Hint - autocomplétion des annotations lors de l’écriture de fonctions

→ TODO tree : gestion centralisée de tous les TODO

→ Pylance - autocomplétion du code, suggestions d’arguments et divers outils pour coder plus vite