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数据科学：从学校到工作，第二部分
如何编写清洁的Python Codethe Post Data Science：从学校到工作，第二部分首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学在上一篇文章中，我强调了有效项目管理在Python开发中的重要性。现在，让我们将重点转移到代码本身上，并探索如何编写干净，可维护的代码 - 在专业和协作环境中的基本实践。
- 可读性和可维护性：结构良好的代码易于阅读，理解和修改。其他开发人员（甚至您的未来自我）都可以迅速掌握逻辑，而无需努力破译凌乱的代码。进行消除和故障排除：具有清晰可变名称和结构化功能的有组织的代码使得易于识别和修复错误。Scalible和可重复性：模块化，完善的代码可以在不同的项目中重新使用，而无需允许无缝合量的范围，而无需使用缝隙的功能。
因此，当您从事下一个Python项目时，请记住：
良好代码的一半是干净的代码。
干净的代码简介
Python是最受欢迎和广泛的编程语言之一，以其简单性，可理解性和大型社区而受到赞赏。无论是Web开发，数据分析，人工智能还是任务的自动化 - Python提供了适合各个领域的功能强大且灵活的工具。
编程 python代码结构
Python中的良好代码结构至关重要。有两个主要项目布局：平面布局和SRC布局。
平面布局