Bonnes pratiques de codage et lignes directrices pour un meilleur code

La création de code est un élément essentiel de nombreuses professions liées aux données. Mais créer un code qui fonctionne n'est que la moitié du travail. Le code doit également être clair, facile à transmettre et résistant aux perturbations. En suivant quelques règles de codage dans vos projets, vous pouvez gagner du temps en restructurant votre code par la suite et rendre vos collaborateurs heureux.

Nous explorons ici quelques-unes des meilleures pratiques et lignes directrices en matière de codage qui peuvent vous aider à rendre votre code plus clair et plus accessible.

Meilleures pratiques en matière de code : Structure et organisation

Une structure claire rend votre code plus lisible, ce qui facilite le débogage et le partage. Il y a plusieurs choses que vous pouvez faire lorsque vous écrivez votre code pour rendre la structure plus claire et mieux organisée.

Choisissez des noms de variables et de fonctions significatifs

Lorsque vous choisissez des noms pour les variables et les fonctions, il est important de choisir des noms pertinents et significatifs.

Par exemple, supposons que vous créiez un programme pour traiter les informations relatives à un compte bancaire et que vous ayez besoin d'une variable pour contenir le numéro de compte. Vous pourriez être tenté d'appeler cette variable "nombre" ou "n". Cependant, ces noms ne sont pas très informatifs pour quelqu'un qui regarderait votre code pour la première fois. Le nom "account_number" fournit beaucoup plus d'informations et peut être plus facile à suivre plus tard dans le code.

Par exemple, imaginez que vous trouviez l'équation suivante au milieu d'une longue partie de code. Pouvez-vous dire ce que fait cette équation ?

ab=pb+d-w

Il peut s'agir d'une équation difficile à trouver lors d'un examen du code. Considérez cette alternative.

account_balance=previous_balance+deposit-withdrawal

Avec des noms de variables plus informatifs, il est beaucoup moins frustrant de suivre la logique d'un morceau de code. Ce même concept s'applique aux noms de fonctions. Une fonction appelée "name_change" est beaucoup plus informative que "change", "update" ou "nc".

Caisse de chameau contre caisse de serpent

Il existe deux conventions généralement acceptées pour créer des noms de variables ou de fonctions : la casse camel et la casse serpent. Les majuscules sont utilisées pour séparer les mots d'un nom de variable. La casse serpent utilise des traits de soulignement pour séparer les mots dans les variables. Par exemple, nous aurions le nom de variable "accountNumber" en camel case et "account_number" en snake case.

La convention que vous utilisez dépend de vos préférences personnelles, des normes de codage de votre entreprise et du langage de programmation que vous utilisez. Cependant, quel que soit le cas que vous choisissez, il est important de s'y tenir tout au long de votre projet. Le passage d'une convention de dénomination à l'autre donne l'impression d'un manque de rigueur et peut être source de confusion sur le plan visuel.

Utilisation efficace des commentaires et des espaces blancs

Un moyen simple de rendre votre code plus lisible est d'ajouter des commentaires descriptifs tout au long du code. Un bon commentaire permet de s'assurer que votre code est déchiffrable par quelqu'un d'autre. Vous devez ajouter des commentaires pour expliquer ce que fait chaque section du code, en particulier les équations ou fonctions complexes. Vous pouvez également ajouter des commentaires aux définitions des variables, donner crédit à tout code copié, inclure une référence aux données sources ou vous laisser des notes "à faire" dans le code.

Lorsque vous vous laissez des notes "à faire", pensez à commencer le commentaire par "TODO". Cette capitalisation se remarquera visuellement, et elle est facilement consultable, ce qui vous permettra de retrouver toutes les notes que vous avez laissées pour vous-même.

Les commentaires sont utilisés pour rendre le code plus clair et plus compréhensible, et non pour compenser un code mal structuré. Ils doivent être clairs et cohérents et mettre en valeur des blocs de code bien structurés.

Les espaces blancs sont également utiles pour formater visuellement votre code. Considérez les espaces blancs comme des paragraphes. Les paragraphes permettent de découper de grandes parties de texte afin que vous puissiez les parcourir rapidement. De même, l'ajout d'espaces blancs à des endroits stratégiques de votre code facilite la recherche de bogues et la compréhension de ce que fait le code. Pensez à ajouter de l'espace entre les différentes sections ou modules.

Examinez les exemples suivants :

product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
total_cost=product_price+total_tax

Dans ce premier exemple, le texte est écrasé et difficile à déchiffrer. Cependant, en séparant le contenu et en utilisant des commentaires et des espaces, nous pouvons rendre cette section beaucoup plus lisible.

#Calculate the price of the product
product_price=materials_cost+manufacturing_cost+shipping_cost
 
#Calculate the tax owed
state_tax=product_price*state_tax_rate(state)
federal_tax=product_price*federal_tax_rate
total_tax=state_tax+federal_tax
 
#Calculate the total cost
total_cost=product_price+total_tax

#TODO create function for looking up state tax rates 

Utilisation de l'indentation et d'une mise en forme cohérente

La cohérence est essentielle dans l'ensemble de votre code. Dans certaines langues, vous pouvez utiliser l'indentation pour séparer visuellement différentes sections. Cela peut être utile pour différencier les sections qui travaillent à l'intérieur de boucles, par exemple. Attention : certains langages, comme Python, utilisent l'indentation de manière fonctionnelle, il se peut donc que vous ne puissiez pas l'utiliser pour la différenciation visuelle.

Une mise en forme cohérente est importante car elle améliore la lisibilité et répond aux attentes des lecteurs.

Documentation et communication

De nombreuses tâches de programmation dans les professions liées aux données sont des travaux d'équipe. Même si vous passez de longues périodes à coder en solitaire, ce code sera souvent envoyé à une équipe pour examen et utilisation. Il est donc impératif que la communication sur le code soit claire au sein de l'équipe.

Lorsque vous envoyez du code à un coéquipier, il est important de lui fournir des informations sur l'objectif du code, son utilisation correcte et toute particularité qu'il doit prendre en compte lors de son exécution. Ce type de communication est appelé documentation et doit toujours accompagner le code.

La convention consiste à fournir cette documentation dans un fichier texte appelé README.txt qui est stocké dans le même dossier que le fichier de code principal. Toutefois, certaines équipes peuvent avoir des normes différentes en matière de documentation, comme l'utilisation de Notion ou d'un document Google.

Que faut-il documenter ?

Le dossier de documentation doit comprendre tout ce qu'une personne doit savoir pour prendre en charge le projet. Il doit contenir des informations sur la manière d'utiliser le code, son objectif, son architecture et sa conception. Vous devez inclure des notes sur les entrées et les sorties lorsque le code est exécuté, ainsi que sur les bizarreries éventuelles.

Il est également utile d'ajouter des informations sur la détection des erreurs et la maintenance. En fonction des normes de codage de votre entreprise, vous pouvez également inclure des informations sur l'auteur, les dates d'achèvement du projet ou d'autres informations.

Créer des fichiers README faciles à lire

Lorsque vous rédigez des fichiers README, il est important de maintenir une structure claire. Identifiez clairement vos entrées et sorties ainsi que les différentes sections de votre document. Placez les informations les plus importantes pour votre utilisateur en tête de page. Tout ce qui est critique doit être étiqueté et mis en évidence par des majuscules, une série de tirets ou autre chose.

Docstrings

Une docstring peut être utile pour quelqu'un qui utilise votre code pour la première fois. Il s'agit d'une chaîne littérale écrite dans votre code qui fournit des informations sur le code. En Python, si vous utilisez la ligne de commande pour trouver de la documentation sur une classe, une méthode ou une fonction, le texte qui s'affiche est la docstring contenue dans ce code.

Voici un exemple de docstring pour une fonction :

def calculate_total_price(unit_price, quantity):
    """
    Calculate the total price of items based on unit price and quantity.
 
    Args:
        unit_price (float): The price of a single item.
        quantity (int): The number of items purchased.
 
    Returns:
        float: The total price after multiplying unit price by quantity.
 
    Example:
        >>> calculate_total_price(10.0, 5)
        50.0
    """
    total_price = unit_price * quantity
    return total_price

Documenter votre code peut sembler un travail considérable, surtout si vous connaissez déjà les tenants et les aboutissants de votre programme. Mais une documentation appropriée peut vous faire gagner beaucoup de temps lorsque vous transmettez votre code à quelqu'un d'autre ou lorsque vous revisitez un ancien projet sur lequel vous n'avez pas travaillé depuis un certain temps. Voici un article où vous pouvez en savoir plus sur les meilleures pratiques pour documenter le code Python.

Meilleures pratiques de codage : Traitement efficace des données

Outre la clarté, un bon code doit fonctionner efficacement. Vous pouvez inclure quelques pratiques dans votre écriture pour vous assurer que votre code traite les données de manière efficace.

Éviter les boucles et itérations inutiles

Les boucles sont souvent des tâches très lourdes pour le processeur. Une ou deux boucles peuvent être inévitables, mais un trop grand nombre de boucles peut rapidement paralyser un programme par ailleurs efficace. En limitant le nombre de boucles et d'itérations dans votre code, vous pouvez en améliorer les performances.

Vectorisation des opérations pour la performance

Un moyen de réduire le nombre de boucles dans votre code est de vectoriser les opérations. Il s'agit d'effectuer une opération sur l'ensemble d'un vecteur en une seule fois au lieu de passer en revue chaque valeur une à une.

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
result = []
 
for i in range(len(list_a)):
    result.append(list_a[i] + list_b[i])
 
print(result)

Dans cet exemple, nous utilisons une boucle for pour additionner deux listes. En vectorisant, nous pouvons supprimer la boucle et concaténer les deux listes sans itération.

import numpy as np
 
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [6, 7, 8, 9, 10]
 
array_a = np.array(list_a)
array_b = np.array(list_b)
 
result = array_a + array_b
 
print(result)

Une autre technique pour réduire les boucles en Python consiste à utiliser des compréhensions de listes, que vous pouvez découvrir dans le tutoriel de DataCamp sur les compréhensions de listes en Python.

Gestion de la mémoire et techniques d'optimisation

Une gestion efficace de la mémoire est essentielle pour les applications de traitement des données. Une utilisation inefficace de la mémoire peut entraîner des goulets d'étranglement au niveau des performances, voire des plantages d'applications. Pour optimiser l'utilisation de la mémoire, envisagez les techniques suivantes :

Profilage de la mémoire

Utilisez des outils de profilage de la mémoire pour identifier les fuites de mémoire et les zones de consommation excessive de mémoire dans votre code. Les profileurs aident à identifier les parties de votre programme qui doivent être optimisées et vous permettent de concentrer vos efforts sur les domaines les plus critiques.

Sérialisation et compression des données

Lorsque vous traitez de grands ensembles de données, envisagez de sérialiser les données sur le disque ou d'utiliser la compression des données. La sérialisation réduit l'utilisation de la mémoire en stockant les données dans un format compact, tandis que la compression réduit encore les besoins de stockage.

Regroupement des données

Si vous traitez des ensembles de données extrêmement volumineux qui ne tiennent pas dans la mémoire qui vous est allouée, essayez le découpage des données. Il s'agit de diviser les données en morceaux plus petits et plus faciles à gérer, qui peuvent être traités de manière séquentielle ou en parallèle. Cela permet d'éviter une utilisation excessive de la mémoire et de travailler avec des ensembles de données plus importants.

DataCamp propose un excellent cours sur l'écriture de code Python efficace.

Meilleures pratiques de codage : Mise à l'échelle et performance

Il est bon de garder à l'esprit les performances lors du codage. Après avoir conçu et écrit votre code initial, vous devez le modifier pour en améliorer les performances.

Profiler le code pour détecter les goulets d'étranglement

Un processus appelé profilage vous permet d'identifier les parties les plus lentes de votre programme afin d'y concentrer vos efforts d'édition. De nombreux IDE (environnements de développement intégré) intègrent un logiciel de profilage qui vous permet de trouver facilement les goulets d'étranglement dans votre code et de les améliorer.

Traitement parallèle

Une fois que vous avez identifié les goulets d'étranglement, vous devez trouver les meilleures méthodes pour les éliminer. L'une de ces techniques est le traitement en parallèle. Il s'agit d'une technique qui consiste à répartir une tâche entre plusieurs processeurs sur votre ordinateur ou dans le cloud. Cela peut être très utile si vous avez des milliers de calculs à effectuer.

Stratégies pour traiter des ensembles de données plus importants

Au fur et à mesure que votre programme évolue, vous rencontrerez probablement des ensembles de données plus importants qui devront être traités efficacement. Il est essentiel de mettre en œuvre les bonnes stratégies pour éviter la dégradation des performances.

Partitionnement des données

Répartissez les grands ensembles de données en morceaux faciles à gérer. Cette approche, connue sous le nom de partitionnement des données, vous permet de traiter les données en parallèle et de répartir la charge de travail sur plusieurs unités de traitement. En outre, il minimise les besoins en mémoire pour le traitement.

Compression des données

Envisagez d'utiliser des techniques de compression des données pour réduire les frais de stockage et de transmission des grands ensembles de données. Les bibliothèques de compression telles que zlib et Snappy permettent de réduire considérablement la taille des données sans compromettre leur intégrité.

Bases de données distribuées

Les solutions de bases de données distribuées comme Apache Cassandra, Amazon DynamoDB ou Google Cloud Bigtable peuvent aider à gérer les grands ensembles de données. Ces bases de données sont conçues pour traiter des ensembles massifs de données et fournir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération des données.

Équilibrer l'optimisation et la lisibilité du code

Certaines techniques d'optimisation améliorent également la lisibilité du code. Cependant, d'autres optimisations peuvent rendre plus difficile le suivi de ce qui se passe. Il est important d'équilibrer ces deux objectifs lorsque vous écrivez et optimisez votre code.

Si une technique permet d'améliorer considérablement l'efficacité de votre programme, il peut être intéressant de la rendre un peu plus compliquée. Si vous le faites, veillez à bien le documenter. D'autre part, une technique qui ne vous fera gagner qu'un peu de temps ne vaut peut-être pas la peine si elle rend le texte beaucoup plus difficile à lire.

Meilleures pratiques pour le contrôle des versions et la collaboration

Lorsque vous écrivez du code, le logiciel de contrôle de version est un outil utile. La version de loin la plus populaire est Git. Git enregistre les versions précédentes de votre code, ce qui vous permet d'apporter des modifications et de revenir à une version antérieure en cas d'erreur catastrophique. Il s'agit essentiellement d'une sauvegarde. Git facilite également la collaboration sur un projet en mettant facilement en évidence les différences et en résolvant les conflits.

Consultez notre cours d'introduction au contrôle de version avec Git pour plus de détails.

Importance des systèmes de contrôle de version (par exemple, Git)

L'utilisation d'un système de contrôle des versions est presque aussi importante que la sauvegarde de votre travail. Il permet d'enregistrer vos progrès, de sauvegarder les versions réussies et de publier facilement votre travail. Passons en revue les avantages de l'utilisation de git pour les projets de codage indépendants et collaboratifs.

Codage collaboratif

L'une des façons de collaborer sur un projet est de faire circuler les versions une à une. Dans ce système, chaque programmeur "vérifie" le code, travaille sur sa section et le transmet au programmeur suivant. Cette méthode est lente et inefficace. Cela peut également entraîner des problèmes si deux personnes travaillent accidentellement sur le fichier en même temps, ce qui donne lieu à deux versions différentes du même code.

Une meilleure solution consiste à utiliser un système de contrôle de version tel que Git. Avec Git, plusieurs programmeurs peuvent travailler simultanément sur le code. Lorsqu'ils transfèrent leurs modifications de code dans le dépôt principal, un processus simple permet de fusionner les différentes parties du code afin que tout fonctionne ensemble. Une fois fusionné, le code nouvellement mis à jour est librement accessible à toute personne ayant accès au dépôt. Cela permet à chaque programmeur de travailler sur la version la plus récente du code.

Git permet également d'initier facilement un processus de révision du code.

Codage indépendant

Lorsque vous êtes la seule personne à travailler sur un projet, il peut être tentant de ne pas utiliser Git pour des raisons de simplicité. Cependant, il existe plusieurs raisons impérieuses d'utiliser Git dans le cadre de votre flux de travail, même pour des projets indépendants.

L'une des raisons les plus convaincantes d'utiliser Git sur des projets indépendants est de conserver la possibilité de revenir à une version antérieure du code si celui-ci ne fonctionne plus comme vous le souhaitez. Par exemple, supposons que vous ajoutiez une nouvelle analyse à un système de recommandation que vous avez créé. L'analyse semble fonctionner correctement, mais soudain, le système de recommandation original commence à avoir des problèmes. Il semble évident que le problème est dû à la nouvelle analyse, mais où le problème est-il apparu précisément ? Il peut être utile de disposer d'une version sans l'analyse pour la comparer à la nouvelle version afin d'identifier le problème.

Git vous permet également de publier facilement votre code afin que d'autres puissent le consulter ou l'utiliser. C'est très utile pour créer un portfolio, créer des programmes open-source ou envoyer du code à des clients. Ensuite, si vous devez mettre à jour votre code pour quelque raison que ce soit, il est facile de pousser une nouvelle version.

Mise en place et gestion de référentiels

Si vous travaillez en équipe, vous pouvez contribuer à un dépôt déjà établi. Cependant, il se peut que vous deviez créer vous-même un dépôt. Heureusement, des plateformes telles que GitHub et Bitbucket proposent des instructions très conviviales pour la création d'un nouveau dépôt.

Une fois établi, vous devrez partager votre dépôt avec vos collaborateurs, suivre les pull requests et les merges, et vous assurer que chaque contributeur suit des règles de validation similaires.

Flux de travail collaboratif (branchement, fusion, demandes d'extraction)

Il existe quelques termes qu'il est utile de connaître lorsque l'on travaille avec Git.

Branchement

Lorsque deux versions différentes du même code sont créées, on parle de ramification.

Fusionner

La fusion est le processus qui consiste à résoudre les différences entre deux ou plusieurs branches afin de créer une version unique du code.

Demandes de retrait

Lorsqu'un programmeur souhaite obtenir une version du code dans un dépôt, il émet une demande d'extraction (pull request). Il s'agit essentiellement d'une autorisation de téléchargement d'une version du code à utiliser.

Poussées

Lorsqu'un programmeur ajoute une nouvelle version du code au référentiel, on parle de pousser une nouvelle version. Le tutoriel Git Push/Pull de DataCamp explique les différences entre ces termes et comment utiliser chacun d'entre eux.

Gestion des conflits et maintien d'un historique des livraisons propre

Si plusieurs contributeurs modifient les mêmes lignes de code, Git signale un conflit de fusion. La résolution des conflits implique de modifier manuellement le code conflictuel pour réconcilier les modifications, c'est-à-dire de choisir la version de la ligne de code à conserver. Après la résolution, vous pouvez valider les modifications et poursuivre la fusion.

Maintenez un historique des livraisons propre et informatif en écrivant des messages de livraison clairs et concis. Suivez un format cohérent et décrivez l'objectif de chaque engagement. Cela permet de suivre les changements au fil du temps afin que tout le monde puisse comprendre l'historique du projet.

Pour plus d'informations sur Git, je vous recommande vivement les cours Introduction à Git et Concepts GitHub de DataCamp.

Meilleures pratiques en matière d'examen du code et de remaniement

Réaliser des revues de code efficaces pour l'assurance qualité

Une revue de code est un moyen fantastique d'améliorer votre code et vos compétences en programmation. Il s'agit en fait d'un examen par les pairs, au cours duquel quelqu'un d'autre examine votre code et vous fait part de ses commentaires.

Si vous travaillez au sein d'une équipe, il se peut que vous ayez régulièrement des revues de code obligatoires.

Cependant, même si vous travaillez seul, il est bon de solliciter des révisions de code occasionnelles pour maintenir votre code à niveau. C'est aussi un excellent moyen d'apprendre de nouvelles façons de faire et de se familiariser avec des questions de sécurité qui ne vous sont peut-être pas encore familières.

Identifier les odeurs de code et savoir quand refaire le code

Vous est-il déjà arrivé d'ouvrir votre réfrigérateur et de remarquer une mauvaise odeur qui vous a poussé à chercher ce qui s'était abîmé ? Si c'est le cas, vous avez l'habitude d'utiliser l'odeur comme indicateur d'un problème. Cette même idée est utilisée dans les revues de code.

Bien entendu, lors d'un examen du code, vous n'utilisez pas littéralement votre nez pour renifler le code. Mais les réviseurs sont à l'affût d'indicateurs de dysfonctionnement, appelés "odeurs de code".

Certains problèmes peuvent nécessiter une simple modification d'une ligne de code pour être résolus. Cependant, d'autres problèmes peuvent vous obliger à repenser toute une section ou tout le document.

Ces corrections plus importantes, qui consistent à modifier la structure du code sous-jacent sans en changer la fonctionnalité, sont appelées "refactoring". Par exemple, cela peut être fait pour réparer une faille de sécurité tout en conservant une expérience utilisateur identique.

Gestion des erreurs et tests

Importance de la gestion des erreurs et des tests

Il est impératif de tester votre code pour s'assurer qu'il fait ce que vous pensez qu'il doit faire. Essayez de tester votre code avec de petits ensembles de données fictifs dont vous connaissez le résultat et vérifiez que votre programme donne la réponse attendue. Si vous disposez du temps et des ressources nécessaires, tester votre code sur plusieurs ensembles de données qui testent différents aspects de votre programme permet de s'assurer que votre code fonctionne comme vous le souhaitez.

Si vous créez un code qui va rester en place pendant un certain temps, comme un pipeline de données ou une application, il est particulièrement important de prendre en compte la gestion des erreurs. Des erreurs peuvent se produire lorsque vos sources de données ont changé ou lorsque votre utilisateur final fait quelque chose d'inattendu. L'ajout de blocs de code qui gèrent les erreurs attendues peut permettre à votre programme de fonctionner sans plantage.

Développement piloté par les tests

Le développement piloté par les tests (TDD) est un principe fondamental du génie logiciel que vous devriez intégrer dans vos projets de codage. Cette approche place les tests au premier plan du processus de développement, garantissant que chaque morceau de code est rigoureusement évalué avant d'être considéré comme achevé.

En adhérant aux principes du TDD, vous créez un filet de sécurité composé de tests qui non seulement vérifient l'exactitude de votre code, mais contribuent également à guider le processus de développement lui-même. Il s'agit d'une approche proactive des tests qui permet d'obtenir un code plus résistant, plus facile à maintenir et moins sujet aux défauts.

Rédiger des tests unitaires pour valider la fonctionnalité du code

Les tests unitaires sont des tests écrits pour valider certaines parties de votre code. Par exemple, vous pouvez exécuter un test unitaire sur une fonction que vous écrivez pour convertir les unités de Celsius en Fahrenheit. Dans ce test unitaire, vous demandez si votre code obtient la bonne réponse à un exemple spécifique.

Python dispose de deux bibliothèques particulièrement utiles pour écrire des tests unitaires, unittest et pytest. L'écriture de tests unitaires complets renforce non seulement la fiabilité de votre code, mais sert également de documentation, en illustrant la manière dont les différentes parties de votre logiciel doivent se comporter.

import unittest
 
# The function we want to test
def square(x):
    return x ** 2
 
# Create a test class that inherits from unittest.TestCase
class TestSquare(unittest.TestCase):
 
    # Define a test case for the square function
    def test_square_positive_number(self):
        result = square(5)
        self.assertEqual(result, 25)  # Assert that the result is equal to 25
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Voici un exemple de test unitaire pour une fonction simple et sa sortie.

#OUTPUT
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s
 
OK

Utiliser des blocs try-except pour une exécution robuste du code

L'intégration de blocs try-except dans votre code est une technique fondamentale de gestion des erreurs qui peut améliorer considérablement la robustesse du code.

Ces blocs vous permettent de gérer avec élégance les situations inattendues ou les exceptions qui peuvent survenir au cours de l'exécution du programme.

En anticipant les erreurs potentielles et en définissant la manière dont votre code doit y réagir, vous pouvez éviter les pannes et les comportements inattendus, ce qui se traduit par une application plus conviviale et plus fiable. Qu'il s'agisse de gérer des erreurs d'E/S de fichiers, des problèmes de connectivité réseau ou des problèmes de validation d'entrée, l'utilisation judicieuse des blocs try-except peut rendre votre code plus résistant et plus convivial.

try:
    num = int(input("Enter a number: "))
    result = 10 / num  # Attempt to perform division
except ZeroDivisionError:
    result = None  # Set result to None if division by zero occurs
 
print(f"Result of the division: {result}")

Considérations relatives à la sécurité et à la vie privée

Sauvegarde des données sensibles

Il se peut que vous travailliez sur un projet contenant des données sensibles telles que des informations sur la santé, des mots de passe ou des informations d'identification personnelle. Il existe plusieurs lois qui limitent la façon dont ces types de données peuvent être utilisés et la façon dont elles doivent être sauvegardées. Il est important d'intégrer ces mesures de protection dans votre code au fur et à mesure que vous le créez.

Dans d'autres cas, vous pouvez travailler avec un code qu'il est important de sécuriser pour des raisons non juridiques, par exemple pour traiter des secrets d'entreprise. Lorsque vous écrivez votre code, et surtout avant de le déployer, vous devez vous assurer que ces données sont sécurisées. Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques en matière de sécurité du codage.

Minimisation des données

Il est important de ne collecter que les données absolument nécessaires à votre projet. Évitez de recueillir trop d'informations qui pourraient être utilisées à mauvais escient en cas de compromission de votre système. En outre, vous pouvez mettre en œuvre des politiques de conservation des données afin de supprimer les données qui ne sont plus nécessaires.

Contrôle d'accès

Mettez en place des contrôles d'accès robustes pour garantir que seuls les utilisateurs et les processus autorisés peuvent accéder aux données sensibles. Le contrôle d'accès basé sur les rôles peut contribuer à sécuriser les données sensibles. Examinez et vérifiez régulièrement les autorisations d'accès afin de détecter et de rectifier tout accès non autorisé.

Cryptage des données

Le cryptage est une technique fondamentale pour protéger les données. Utilisez des algorithmes et des protocoles de cryptage puissants pour sécuriser les données stockées dans les bases de données, sur les disques et lors de la transmission des données sur les réseaux. Mettez en œuvre des bibliothèques de chiffrement et des API qui sont bien contrôlées et entretenues afin d'éviter les vulnérabilités courantes.

Cryptage et pratiques de codage sécurisées

Les pratiques de codage sécurisé sont essentielles pour créer des applications capables de résister aux menaces de sécurité. En ce qui concerne le cryptage et le codage sécurisé, tenez compte des recommandations suivantes :

Validation des entrées

Validez toujours les entrées des utilisateurs pour éviter les failles de sécurité courantes telles que l'injection SQL, les scripts intersites et l'injection de commandes. La validation des entrées garantit que les entrées malveillantes ne peuvent pas compromettre la sécurité de votre application.

Sécuriser les bibliothèques et les composants

Lorsque vous utilisez des bibliothèques ou des composants tiers, vérifiez leur niveau de sécurité. Mettez-les à jour pour corriger les vulnérabilités connues. En outre, envisagez d'utiliser des bibliothèques et des cadres axés sur la sécurité et conçus pour atténuer les risques de sécurité courants.

Tests de sécurité réguliers

Intégrez des tests de sécurité réguliers dans votre processus de développement. Il s'agit notamment d'effectuer des tests de pénétration, des examens de code et des évaluations de vulnérabilité. Les outils automatisés peuvent aider à identifier les failles de sécurité, mais il est fortement recommandé de faire réaliser des tests manuels par des experts en sécurité.

Authentification et autorisation sécurisées

Mettez en œuvre des mécanismes d'authentification sécurisés, tels que l'authentification multifactorielle, et des contrôles d'autorisation robustes pour garantir que les utilisateurs n'ont accès qu'aux ressources dont ils ont besoin. Évitez de coder en dur des informations d'identification ou des informations sensibles dans votre code ou vos fichiers de configuration.

Se tenir au courant des menaces de sécurité est une cible en constante évolution, car les acteurs malveillants modifient sans cesse leurs tactiques. DataCamp propose un cours d'introduction à la confidentialité des données pour vous aider à démarrer. Une fois que vous avez acquis les bases, essayez un jeu de sécurité comme Bandit pour tester vos nouvelles compétences.

Apprentissage et croissance continus

Les données sont un domaine dynamique, avec l'émergence constante de nouvelles technologies, de nouveaux langages et de nouvelles bibliothèques. Pour rester compétitif et pertinent dans le secteur, il est essentiel de faire de l'apprentissage et de la croissance continus un élément central de votre carrière. L'un des aspects essentiels est de se tenir au courant des tendances et des bibliothèques en matière de codage.

Prenez l'habitude de consacrer du temps à l'apprentissage de nouveaux concepts, langages et outils. Abonnez-vous à des lettres d'information, suivez des blogs techniques et assistez à des séminaires en ligne ou à des conférences dans votre domaine. Explorez les cours et les tutoriels en ligne qui vous permettent d'acquérir une expérience pratique des dernières technologies. En restant informé, vous pouvez tirer parti de nouveaux outils et méthodologies pour améliorer vos compétences en matière de codage et votre productivité.

Participer à la communauté de codage et aux forums

Participez à des forums en ligne

Participez à des forums de codage tels que Stack Overflow, à des discussions sur GitHub ou à des forums spécialisés liés à vos langages de programmation et à vos centres d'intérêt. Contribuez en répondant aux questions et en partageant vos connaissances. Participer à des discussions et résoudre des problèmes concrets permet non seulement d'aider les autres, mais aussi de renforcer votre propre compréhension des concepts de codage.

Assister à des réunions et à des conférences

Les rencontres et conférences locales et virtuelles sur le codage offrent d'excellentes opportunités de se connecter avec des personnes partageant les mêmes idées, de partager des expériences et d'apprendre auprès d'experts. Ces événements proposent souvent des ateliers, des conférences et des sessions de mise en réseau qui peuvent élargir vos connaissances et votre réseau professionnel. Consultez cette liste de conférences sur les données pour commencer.

Exploiter les ressources en ligne pour l'amélioration continue

L'internet est un trésor de ressources pour les développeurs qui cherchent à s'améliorer en permanence. Profitez des cours en ligne, des tutoriels et des défis de codage pour perfectionner vos compétences et relever de nouveaux défis.

Cours en ligne

Les cours en ligne proposés par DataCamp offrent des expériences d'apprentissage structurées et de haute qualité. Ces cours couvrent un large éventail de sujets, des fondamentaux du codage aux sujets avancés tels que la science des données et la cybersécurité. Un bon point de départ est de suivre des cours de codage général comme Introduction à Python, Écrire des fonctions en Python et Intermédiaire R. Vous pouvez également essayer des cours plus ciblés à un niveau avancé, comme un cours sur la programmation orientée objet.

Défis en matière de codage et plates-formes de pratique

Des sites web tels que LeetCode, Kaggle, HackerRank et CodeSignal proposent des défis et des concours de codage qui vous permettent de mettre en pratique vos compétences en matière de résolution de problèmes et d'algorithmique. En participant régulièrement à ces défis, vous affinez vos capacités de codage et vous vous préparez aux entretiens techniques. DatCamp organise aussi occasionnellement des défis et propose un large éventail de problèmes pratiques et de projets réels de science des données que vous pouvez utiliser pour perfectionner vos compétences.

Contributions aux logiciels libres

Envisagez de contribuer à des projets à code source ouvert. Cela vous permet non seulement de travailler sur des projets d'analyse de données réels, mais aussi de vous exposer à des pratiques de codage collaboratives et à divers styles de codage.

Conclusion

La programmation ne se limite pas à l'écriture d'un code fonctionnel. Votre code doit être clair, organisé, efficace et évolutif, tout en gardant à l'esprit la qualité et la sécurité. En adoptant ces meilleures pratiques de codage, vous créerez non seulement un meilleur code, mais vous améliorerez également vos compétences. Envisagez de suivre des cours sur les principes de l'ingénierie logicielle ainsi que des guides de bonnes pratiques spécifiques à un langage, comme ceux décrits dans ce tutoriel sur les bonnes pratiques en Python. Dans un monde où la précision et la fiabilité sont primordiales, ces pratiques de codage servent de principes directeurs qui permettent aux professionnels des données d'exceller, d'innover et d'avoir un impact durable.