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Práticas recomendadas de codificação e diretrizes para um código melhor

Aprenda as práticas recomendadas de codificação para aprimorar suas habilidades de programação. Explore as diretrizes de codificação para colaboração, estrutura de código, eficiência e muito mais.
Actualizado 16 de jan. de 2025  · 26 min de leitura

A criação de código é uma parte essencial de muitas profissões de dados. Mas criar um código que funcione é apenas a metade do trabalho. O código também precisa ser claro, fácil de ser transferido e resistente a distúrbios. Seguindo algumas diretrizes de codificação em seus projetos, você pode economizar tempo reestruturando seu código mais tarde e também deixar seus colaboradores satisfeitos.

Aqui, exploramos algumas das práticas recomendadas e diretrizes de codificação que podem ajudar a tornar seu código mais claro e acessível.

Práticas recomendadas de código: Estrutura e organização

Uma estrutura clara proporciona mais legibilidade ao seu código, facilitando a depuração e o compartilhamento. Há várias coisas que você pode fazer ao escrever seu código para tornar a estrutura mais clara e organizada.

Escolha nomes significativos de variáveis e funções

Ao escolher nomes para variáveis e funções, é importante que você escolha nomes que sejam relevantes e significativos.

Por exemplo, vamos supor que você esteja criando um programa para lidar com informações de contas bancárias e precise de uma variável para armazenar o número da conta. Você pode se sentir tentado a chamar essa variável de "número" ou "n". No entanto, esses nomes não são muito informativos para alguém que esteja analisando o seu código pela primeira vez. O nome "account_number" fornece muito mais informações e pode ser mais fácil de acompanhar posteriormente no código.

Por exemplo, imagine que você encontre a seguinte equação no meio de um longo trecho de código. Você pode dizer o que essa equação está fazendo?

ab=pb+d-w

Essa pode ser uma equação desafiadora para você encontrar durante uma revisão de código. Considere esta alternativa.

account_balance=previous_balance+deposit-withdrawal

Com nomes de variáveis mais informativos, é muito menos frustrante seguir a lógica em um trecho de código. Esse mesmo conceito se aplica aos nomes de funções. Uma função chamada "name_change" é muito mais informativa do que "change", "update" ou "nc".

Caso de camelo vs. caso de cobra

Há duas convenções geralmente aceitas para a criação de nomes de variáveis ou funções: camel case e snake case. Camel case usa letras maiúsculas para separar palavras em um nome de variável. O Snake Case usa sublinhados para separar palavras em variáveis. Por exemplo, teríamos o nome da variável "accountNumber" em camel case e "account_number" em snake case.

A convenção que você usará depende da sua preferência pessoal, dos padrões de codificação da sua empresa e da linguagem de programação que você está usando. No entanto, seja qual for o caso que você escolher, é importante mantê-lo durante todo o projeto. A alternância entre diferentes convenções de nomenclatura parece desleixada e pode ser visualmente confusa.

Uso eficaz de comentários e espaços em branco

Uma maneira fácil de tornar seu código mais legível é adicionar comentários descritivos a ele. Um bom comentário garantirá que seu código possa ser decifrado por outra pessoa. Você deve adicionar comentários para explicar o que cada seção do código está fazendo, especialmente as equações ou funções complexas. Talvez você também queira adicionar comentários às definições de variáveis, dar crédito a qualquer código copiado, incluir uma referência aos dados de origem ou deixar anotações "para fazer" no código.

Ao deixar anotações "para fazer" para você mesmo, considere começar o comentário com "TODO". Essa capitalização se destacará visualmente, além de ser facilmente pesquisável, para que você possa encontrar todas as anotações que deixou para si mesmo.

Os comentários são usados para tornar o código mais claro e compreensível, não para compensar um código mal estruturado. Eles devem ser claros e consistentes e aprimorar blocos de código bem estruturados.

Os espaços em branco também são úteis para formatar visualmente seu código. Pense nos espaços em branco como se fossem parágrafos. Os parágrafos ajudam a separar grandes blocos de texto para que você possa examiná-los rapidamente. Da mesma forma, adicionar espaços em branco estrategicamente em seu código facilita a verificação do código para encontrar erros e acompanhar o que está sendo feito. Considere adicionar espaço entre diferentes seções ou módulos.

Considere os exemplos a seguir:

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

Neste primeiro exemplo, o texto está espremido e é difícil de decifrar. No entanto, ao separar o conteúdo e usar comentários e espaços em branco, podemos tornar essa seção muito mais legível.

#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 

Usar recuo e formatação consistente

Em todo o seu código, a consistência é fundamental. Em alguns idiomas, você pode usar o recuo para separar visualmente diferentes seções. Isso pode ser útil para diferenciar seções que funcionam dentro de loops, por exemplo. Atenção: algumas linguagens, como Python, usam a indentação de forma funcional, portanto, talvez você não consiga usá-la para diferenciação visual.

A formatação consistente é importante, pois melhora a legibilidade e atende às expectativas dos leitores.

Documentação e comunicação

Muitas tarefas de programação em profissões de dados são esforços de equipe. Mesmo que você passe longos períodos codificando em solidão, esse código geralmente será enviado a uma equipe para revisão e uso. Isso torna imperativo que a comunicação sobre o código seja clara dentro da equipe.

Ao enviar um código para um colega de equipe, é importante enviar informações sobre a finalidade do código, o uso adequado e quaisquer peculiaridades que ele precise considerar ao executá-lo. Esse tipo de comunicação é chamado de documentação e deve sempre acompanhar o código.

A convenção é fornecer essa documentação em um arquivo de texto chamado README.txt, armazenado na mesma pasta que o arquivo de código principal. No entanto, equipes específicas podem ter padrões diferentes para a documentação, como o uso do Notion ou de um Google Doc.

O que deve ser documentado?

O arquivo de documentação deve incluir tudo o que alguém precisaria saber para assumir o projeto. Você deve ter informações sobre como usar o código, a finalidade, a arquitetura e o design do código. Você deve incluir observações sobre quais são as entradas e saídas quando o código é executado, bem como quaisquer peculiaridades.

Também é útil adicionar informações sobre detecção de erros e manutenção. Dependendo dos padrões de codificação da sua empresa, você também pode incluir informações sobre o autor, datas de conclusão do projeto ou outras informações.

Criação de arquivos README de fácil leitura

Ao escrever arquivos README, é importante que você mantenha uma estrutura clara. Identifique claramente suas entradas e saídas e as diferentes seções do documento. Coloque as informações mais importantes para o usuário na parte superior. Qualquer coisa que seja crítica deve ser rotulada e destacada com letras maiúsculas, uma série de traços ou qualquer outra coisa.

Exemplo de práticas recomendadas de codificação de documentação.

Docstrings

Uma docstring pode ser útil para alguém que esteja usando seu código pela primeira vez. Trata-se de uma string literal escrita em seu código que fornece informações sobre o código. No Python, se você usar a linha de comando para encontrar a documentação de uma classe, método ou função, o texto exibido será a docstring dentro desse código.

Aqui está um exemplo de uma docstring para uma função:

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

Documentar seu código pode parecer muito trabalhoso, especialmente quando você já conhece os detalhes do seu programa. Mas a documentação adequada pode economizar muito tempo ao passar seu código para outra pessoa ou ao revisitar um projeto antigo com o qual você não trabalha há algum tempo. Aqui está um artigo em que você pode ler mais sobre as práticas recomendadas para documentar o código Python.

Práticas recomendadas de codificação: Processamento eficiente de dados

Além da clareza, um bom código deve ser executado com eficiência. Você pode incluir algumas práticas em sua redação para garantir que seu código processe os dados com eficiência.

Evitar loops e iterações desnecessários

Os loops geralmente são tarefas que exigem muito do processador. Um ou dois loops podem ser inevitáveis, mas um número excessivo de loops pode atrapalhar rapidamente um programa que, de outra forma, seria eficiente. Ao limitar o número de loops e iterações em seu código, você pode aumentar o desempenho do código.

Operações de vetorização para desempenho

Uma maneira de reduzir o número de loops em seu código é vetorizar as operações. Isso significa executar uma operação em um vetor inteiro de uma só vez, em vez de passar por cada valor, um de cada vez.

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)

Neste exemplo, usamos um loop for para adicionar duas listas. Ao vetorizar, podemos remover o loop e concatenar as duas listas sem iterar.

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)

Outra técnica para reduzir loops em Python é usar compreensões de lista, sobre as quais você pode aprender mais no tutorial de compreensão de lista em Python da DataCamp.

Gerenciamento de memória e técnicas de otimização

O gerenciamento eficiente da memória é fundamental para os aplicativos de processamento de dados. O uso ineficiente da memória pode levar a gargalos de desempenho e até mesmo a falhas no aplicativo. Para otimizar o uso da memória, considere as seguintes técnicas:

Perfil de memória

Use ferramentas de criação de perfil de memória para identificar vazamentos de memória e áreas de consumo excessivo de memória em seu código. Os perfis ajudam a identificar as partes do seu programa que precisam de otimização e permitem que você concentre seus esforços nas áreas mais críticas.

Serialização e compactação de dados

Ao lidar com grandes conjuntos de dados, considere a possibilidade de serializar os dados no disco ou usar a compactação de dados. A serialização reduz o uso da memória ao armazenar dados em um formato compacto, enquanto a compactação reduz ainda mais os requisitos de armazenamento.

Agrupamento de dados

Se você estiver processando conjuntos de dados extremamente grandes que não cabem na memória alocada, experimente a fragmentação de dados. Isso envolve a divisão dos dados em partes menores e gerenciáveis que podem ser processadas sequencialmente ou em paralelo. Isso ajuda a evitar o uso excessivo de memória e permite que você trabalhe com conjuntos de dados maiores.

O DataCamp tem um ótimo curso sobre como escrever código Python eficiente.

Práticas recomendadas de codificação: Dimensionamento e desempenho

É uma boa ideia que você tenha em mente o desempenho durante a codificação. Depois de projetar e escrever o código inicial, você deve editá-lo para melhorar ainda mais o desempenho.

Criação de perfil de código para gargalos de desempenho

Um processo chamado de criação de perfil permite que você encontre as partes mais lentas do seu programa para que possa concentrar seus esforços de edição nelas. Muitos IDEs (Ambientes de Desenvolvimento Integrado) têm um software de criação de perfil incorporado que permite que você encontre facilmente os gargalos em seu código e os aprimore.

Processamento paralelo

Depois de identificar os gargalos, você precisa encontrar os melhores métodos para resolvê-los. Uma técnica é o processamento paralelo. Essa é uma técnica que envolve a divisão de uma tarefa entre vários processadores em seu computador ou na nuvem. Isso pode ser muito útil se você tiver milhares de cálculos que precisam ser computados.

Estratégias para lidar com conjuntos de dados maiores

À medida que seu programa for escalonado, você provavelmente encontrará conjuntos de dados maiores que precisam ser processados com eficiência. A implementação das estratégias corretas é essencial para evitar a degradação do desempenho.

Particionamento de dados

Particionar grandes conjuntos de dados em partes gerenciáveis. Essa abordagem, conhecida como particionamento de dados, permite que você processe dados em paralelo e distribua a carga de trabalho em várias unidades de processamento. Além disso, ele minimiza os requisitos de memória para processamento.

Compressão de dados

Considere o uso de técnicas de compactação de dados para reduzir o armazenamento e a sobrecarga de transmissão de grandes conjuntos de dados. As bibliotecas de compactação, como zlib e Snappy, podem reduzir significativamente o tamanho dos dados sem comprometer sua integridade.

Bancos de dados distribuídos

Soluções de bancos de dados distribuídos, como Apache Cassandra, Amazon DynamoDB ou Google Cloud Bigtable, podem ajudar a gerenciar grandes conjuntos de dados. Esses bancos de dados foram projetados para lidar com grandes conjuntos de dados e oferecer mecanismos eficientes de armazenamento e recuperação de dados.

Equilíbrio entre otimização e legibilidade do código

Algumas técnicas de otimização também melhoram a legibilidade do código. No entanto, outras otimizações podem dificultar o acompanhamento do que está acontecendo. É importante equilibrar esses dois objetivos ao escrever e otimizar seu código.

Se uma técnica melhorar muito a eficiência do seu programa, talvez valha a pena que ela pareça um pouco mais complicada. Se você fizer isso, certifique-se de documentar bem a situação. Por outro lado, uma técnica que economizará apenas um pouco de tempo para você pode não valer a pena se dificultar muito a leitura.

Práticas recomendadas para controle de versão e colaboração

Ao escrever código, uma ferramenta útil é o software de controle de versão. De longe, a versão mais popular disso é o Git. O Git salva versões anteriores do seu código, permitindo que você faça alterações e sempre reverta para uma versão anterior se cometer um erro catastrófico. É essencialmente um backup. O Git também facilita a colaboração em um projeto, destacando facilmente as diferenças e resolvendo conflitos.

Confira nosso curso de introdução ao controle de versão com o Git para obter mais detalhes.

Importância dos sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)

Usar um sistema de controle de versão é quase tão importante quanto salvar seu trabalho. Ele permite um registro do seu progresso, um backup das versões bem-sucedidas e um local fácil para publicar seu trabalho. Vamos examinar as vantagens de usar o git para projetos de codificação independentes e colaborativos.

Codificação colaborativa

Uma maneira de colaborar em um projeto é passar versões para frente e para trás, uma de cada vez. Nesse sistema, cada programador basicamente "verifica" o código, trabalha em sua seção e o passa para o próximo programador. Isso é lento e ineficiente. Isso também pode resultar em problemas se duas pessoas trabalharem acidentalmente no arquivo ao mesmo tempo, resultando em duas versões diferentes do mesmo código.

Uma solução melhor é usar um sistema de controle de versão como o Git. Com o Git, vários programadores podem trabalhar no código simultaneamente. Quando eles enviam suas alterações de código para o repositório principal, há um processo simples usado para mesclar as diferentes partes do código para que tudo funcione em conjunto. Depois de mesclado, o código recém-atualizado fica disponível gratuitamente para todos com acesso ao repositório. Isso permite que cada programador trabalhe na versão mais recente do código.

O Git também oferece uma maneira fácil de iniciar um processo de revisão de código.

Codificação independente

Quando você é a única pessoa trabalhando em um projeto, pode ser tentador deixar de usar o Git para simplificar. No entanto, há vários motivos convincentes para você usar o Git como parte do seu fluxo de trabalho, mesmo para projetos independentes.

Um dos motivos mais convincentes para usar o Git em projetos independentes é manter a capacidade de reverter para uma versão anterior do código se ele deixar de funcionar da maneira que você espera. Por exemplo, digamos que você adicione uma nova análise a um sistema de recomendação que criou. A análise parece estar funcionando bem, mas, de repente, o sistema de recomendação original começa a ter problemas. Parece óbvio que o problema se deve à nova análise, mas onde especificamente o problema surgiu? Pode ser útil ter uma versão sem a análise para que você possa examiná-la lado a lado com a nova versão e rastrear o problema.

O Git também permite que você publique facilmente seu código para que outras pessoas possam visualizá-lo ou usá-lo. Isso é muito útil para você montar um portfólio, criar programas de código aberto ou enviar códigos para clientes. Então, se você precisar atualizar o código por qualquer motivo, é fácil enviar uma nova versão.

Configuração e gerenciamento de repositórios

Se estiver trabalhando em uma equipe, você poderá contribuir para um repositório já estabelecido. No entanto, talvez você mesmo precise iniciar um repositório. Felizmente, plataformas como o GitHub e o Bitbucket têm instruções muito fáceis de usar para criar um novo repositório.

Uma vez estabelecido, você precisará compartilhar seu repositório com seus colaboradores, manter o controle de pull requests e mesclagens e garantir que todos os colaboradores sigam regras de commit semelhantes.

Fluxos de trabalho colaborativos (ramificação, mesclagem, solicitações pull)

Há alguns termos que são úteis para você saber quando estiver trabalhando com o Git.

Ramificação

Quando duas versões diferentes do mesmo código são criadas, isso é chamado de ramificação.

Fusão

A mesclagem é o processo de resolver as diferenças entre duas ou mais ramificações para criar uma única versão do código.

Solicitações pull

Quando um programador quiser uma versão do código em um repositório, ele emitirá uma solicitação pull. Basicamente, trata-se de uma permissão para baixar uma versão do código com a qual você poderá trabalhar.

Empurra

Quando um programador adiciona uma nova versão do código ao repositório, isso é chamado de envio de uma nova versão. O tutorial Git Push/Pull da DataCamp explica as diferenças entre esses termos e como usar cada um deles.

Lidar com conflitos e manter um histórico de confirmações limpo

Se vários colaboradores modificarem as mesmas linhas de código, o Git marcará isso como um conflito de mesclagem. A resolução de conflitos envolve a edição manual do código conflitante para reconciliar as alterações, basicamente escolhendo qual versão dessa linha de código você deve manter. Após a resolução, você pode confirmar as alterações e continuar com a mesclagem.

Mantenha um histórico de confirmações limpo e informativo, escrevendo mensagens de confirmação claras e concisas. Siga um formato consistente e descreva a finalidade de cada commit. Isso ajuda a acompanhar as alterações ao longo do tempo para que todos possam entender o histórico do projeto.

Para obter mais informações sobre o Git, recomendo fortemente os cursos Introdução ao Git e Conceitos do GitHub da DataCamp.

Práticas recomendadas de revisão e refatoração de código

Realização de revisões de código eficazes para garantia de qualidade

Uma revisão de código é uma maneira fantástica de aprimorar seu código e suas habilidades de programação. Isso é basicamente uma revisão por pares, em que outra pessoa analisará seu código e fornecerá feedback.

Se você trabalha em uma equipe, talvez tenha revisões de código obrigatórias regularmente.

No entanto, mesmo que você trabalhe sozinho, é uma boa ideia solicitar revisões ocasionais de código para manter seu código dentro do padrão. Também é uma ótima maneira de aprender novas maneiras de fazer as coisas e de conhecer questões de segurança com as quais você talvez ainda não esteja familiarizado.

Identificar problemas de código e quando refatorar

Você já abriu a geladeira e percebeu um mau cheiro que o levou a procurar o que estava estragado? Se sim, você está familiarizado com o uso do cheiro como indicador de algo ruim. Essa mesma ideia é usada nas revisões de código.

É claro que, ao fazer uma revisão de código, você não está literalmente usando seu nariz para farejar o código. Mas os revisores procuram indicadores de que algo deu errado, que são chamados de odores de código.

Alguns problemas podem exigir uma simples alteração em uma linha de código para serem corrigidos. No entanto, outros problemas podem exigir que você repense uma seção inteira ou todo o documento.

Essas correções maiores, em que você está alterando a estrutura do código subjacente sem alterar a funcionalidade do código, são chamadas de refatoração. Por exemplo, isso pode ser feito para reparar uma falha de segurança e, ao mesmo tempo, manter a experiência do usuário idêntica.

Tratamento de erros e testes

Importância do tratamento de erros e dos testes

Testar seu código é fundamental para garantir que ele esteja fazendo o que você acha que deve fazer. Tente testar seu código com conjuntos de dados pequenos e fictícios em que você sabe qual deve ser o resultado e verifique se o programa fornece a resposta esperada. Se você tiver tempo e recursos, testar o código em vários conjuntos de dados que testam diferentes aspectos do programa pode garantir que o código esteja funcionando da maneira esperada.

Se você criar um código que ficará em vigor por algum tempo, como um pipeline de dados ou um aplicativo, é particularmente importante considerar o tratamento de erros. Os erros podem ocorrer quando as fontes de dados são alteradas ou quando o usuário final faz algo inesperado. A adição de blocos de código que lidam com erros esperados pode manter o programa em execução sem falhas.

Desenvolvimento orientado por testes

O desenvolvimento orientado por testes (TDD) é um princípio fundamental da engenharia de software que você deve incorporar aos seus projetos de codificação. Essa abordagem coloca os testes na vanguarda do processo de desenvolvimento, garantindo que cada parte do código seja rigorosamente avaliada antes de ser considerada concluída.

Ao aderir aos princípios do TDD, você cria uma rede de segurança de testes que não apenas verifica a correção do código, mas também ajuda a orientar o próprio processo de desenvolvimento. É uma postura proativa em relação aos testes que resulta em um código mais resiliente, mais fácil de manter e menos propenso a defeitos.

Escrever testes unitários para validar a funcionalidade do código

Os testes de unidade são testes escritos para validar determinadas partes do seu código. Por exemplo, você pode executar um teste de unidade em uma função que escreveu para converter unidades de Celsius para Fahrenheit. Nesse teste de unidade, você pergunta se o seu código obtém a resposta correta para um exemplo específico.

O Python tem duas bibliotecas que são particularmente úteis para escrever testes de unidade, unittest e pytest. Escrever testes unitários abrangentes não só aumenta a confiabilidade do seu código, mas também serve como documentação, ilustrando como as diferentes partes do seu software devem se comportar.

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()

Este é um exemplo de um teste de unidade para uma função simples e sua saída.

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

Uso de blocos try-except para execução robusta de código

A incorporação de blocos try-except em seu código é uma técnica fundamental de tratamento de erros que pode aumentar significativamente a robustez do código.

Esses blocos permitem que você trate com elegância situações inesperadas ou exceções que possam surgir durante a execução do programa.

Ao antecipar possíveis erros e definir como o seu código deve reagir a eles, você pode evitar falhas e comportamentos inesperados, o que resulta em um aplicativo mais fácil de usar e confiável. Seja para lidar com erros de E/S de arquivos, problemas de conectividade de rede ou problemas de validação de entrada, o uso criterioso de blocos try-except pode tornar seu código mais resiliente e fácil de usar.

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}")

Considerações sobre segurança e privacidade

Proteção de dados confidenciais

Você pode trabalhar em um projeto com alguns dados confidenciais, como informações de saúde, senhas ou informações de identificação pessoal. Há várias leis em vigor que restringem a maneira como esses tipos de dados podem ser usados e como eles devem ser protegidos. É importante incluir essas proteções em seu código à medida que você o cria.

Em outros casos, você pode estar trabalhando com um código que é importante manter seguro por motivos não legais, como lidar com segredos da empresa. Ao escrever seu código e, definitivamente, antes de implantar qualquer código, você deve garantir que esses dados sejam mantidos em segurança. A seguir, você encontrará algumas práticas recomendadas de segurança de codificação.

Minimização de dados

É importante que você colete apenas os dados absolutamente necessários para o seu projeto. Evite coletar informações excessivas que possam ser usadas indevidamente se o seu sistema for comprometido. Além disso, você pode implementar políticas de retenção de dados para excluir os dados que não são mais necessários.

Controle de acesso

Implemente controles de acesso robustos para garantir que somente usuários e processos autorizados possam acessar dados confidenciais. O controle de acesso baseado em funções pode ajudar a proteger dados confidenciais. Revise e audite regularmente as permissões de acesso para detectar e corrigir qualquer acesso não autorizado.

Criptografia de dados

A criptografia é uma técnica fundamental para proteger os dados. Use algoritmos e protocolos de criptografia fortes para proteger os dados armazenados em bancos de dados, no disco e durante a transmissão de dados em redes. Implemente bibliotecas de criptografia e APIs que sejam bem testadas e mantidas para evitar vulnerabilidades comuns.

Práticas de criptografia e codificação segura

As práticas de codificação segura são essenciais para criar aplicativos que possam resistir a ameaças à segurança. Quando se trata de criptografia e codificação segura, considere as seguintes recomendações:

Validação de entrada

Sempre valide e higienize as entradas do usuário para evitar vulnerabilidades de segurança comuns, como injeção de SQL, script entre sites e injeção de comandos. A validação de entrada garante que a entrada maliciosa não comprometa a segurança do seu aplicativo.

Bibliotecas e componentes seguros

Ao usar bibliotecas ou componentes de terceiros, verifique a postura de segurança deles. Mantenha-os atualizados para corrigir vulnerabilidades conhecidas. Além disso, considere o uso de bibliotecas e estruturas voltadas para a segurança, projetadas para atenuar os riscos comuns à segurança.

Testes regulares de segurança

Incorpore testes de segurança regulares em seu processo de desenvolvimento. Isso inclui a realização de testes de penetração, revisões de código e avaliações de vulnerabilidade. As ferramentas automatizadas podem ajudar a identificar falhas de segurança, mas é altamente recomendável que você faça testes manuais com especialistas em segurança.

Autenticação e autorização seguras

Implemente mecanismos de autenticação seguros, como a autenticação multifator, e controles de autorização robustos para garantir que os usuários tenham acesso apenas aos recursos de que precisam. Evite codificar credenciais ou informações confidenciais em seu código ou arquivos de configuração.

Manter-se atualizado sobre as ameaças à segurança é um alvo em constante movimento, pois os malfeitores atualizam continuamente suas táticas. O DataCamp tem um curso de introdução à privacidade de dados para ajudar você a começar. Quando você tiver alguns fundamentos, experimente um jogo de guerra de segurança como o Bandit para testar suas novas habilidades.

Aprendizado e crescimento contínuos

Os dados são um campo dinâmico, com o surgimento constante de novas tecnologias, linguagens e bibliotecas. Para manter-se competitivo e relevante no setor, é essencial fazer do aprendizado e do crescimento contínuos uma parte central de sua carreira. Um aspecto fundamental disso é manter-se atualizado com as tendências e bibliotecas de codificação.

Crie o hábito de reservar tempo para aprender novos conceitos, linguagens e ferramentas. Assine boletins informativos, siga blogs de tecnologia e participe de webinars ou conferências relevantes para sua área. Explore os cursos e tutoriais on-line que oferecem experiência prática com as tecnologias mais recentes. Mantendo-se informado, você pode aproveitar novas ferramentas e metodologias para aprimorar suas habilidades de codificação e sua produtividade.

Envolvimento com a comunidade e os fóruns de codificação

Participe de fóruns on-line

Participe de fóruns de codificação como o Stack Overflow, discussões no GitHub ou fóruns especializados relacionados às linguagens de programação e aos interesses que você tem. Contribua respondendo a perguntas e compartilhando seu conhecimento. O envolvimento em discussões e a solução de problemas do mundo real não apenas ajudam os outros, mas também reforçam a compreensão que você tem dos conceitos de codificação.

Participar de encontros e conferências

Encontros e conferências de codificação locais e virtuais oferecem excelentes oportunidades para você se conectar com pessoas que pensam da mesma forma, compartilhar experiências e aprender com especialistas. Esses eventos geralmente apresentam workshops, palestras e sessões de networking que podem expandir seu conhecimento e sua rede profissional. Para começar, confira esta lista de conferências de dados.

Aproveitamento de recursos on-line para melhoria contínua

A Internet é um tesouro de recursos para os desenvolvedores que buscam o aprimoramento contínuo. Aproveite os cursos on-line, os tutoriais e os desafios de codificação para aprimorar suas habilidades e enfrentar novos desafios.

Cursos on-line

Os cursos on-line oferecidos pela DataCamp proporcionam experiências de aprendizado estruturadas e de alta qualidade. Esses cursos abrangem uma ampla variedade de tópicos, desde os fundamentos de codificação até tópicos avançados, como ciência de dados e segurança cibernética. Um bom lugar para você começar é com cursos gerais de codificação, como Introduction to Python, Writing Functions in Python e Intermediate R. Você também pode tentar cursos mais focados em um nível avançado, como um curso sobre programação orientada a objetos.

Desafios de codificação e plataformas de prática

Sites como LeetCode, Kaggle, HackerRank e CodeSignal oferecem desafios e competições de codificação que permitem que você pratique a resolução de problemas e as habilidades algorítmicas. A participação regular nesses desafios aprimora suas habilidades de codificação e prepara você para entrevistas técnicas. O DatCamp também realiza desafios ocasionais e tem uma grande variedade de problemas práticos e projetos reais de ciência de dados que você pode usar para aprimorar suas habilidades.

Contribuições de código aberto

Considere a possibilidade de contribuir para projetos de código aberto. Isso não apenas permite que você trabalhe em projetos de análise de dados do mundo real, mas também o expõe a práticas de codificação colaborativa e a diversos estilos de codificação.

Conclusão

A programação é mais do que apenas escrever um código que seja funcional. Seu código precisa ser claro, organizado, eficiente e escalonável, sem deixar de lado a qualidade e a segurança. Ao adotar essas práticas recomendadas de codificação, você não apenas criará um código melhor, mas também elevará suas habilidades. Considere a possibilidade de fazer cursos sobre princípios de engenharia de software, bem como guias de práticas recomendadas específicos da linguagem, como os descritos neste tutorial de práticas recomendadas do Python. Em um mundo em que a precisão e a confiabilidade são fundamentais, essas práticas de codificação servem como princípios orientadores que capacitam os profissionais de dados a se destacarem, inovarem e causarem um impacto duradouro.


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Amberle McKee
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Sou PhD e tenho 13 anos de experiência trabalhando com dados em um ambiente de pesquisa biológica. Crio software em várias linguagens de programação, incluindo Python, MATLAB e R. Sou apaixonado por compartilhar meu amor pelo aprendizado com o mundo.

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