Data Science/(도서리뷰) Clean Code
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[Data Science 도서리뷰/Clean Code] 4. 주석Data Science/(도서리뷰) Clean Code 2023. 1. 2. 21:45
이 책은 세 부분으로 나뉜다.: (1) 깨끗한 코드를 작성하는 원칙, 패턴, 실기의 설명, (2) 사례 연구 : 더러운 코드를 깨끗한 코드로 고치기, (3) 사례 연구를 만들며 수집한 '냄새'와 '휴리스틱'의 열거. 본 게시글은 (1)의 네 번째 장인 4. 주석에 대한 정리와 리뷰이다. 4. 주석 우리는 코드로 의도를 표현하지 못했을 때에, 그러니깐 실패를 만회하기 위해 주석을 사용한다. 주석은, 그렇기 때문에 그 자체로도 실패의 증명이다. 주석이 좋지 않은 이유 주석은 오래될수록 코드에서 '필연적으로' 멀어진다. 오래될수록 완전히 그릇될 가능성도 커진다. 프로그래머들이 주석을 유지하고 보수하기란 현실적으로 불가능하기 때문이다. 코드가 태생적으로 변화하고 진화하는 것이라면, 주석은 결국 어느 시점에 머무..
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[Data Science 도서리뷰/Clean Code] 3. 함수Data Science/(도서리뷰) Clean Code 2022. 12. 27. 20:30
이 책은 세 부분으로 나뉜다.: (1) 깨끗한 코드를 작성하는 원칙, 패턴, 실기의 설명, (2) 사례 연구 : 더러운 코드를 깨끗한 코드로 고치기, (3) 사례 연구를 만들며 수집한 '냄새'와 '휴리스틱'의 열거. 본 게시글은 (1)의 세 번째 장인 3. 함수에 대한 정리와 리뷰이다. 3. 함수 3장은 함수에서의 Clean Code를 소개하는 장이며, 앞선 두 장에 비해 정말 여러번을 정독해야만 했다. 이 장은 "함수의 추상화 수준"과 "메서드는 한 가지 일만 해야한다"는 두 개의 개념을 이해해야만 소화가 가능하다. 함수의 추상화 수준 그렇다면, "함수의 추상화 수준"이란 뭘까? 우선, 책의 내용을 찬찬히 살펴보면 다음과 같다. : (1) 추상화 수준이 높다는 건 ... → 근본 개념에 가까운 것이다...
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[Data Science 도서리뷰/Clean Code] 2. 의미 있는 이름Data Science/(도서리뷰) Clean Code 2022. 12. 20. 00:46
이 책은 세 부분으로 나뉜다.: (1) 깨끗한 코드를 작성하는 원칙, 패턴, 실기의 설명, (2) 사례 연구 : 더러운 코드를 깨끗한 코드로 고치기, (3) 사례 연구를 만들며 수집한 '냄새'와 '휴리스틱'의 열거. 본 게시글은 (1)의 두번째 장인 2. 의미 있는 이름에 대한 정리와 리뷰이다. 2. 의미 있는 이름 데이터 분석가(또는 사이언티스트) 또한 여느 개발자들과 마찬가지로 하루에도 여러번씩 '좋은 이름'에 대해 고민하게 되곤 한다. 핑계에 가깝지만 실제 업무에서는 아쉽게도, (1) 요구되는 수준이 매우 간단하거나, (2) 대응 자체를 빨리 해야만 하는 데이터 분석 업무의 경우에는 변수 또는 함수의 '좋은 이름'이 등한시되기 마련이다. 데이터 분석을 통해 추출된 인사이트를 전달하는 방식은 일반적으..
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[Data Science 도서리뷰/Clean Code] 1. 깨끗한 코드 : 코딩이란? 그리고 깨끗한 코드란?Data Science/(도서리뷰) Clean Code 2022. 12. 8. 20:52
근래 내게 가장 도전적인 주제가 두 가지 있다면, 하나는 Scala라는 (나에게만큼은)새로운 언어이고 다른 하나는 Scala로 '더럽게' 쓰여진 레거시 코드들을 하나 하나 리팩토링 하는 것이다. [데이터과학 도서/Clean Code] 카테고리는 이러한 도전을 성공적으로 실현하기 위해 컴퓨터공학과 학생들, 그리고 수많은 프로그래머들의 바이블이라고 불리는, 로버트 C. 마틴의 저서 '클린코드'를 최소한 1회독이라도 마치기 위해 작성하기 시작했다(그러므로, 이 카테고리는 연구/필기노트에 가깝다). 우선, 가능하면 이 '철학서'에 가까운 도서의 겉 껍질이라도 한번은 핥아봐야 하기 때문에 2023년 1월 말까지 1회독을 목표로 도서 리뷰 겸 공부 노트를 작성해나가도록 한다. 이 책은 세 부분으로 나뉜다.: (1)..