Hacktoberfest aus der Sicht eines Betreuers
Dieses Mal habe ich mich entschieden, als Projektbetreuer am Hacktoberfest teilzunehmen.
Das Projekt ist (AnadiCSV)[https://github.com/Cereal84/AnadiCSV] ein einfaches Tool zum Abfragen von Daten aus einer CSV-Datei per SQL-Abfrage.
AnadiCSV ist in Python geschrieben und verwendet DuckDB und Textual. Das Projekt wurde in einem embryonalen Zustand beim Hacktoberfest eingereicht. Die Idee, das Hacktoberfest zu nutzen, hatte zwei Gründe:
- Lernen Sie, ein Projekt mit „externen“ Mitwirkenden zu verwalten
- Verbessern Sie den Code, damit die Leute etwas beitragen können.
Nun einige Lektionen, die ich bisher gelernt habe.
Schreiben Sie detaillierte Probleme
Auch wenn das Problem für Sie glasklar ist, bedeutet das nicht, dass dies auch für externe Mitwirkende gilt, insbesondere wenn es sich um unerfahrene Mitarbeiter handelt.
Versuchen Sie, einen Dialog zu diesem Thema zu führen
Details können nicht genug sein, es ist besser, einen Dialog zu beginnen, um sicherzustellen, dass jeder die zu erledigende Arbeit versteht.
Die CONTRIBUTING-Datei ist wichtig
Ich habe diese Datei in meinen Repositories immer ignoriert. Wenn Sie anderen dabei helfen möchten, einen Beitrag zu leisten, ist es sehr wichtig, dass Sie schreiben können, wie sie funktionieren, welche Regeln zu befolgen sind und manchmal, was die Logik hinter einem Abschnitt ist ( d. h. wenn Sie eine CLI-Option hinzufügen möchten, die alle beteiligten Dateien enthält, wenn dies im Code nicht so klar ist).
Eine schlechte Codeüberprüfung durchzuführen ist keine gute Idee
Manchmal haben Sie es eilig, möchten aber so schnell wie möglich etwas PR zusammenführen; Sie haben die PR schnell gelesen und es scheint in Ordnung zu sein. Überspringen Sie einige Dateien, weil Sie sie vergessen haben oder weil Sie denken, dass die Änderungen so einfach sind, dass sie sicherlich richtig sind.
Offensichtlich werden sie das Repository zerstören :).
GitHub-Aktionen sind gut
Das Hinzufügen einiger Prüfungen wie Codeformatierer, Linter usw. ist eine gute Idee, um diese Dinge während der Codeüberprüfung zu vermeiden und Sie sich auf wichtige Dinge konzentrieren zu können.
Abschluss
Bis jetzt habe ich viel gelernt und ich bin froh, dieses Projekt gestartet zu haben und empfehle jedem, das Gleiche zu versuchen.
Für alle, die auf der Suche nach Themen zum Hacktoberfest sind, kommen Sie uns bitte besuchen :).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHacktoberfest aus der Sicht eines Betreuers. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
