관리자의 관점에서 본 Hacktoberfest
이번에 Hacktoberfest에 프로젝트 메인테이너로 참가하기로 결정했습니다.
이 프로젝트는 (AnadiCSV)[https://github.com/Cereal84/AnadiCSV] SQL 쿼리를 통해 CSV 파일의 데이터를 쿼리하는 간단한 도구입니다.
AnadiCSV는 Python으로 작성되었으며 DuckDB 및 Textual을 사용하며 프로젝트는 초기 상태에서 hacktoberfest에 제출되었습니다. 두 가지 이유로 Hacktoberfest를 활용하려는 아이디어는 다음과 같습니다.
- '외부' 참여자와 함께 프로젝트를 관리하는 방법 배우기
- 사람들이 기여할 수 있도록 코드를 개선하세요.
지금까지 배운 교훈이 있습니다.
세부 이슈 작성
귀하에게는 문제가 매우 명확하더라도 외부 기여자, 특히 경험이 없는 기여자에게도 마찬가지라는 의미는 아닙니다.
문제에 관해 대화를 시도하십시오.
세부사항만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 모든 사람이 수행할 작업을 확실히 이해할 수 있도록 대화를 시작하는 것이 좋습니다.
CONTRIBUTING 파일이 중요합니다.
나는 항상 내 저장소에서 이 파일을 무시했습니다. 사람들이 기여하도록 돕고 싶다면 예상되는 작동 방식, 따라야 할 규칙, 때로는 일부 섹션 뒤에 있는 논리를 작성할 수 있습니다( 즉, 코드에서 명확하지 않은 경우 관련된 모든 파일에 대한 cli 옵션을 추가하려는 경우).
형편없는 코드 리뷰를 하는 것은 좋은 생각이 아니다
가끔은 서두르지만 가능한 한 빨리 일부 PR을 병합하고 싶을 때가 있습니다. PR을 빨리 읽고 괜찮을 것 같으면 일부 파일을 잊어버리거나 변경 사항이 너무 간단해서 정확할 것이라고 생각하기 때문에 일부 파일을 건너뜁니다.
분명히 저장소가 손상될 것입니다 :).
GitHub 액션이 좋다
코드 포맷터, 린터 등과 같은 몇 가지 검사를 추가하면 코드 검토 중에 이러한 작업을 피하고 중요한 작업에 집중할 수 있는 좋은 생각입니다.
결론
지금까지 저는 많은 것을 배웠고 이 프로젝트를 시작하게 되어 기쁩니다. 누구에게나 똑같이 해보라고 제안할 수 있습니다.
해크토버페스트 관련 이슈를 찾고 계시는 분들은 꼭 놀러오세요 :)
위 내용은 관리자의 관점에서 본 Hacktoberfest의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
