


Hacktoberfest dari sudut pandangan penyelenggara
Kali ini saya telah memutuskan untuk menyertai Hacktoberfest sebagai penyelenggara projek.
Projek ini ialah (AnadiCSV)[https://github.com/Cereal84/AnadiCSV] alat mudah untuk menanyakan data daripada fail CSV melalui pertanyaan SQL.
AnadiCSV ditulis dalam Python dan menggunakan DuckDB dan Textual, projek itu telah diserahkan kepada hacktoberfest dalam keadaan embrio. Ideanya adalah untuk mengambil kesempatan daripada hacktoberfest atas dua sebab:
- belajar mengurus projek dengan penyumbang 'luaran'
- tingkatkan kod dengan membenarkan orang ramai menyumbang.
Kini beberapa pengajaran yang saya pelajari sehingga kini.
Tulis isu terperinci
Walaupun isu itu jelas untuk anda, itu tidak bermakna ia sama untuk penyumbang luar, terutamanya jika mereka bukan yang berpengalaman.
Cuba buat dialog tentang isu tersebut
Butiran boleh jadi tidak mencukupi, adalah lebih baik untuk memulakan dialog untuk memastikan semua orang memahami kerja yang perlu dilakukan.
MENYUMBANG fail adalah penting
Saya sentiasa mengabaikan fail ini dalam repositori saya sebaliknya jika anda ingin membantu orang ramai menyumbang adalah agak penting, anda boleh menulis cara anda menjangkakan mereka berfungsi, peraturan yang perlu dipatuhi, dan kadangkala yang merupakan logik di sebalik beberapa bahagian ( iaitu jika anda ingin menambah pilihan cli iaitu semua fail yang terlibat jika ia tidak begitu jelas dalam kod).
Melakukan semakan kod yang lemah bukanlah idea yang baik
Kadang-kadang anda tergesa-gesa tetapi anda ingin menggabungkan beberapa PR secepat mungkin; anda membaca PR dengan cepat dan nampaknya tidak mengapa, langkau beberapa fail kerana anda melupakannya atau kerana anda berpendapat bahawa perubahan itu akan menjadi sangat mudah yang pastinya ia betul.
Jelas sekali, mereka akan memecahkan repositori :).
Tindakan GitHub bagus
Menambah beberapa semakan seperti pemformat kod, linter, dll ialah idea yang baik untuk mengelak daripada melakukan perkara tersebut semasa semakan kod dan membolehkan anda menumpukan pada perkara penting.
Kesimpulan
Sehingga kini saya telah belajar banyak dan saya gembira dapat memulakan projek ini dan mencadangkan kepada sesiapa sahaja untuk mencuba melakukan perkara yang sama.
Bagi sesiapa yang sedang mencari isu mengenai hacktoberfest sila datang dan lawati kami :).
Atas ialah kandungan terperinci Hacktoberfest dari sudut pandangan penyelenggara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
