我的 GSoC 经验:PEcAn 项目
关于PEcAN:
预测生态系统分析器 (PEcAn) 是一个科学工作流程系统,用于管理大量公开可用的环境数据和贝叶斯数据同化系统,用于在最先进的生态系统模型中综合这些信息。
项目概要
组织:PecAn Project
导师:Christopher Black (#infotrop)、Shashank Singh(#moki1202)
贡献者:Abhinav Pandey (#Sweetdevil144)
项目持续时间: 350 小时
项目标题:优化 PEcAn 以独立使用单个
套餐
非常感谢克里斯,您仔细聆听我的方法并以更好的方式改进它们!!
特别感谢其他导师:David LeBauer、Shashank Singh 和 Michael Dietze
关于该项目:
该项目的目标是通过优化其独立使用的模块来增强 PEcAn 项目。尽管 PEcAn 具有强大的框架和互连的模块,但越来越需要使这些模块独立运行。这种转变对于简化模块使用、测试和开发至关重要,使系统对用户和贡献者来说更容易访问和更高效。重点是优化独立使用的模块,增强它们在 PEcAn 互连框架内的单独可操作性。我们的首要任务是通过重新审视 PEcAn 包的设计和界面来“重新松开这些耦合”。
概述
今年夏天,我有幸与 PEcAn 项目一起参加 2024 年 Google 编程之夏。在今年计划中选出的众多才华横溢的候选人中,我是其中之一,被选为具有重大全球影响力的现实世界开源软件做出贡献。随着计划接近尾声,我想回顾一下过去三个月在PEcAn中学到的东西。
我的 PEcAn 项目 之旅早在官方 GSoC 周期之前就开始了,我的 第一个 PR 早在 2023 年 12 月就被合并了——比 GSoC 时间表提前了五个月。这种早期的参与给了我宝贵的经验,让我能够了解 PEcAn 复杂的架构和复杂的代码库设计。它还让我熟悉了该组织的工作,特别是 R 编程语言。从早期开始,我就渴望更深入地参与该项目并做出有意义的贡献。
GSoC 教给我的最有价值的一课是:我们通过实践来学习,即使前方的道路似乎不确定,我们也会铺平前进的道路。我在这次 GSoC 之旅中的经历向我展示了什么我最初计划完成的只是我最终实现的一小部分。
随着 15+ 个拉取请求、6+ 个问题的解决以及与导师的会议上花费的无数时间,我发现自己逐渐与 PEcAn 的目标保持一致项目.
我对 PEcAn 的贡献
(我将要讨论的所有工作都链接在此页面底部。)
GSoC 时期分为三个关键阶段:
第一阶段:社区联系期:在这个阶段,我熟悉了这个项目,并与我的导师建立了牢固的联系。这一次让我对项目的目标和复杂性有了深入的了解。我首先对代码库进行了一些小的更改,同时掌握了 PEcAn 的关键方面。我的工作重点是收集数据,这些数据后来对于解决项目挑战至关重要。
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阶段 2:解耦 PEcAn 的包:此阶段的主要任务是开始解耦 PEcAn 的包,起点是 data.land 包。这涉及仔细检查项目中需要改进模块化和灵活性的包。在此阶段,我通过找出依赖项的微小实例并将其重定向回数据库调用,从 data.atmosphere 包中删除了 data.land 的依赖项,从而减少了总体依赖项。除此之外,我还对 为 met2Cf.csv.R 添加测试套件 和 删除 db.site.lat.lon 函数并将所有用法替换为 query.site .我还组合了多个数据库调用,这进一步有助于减少我们系统中进行的数据库调用,并进一步减少数据库上的延迟。我还创建了一个自定义 python 脚本来查明代码库中不再使用的孤立函数,并执行了此类实例的清理。
-
阶段3:增强convert_input函数:由于PEcAn中convert_input函数的复杂性,这个阶段被证明是最具挑战性的。我投入了大量时间来寻找解决我们所面临的各种问题的好方法。然而,由于此时我对代码库有了更深入的了解,这个阶段也是最有成效的。
为了进一步提高convert_input函数的模块化,我决定在#3338中将其分解为更小的辅助函数。这种重组简化了代码库的导航和理解,使未来的开发人员更容易使用。
在整个 GSoC 期间,我与导师定期举行会议(每周三),讨论我们每周的进展、未来计划和项目推进的策略。导师的定期帮助确实帮助我将注意力集中在该项目上。
我非常感谢整个 PEcAn 团队为我提供了这个难得的成长、学习和与他人合作的机会。真正让 GSoC 与众不同的是旅程本身的乐趣。我不仅熟练掌握了一门新的编程语言,而且我作为一个人也得到了成长,通过每周的会议和与导师的互动走出了我的舒适区。这段经历无论是在技术上还是对个人来说都是变革性的。
接下来,我计划继续与 PEcAN 长期合作,并尽我所能提高 PEcAN 的能力!现在就这样了! ??
我在 PEcAn 项目中的 PR 列表?
IDs | Title | State |
---|---|---|
3359 | Update DEV-INTRO.md | MERGED |
3312 | Combine multiple PEcAn.db calls in a single query | MERGED |
3308 | Remove db.site.lat.lon function and replace all usages with query.site | MERGED |
3301 | Add test suites for met2Cf.csv.R | MERGED |
3300 | Remove dependency on data.atmosphere from data.land | MERGED |
3291 | Add Script to Identify Orphaned Functions in Codebase | MERGED |
3290 | Remove unused inst/met2CF.R | MERGED |
3283 | Update API endpoint URLs | MERGED |
3281 | Fix file extension search in met2model.SIPNET function | MERGED |
3276 | Update Documentation for cos_solar_zenith_angle Function | MERGED |
3246 | Fix Typo Errors and Errors in Markdown documentations | MERGED |
3243 | Update book.yml | MERGED |
3348 | Remove Browndog | OPEN |
3338 | Refactor convert_input to Perform tasks via helper function | OPEN |
3324 | Add function to Optionally get site.info if not present | OPEN |
3319 | Refactor met.process and dbfiles | OPEN |
以上是我的 GSoC 经验:PEcAn 项目的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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不同JavaScript引擎在解析和执行JavaScript代码时,效果会有所不同,因为每个引擎的实现原理和优化策略各有差异。1.词法分析:将源码转换为词法单元。2.语法分析:生成抽象语法树。3.优化和编译:通过JIT编译器生成机器码。4.执行:运行机器码。V8引擎通过即时编译和隐藏类优化,SpiderMonkey使用类型推断系统,导致在相同代码上的性能表现不同。

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

从C/C 转向JavaScript需要适应动态类型、垃圾回收和异步编程等特点。1)C/C 是静态类型语言,需手动管理内存,而JavaScript是动态类型,垃圾回收自动处理。2)C/C 需编译成机器码,JavaScript则为解释型语言。3)JavaScript引入闭包、原型链和Promise等概念,增强了灵活性和异步编程能力。

JavaScript在Web开发中的主要用途包括客户端交互、表单验证和异步通信。1)通过DOM操作实现动态内容更新和用户交互;2)在用户提交数据前进行客户端验证,提高用户体验;3)通过AJAX技术实现与服务器的无刷新通信。

JavaScript在现实世界中的应用包括前端和后端开发。1)通过构建TODO列表应用展示前端应用,涉及DOM操作和事件处理。2)通过Node.js和Express构建RESTfulAPI展示后端应用。

理解JavaScript引擎内部工作原理对开发者重要,因为它能帮助编写更高效的代码并理解性能瓶颈和优化策略。1)引擎的工作流程包括解析、编译和执行三个阶段;2)执行过程中,引擎会进行动态优化,如内联缓存和隐藏类;3)最佳实践包括避免全局变量、优化循环、使用const和let,以及避免过度使用闭包。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python和JavaScript在开发环境上的选择都很重要。1)Python的开发环境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,适合数据科学和快速原型开发。2)JavaScript的开发环境包括Node.js、VSCode和Webpack,适用于前端和后端开发。根据项目需求选择合适的工具可以提高开发效率和项目成功率。
