research_code：编写优秀研究代码的利器

research_code：编写优秀研究代码的利器

research_code Writing good research code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/research_code

项目介绍

在当今科学研究中，代码已成为推动进展的核心力量之一。然而，编写高效、可靠的研究代码并非易事。research_code 是一个开源项目，旨在帮助科研人员编写出质量上乘的研究代码。该项目由一系列幻灯片和代码组成，总结了创建不会反咬你的研究软件的五个重要经验教训，这些经验是作者在哈佛大学神经学博士生中进行演讲时得到的宝贵心得。

项目技术分析

research_code 的组织结构遵循 shablona 模式，一个旨在提高科研代码质量的框架。项目中的所有代码和测试都位于 research_code 文件夹下，该文件夹本身是一个 Python 包。使用 Python 的 setuptools 进行包的配置，使其可以直接发布到 PyPI，极大地方便了代码的分发和使用。

项目的安装非常简单，只需在项目目录下执行 pip install -e . 命令即可将包安装到本地开发环境中。在 Python 中，您可以通过导入 research_code 模块来使用它。

项目及技术应用场景

research_code 的核心在于提高代码的可读性、可维护性和可复现性。以下是一些主要的应用场景：

• 学术研究：研究人员在编写数据分析或模拟代码时，可以使用 research_code 中的最佳实践来提高代码质量。
• 教育：教师和教授可以在教授科研编程课程时，使用该项目的原则和案例来指导学生。
• 软件开发：开发团队在构建科学计算软件时，可以借鉴项目中的模式和实践。

项目特点

1. 简洁的代码结构

research_code 采用了模块化的设计，使得代码结构清晰、逻辑分明。这样的设计有助于其他研究人员快速理解代码的功能和用途。

2. 完善的测试机制

项目包含了全面的测试代码，确保了代码的稳定性和可靠性。测试可以使用 nose2 运行，也可以集成到持续集成（CI）流程中，例如使用 GitHub Actions。

3. 易于部署

项目支持直接将代码打包并发布到 PyPI，使得其他用户可以轻松安装和使用。这种便捷性对于需要广泛共享代码的科研人员来说尤其重要。

4. 持续集成

项目利用 GitHub Actions 实现了持续集成，这意味着每次代码提交都会自动运行测试，确保代码更改不会引入新的错误。

5. 丰富的学习资源

research_code 不仅提供了实用的代码，还包括了幻灯片和相关视频资源，方便研究人员学习和应用这些最佳实践。

总结来说，research_code 是一个极有价值的开源项目，它为科研人员提供了一套全面的指导，帮助他们编写出高质量、可复现的研究代码。无论您是科研新手还是经验丰富的科研人员，这个项目都值得您深入了解和使用。

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