Opinionated

The Quality Gate Conundrum In the relentless pursuit of perfection in software development, quality gates have become a staple in many CI/CD pipelines. These checkpoints are designed to ensure that code meets specific criteria before it can progress to the next phase of development. However, is our obsession with quality gates truly yielding the benefits we expect, or are we inadvertently creating more problems than we solve? The Promise of Quality Gates Quality gates are often touted as the guardians of code quality, ensuring that each phase of the development process meets predefined standards....

Головоломка с контролем качества В неустанном стремлении к совершенству в разработке программного обеспечения контроль качества стал основным элементом во многих конвейерах CI/CD. Эти контрольные точки призваны гарантировать, что код соответствует определённым критериям, прежде чем он сможет перейти к следующему этапу разработки. Однако действительно ли наша одержимость контрольными точками качества приносит ожидаемые результаты, или мы непреднамеренно создаём больше проблем, чем решаем? Обещание контрольных точек качества Контрольные точки качества часто преподносятся как стражи качества кода, гарантирующие, что каждый этап процесса разработки соответствует заранее определённым стандартам....

When it comes to data science, the allure of rolling your own libraries can be tempting, especially for developers who enjoy the thrill of building something from scratch. However, this approach often leads to more headaches than heroics. Here’s why most developers should steer clear of writing their own data science libraries and instead leverage the power of existing ones. The Power of Existing Libraries Python, in particular, is a treasure trove of data science libraries that have been battle-tested, optimized, and community-driven....

Когда дело доходит до науки о данных, соблазн создать собственные библиотеки может быть велик, особенно для разработчиков, которым нравится создавать что-то с нуля. Однако такой подход часто приводит к большему количеству головной боли, чем героических поступков. Вот почему большинству разработчиков следует избегать написания собственных библиотек для работы с данными и вместо этого использовать возможности уже существующих. Сила существующих библиотек Python, в частности, представляет собой сокровищницу библиотек для работы с данными, которые были протестированы в бою, оптимизированы и разработаны сообществом....

The Allure and the Pitfall of Clean Code Clean code is often touted as the holy grail of software development. It’s the promise of maintainable, efficient, and elegant code that makes every developer’s heart sing. However, there’s a fine line between striving for clean code and being obsessed with it. This obsession can lead to a plethora of problems that might just be holding you back from delivering value and meeting the real needs of your users....