Приложения, написанные в Jupyter, прекрасны. Но только, если код инкапсулирован в отдельные библиотеки, а пользователю нужно лишь указывать путь до папки с данными и вводить нужные параметры при создании объектов и вызове функций.
А без опыта создания и поддержки таких приложений блокноты превращаются в ад, который можно наблюдать у дата сатанистов (=
В чем проблема при установки утилиты создать окружение, указывать до него относительный путь, добавлять symlinks и прочее?
В чем проблема тестирования? Отдать товарищам метталоведам образец для параллельных измерений и сравнить результаты с искомыми
А что с ним делать, если нет интернета? Из локальной репы можно и без UV все установить без проблем...
Не стоит останавливаться на этой статье, потому что в документации к pytest полно информации.
poetry настолько хорош, что venv все еще актуален?
а откуда взялся uv в заключении?
Почему? опыт как раз и интересен.
Хорошая статья, но кажется зачем, если есть уже Python Testing с pytest? Было бы здорово больше практического опыта..
в фикстуру передать данные можно и третьим способом: она может возвращать вызываемой объект в который в тесте можно будет передать аргументы..
Приложения, написанные в Jupyter, прекрасны. Но только, если код инкапсулирован в отдельные библиотеки, а пользователю нужно лишь указывать путь до папки с данными и вводить нужные параметры при создании объектов и вызове функций.
А без опыта создания и поддержки таких приложений блокноты превращаются в ад, который можно наблюдать у дата сатанистов (=