研究のためのコーディング
小さく試す
プロットは1回の実行にはそこまでかからないが、何度も書き換えるのでうっとうしい
まずは小さなデータ、小さなパラメータで試して、一般のソフトウェアとして動作するかを試すべき
Rustの感覚で「コンパイルが通ったから動くだろう」の感覚でやるとすぐに困る。Pythonは動かないのがデフォルト。 n種類の実行
環境(venv)の問題をあぶり出すための実行
ロジックの問題をあぶり出すための実行を経て、
実際のデータと向き合うための実行
初回から30分かかるプログラムを動かすべきではない
単体テストぐらいは積極的に書いたほうがいいんだろうなあ
リファクタリング
漬物石としてのゴミコード。ゴミというか複雑さが上からどんどん追加されていくと、前からあった部分へのリファクタリング圧力がかかる。その複雑さ/WETさは圧力であると同時に、リファクタリングのための具体例でもある。
図をつくる
1. 小さなデータで、手軽な図を
2. 大きなデータで、手軽な図を
3. 小さなデータで、きれいな図を
4. 大きなデータで、きれいな図を
計算のための時間?