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rOpenSci’s O segundo grupo de campeões e campeãs foi integrado! O treinamento começou com uma sessão sobre estilo de código, foi seguido por três sessões sobre os fundamentos do desenvolvimento de pacotes R e terminou com uma sessão sobre desenvolvimento avançado de pacotes R que consistiu em um pot-pourri de dicas com discussão, seguido de tempo para aplicar esses princípios aos pacotes das pessoas participantes. Aqui, quero compartilhar um dos tópicos abordados: Testes de pacotes e, em particular, os princípios DRY (“não se repita”) e DAMP (“frases descritivas e significativas”). Para esse tópico, usamos um repositório do GitHub que contém um pacote R cujos diferentes commits ilustram os dois princípios. Em cada etapa, compartilharemos um commit ou diff que ilustra as alterações feitas....
“Sou apenas um cientista político, em pé diante do console do R, pedindo que me ajude a terminar uma tese.”
Corria o ano de 2015, um estudante de mestrado em Ciência Política precisava processar dados para entregar sua tese e decidiu aproveitar a oportunidade para aprender a usar R. Ao longo e tortuoso caminho do requisito acadêmico, foi adicionada uma dificuldade extra: incorporar um software de programação desde o início, com uma curva de aprendizado um tanto íngreme.
...Os desafios encontrados pelas pessoas editoras e as medidas que tomamos para tentar aliviar esses problemas.
Todos os pacotes enviados para revisão por pares com o rOpenSci são verificados pelo nosso pacote pkgcheck. Esta publicação descreve uma nova ação do GitHub (GitHub Action) que pode ser usada para executar o pkgcheck.
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Staff
Yanina Bellini Saibene
Steffi LaZerte
