Refaktorování

Každý kód po čase zestárne. Každé přidání nových řádků vygeneruje bugy a jejich oprava je časově i ekonomicky stále nákladnější. Rozdíl je v tom, že některé práce se vyhodí po 15 letech, kdežto jiné po roce.

Obecně ve světě softwarového inženýrství je starý zahnívající kód něco, na co po čase narazí každý tým. Svět ML v tomto není jiný. Vývojové Jupyter notebooky jsou plné starých analýz, které po čase už nikdo neví, jak se vlastně spouští a k čemu to vůbec sloužilo. Pythoní skripty odkazují na staré balíčky, které už nikdo neudržuje a vyžadují závislosti, které jdou do konfliktů s těmi Vašími. Docker kontejner se pokouší stáhnout verzi knihovny, která už na internetu není dostupná.

Pokud se v minulém odstavci poznáváte, můžu pomoci. Někdy stačí upgrade. Jindy výměna za jinou knihovnu. A v některých případech je čas vyřezat starý kód ven jako nádor. Mojí nejoblíbenější činností při psaní kódu je jeho mazání. Samozřejmě při zachování stejné funkcionality.