Quais são algumas das melhores práticas para escrever e testar software científico?

1 Escolha uma linguagem de programação adequada

Uma das primeiras decisões que você tem que tomar ao escrever um software científico é qual linguagem de programação usar. Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, já que diferentes idiomas têm pontos fortes, fracos e compensações diferentes. No entanto, alguns critérios gerais a serem considerados são: a disponibilidade e a qualidade das bibliotecas e estruturas para o seu domínio, o desempenho e a escalabilidade da linguagem, a legibilidade e a manutenibilidade do código, a compatibilidade e interoperabilidade com outras ferramentas e plataformas, e a curva de aprendizado e o suporte da comunidade para a linguagem. Algumas das linguagens mais populares para software científico são Python, R, MATLAB, C/C++, Fortran e Julia, mas você também pode encontrar outras opções que atendam às suas necessidades.

2 Siga os padrões e convenções de codificação

Escrever software científico não é apenas obter os resultados certos, mas também tornar o código claro, consistente e fácil de entender e modificar. Para conseguir isso, você deve seguir alguns padrões e convenções de codificação que ajudam a organizar, formatar, documentar e nomear seus elementos de código. Os padrões e convenções de codificação podem variar dependendo da linguagem, do projeto e da equipe, mas alguns exemplos comuns são: usar recuo, espaço em branco e comentários para melhorar a legibilidade, usar nomes significativos e consistentes para variáveis, funções, classes e arquivos, usar estruturas de código modulares e reutilizáveis, como funções, classes e pacotes, e usar sistemas de controle de versão, como o Git, para rastrear e gerenciar alterações de código.

3 Escrever testes de unidade e testes de integração

O teste é uma parte essencial da escrita de software científico, pois ajuda você a verificar se seu código funciona conforme o esperado, identificar e corrigir erros e garantir a qualidade e a confiabilidade do software. Os testes podem ser feitos em diferentes níveis de granularidade, mas dois dos tipos mais importantes são os testes de unidade e os testes de integração. Os testes de unidade são testes pequenos e isolados que verificam a funcionalidade de um único elemento de código, como uma função ou uma classe. Os testes de integração são testes maiores e mais complexos que verificam a interação e a coordenação de vários elementos de código, como módulos ou pacotes. Você pode usar estruturas de teste, como pytest, unittest ou RSpec, para automatizar e simplificar o processo de gravação e execução de testes.

4 Usar ferramentas e técnicas de depuração

Mesmo com testes cuidadosos, você pode encontrar bugs ou erros em seu software científico que o impedem de funcionar corretamente ou produzir os resultados desejados. Para corrigir esses problemas, você precisa usar ferramentas e técnicas de depuração que ajudam a localizar e diagnosticar a origem e a causa dos erros e aplicar as correções apropriadas. As ferramentas e técnicas de depuração podem incluir: usar instruções de impressão ou mensagens de log para exibir os valores e estados de seus elementos de código, usar pontos de interrupção e execução passo a passo para pausar e inspecionar seu código em pontos específicos, usar consoles interativos ou shells para executar e modificar seu código em tempo real e usar ferramentas de depuração ou IDEs, como pdb, gdb ou PyCharm, para facilitar e automatizar o processo de depuração.

5 Valide e verifique seu software

Escrever e testar software científico não é suficiente para garantir sua validade e precisão. Você também precisa validar e verificar seu software, que são dois processos relacionados, mas distintos, que avaliam a qualidade e a correção de seu software. A validação é o processo de verificar se o seu software atende às especificações e requisitos do seu domínio de problema, ou seja, se ele faz o que deve fazer. Verificação é o processo de verificar se o seu software está de acordo com os padrões e expectativas da sua disciplina científica, ou seja, se ele faz isso corretamente. Você pode usar vários métodos e técnicas para validar e verificar seu software, como: comparar seus resultados com soluções analíticas, dados experimentais ou outro software, executar análise de sensibilidade, análise de incerteza ou análise de erros, aplicar revisões de código, revisões por pares ou auditorias independentes e documentar e publicar seus métodos, resultados e suposições de software.

6 Otimize e refatore seu software

A etapa final na escrita e teste de software científico é otimizar e refatorar seu software, que são dois processos complementares que melhoram o desempenho e a manutenibilidade de seu software. A otimização é o processo de aumentar a eficiência e a velocidade do seu software, reduzindo o consumo de recursos, como memória, CPU ou espaço em disco. Refatoração é o processo de melhorar a estrutura e o design do seu software, eliminando redundâncias, inconsistências ou complexidades. Você pode usar várias ferramentas e técnicas para otimizar e refatorar seu software, como: usando ferramentas de criação de perfil, como cProfile, gpr, ou Rprof, para medir e analisar o desempenho de seus elementos de código, usando técnicas de otimização, como paralelização, vetorização ou cache, para acelerar a execução do código, usando ferramentas de refatoração, como pylint, flake8, ou RStudio, para detectar e corrigir cheiros ou problemas de código e usar técnicas de refatoração, como extrair métodos, renomear variáveis ou simplificar expressões, para esclarecer e simplificar sua lógica de código.