Les liens - Complexité logicielle & expérience

Je reprends la publication des liens intéressants vus dans ma veille cette semaine.

Why you should document your tests

If you don’t explain what you’re actually testing, you force the reader (possibly future you) to deduce the main intent by looking at all of its properties.

Hyneck explique dans cet article pourquoi il a mis en place une politique visant à commenter 100% des tests dans les projets open-source dont il s'occupe. Même si l'idée me paraît un peu extrême, il a de bons arguments.

Python Developer Survey 2019 results

Les résultats de l'étude 2019 de la Python Software Foundation sont arrivés. Si on agrége data science et machine learning dans une même catégorie (spoiler: on peut), c'est aujourd'hui le principal cas d'usage des utilisateurs de Python (31%), devant le développement web (28%). Mais ce qui m'interpelle le plus dans cet étude, et cela est lié à l'incroyable essor de la data science ces dernières années, c'est le niveau d'expérience des répondants: 69% (!) ont moins de 5 ans d'expérience en tant que développeur professionnel. A méditer.

Savoir faire des choses compliquées ne fait pas de vous un bon développeur

[...]j’ai pu observer, dans certaines communautés et entreprises, une certaine propension à glorifier des solutions particulièrement compliquées [...] Malheureusement, ce que ces gens prouvent, c’est qu’ils sont capables de travailler dans un contexte de très forte charge cognitive.

Arnaud Lemaire écrit une série d'articles sur la complexité logicielle, que je vous conseille de suivre. L'obsession d'une partie de notre industrie pour la complexité, pour ne pas dire son fétichisme, est un problème que l'on doit affronter. Oui, certains profils de "brilliant jerk", et la fascination qu'ils peuvent exercer, constituent un énorme problème.