Héritage : Un Concept d'Ingénierie Logicielle Essentiel pour Réussir en Science des Données
L'héritage est un concept fondamental en ingénierie logicielle que tout data scientist doit maîtriser pour produire un code propre, réutilisable et professionnel. Cet article explique pourquoi ce principe est crucial pour distinguer un amateur d'un professionnel en science des données, et comment l'appliquer concrètement dans vos projets.
La science des données attire des profils variés : physiciens nucléaires, chercheurs en ondes gravitationnelles, biologistes computationnels, linguistes, etc. Cette diversité stimule la créativité, mais entraîne aussi des disparités dans la maîtrise des concepts logiciels. Résultat : des codes illisibles, fragiles, impossibles à maintenir ou à étendre, limitant ainsi leur impact.
Dans cette série d'articles, nous abordons des concepts logiciels clés adaptés aux data scientists. Aujourd'hui, focus sur l'héritage, qui permet d'écrire un code plus lisible, maintenable et réutilisable. Plutôt qu'une définition abstraite, prenons un exemple concret : traiter des données provenant de cinq sources CSV différentes.
L'approche rapide mais désordonnée consiste à écrire un script par fichier. Problèmes : le code est illisible (logique mélangée), difficile à maintenir (modifications complexes) et non réutilisable (copier-coller nécessaire). Une solution professionnelle utilise l'héritage : identifier les points communs (chargement, nettoyage, sauvegarde), créer une classe parente implémentant cette logique, puis des classes enfants gérant les spécificités de chaque fichier.
Avantages : encapsulation (masquage des détails inutiles), extensibilité (modifications centralisées), et standardisation. Par exemple, changer le format de sortie ne nécessite qu'une modification dans la classe parente. L'héritage transforme ainsi des scripts épars en une base de code robuste et évolutive.
En conclusion, la science des données mature exige désormais des pratiques logicielles solides. L'héritage, éprouvé par des décennies d'ingénierie logicielle, est un outil indispensable pour passer du prototype à la production. Les data scientists qui le maîtrisent prendront une longueur d'avance.
