Populaire programmeertalen in Data Engineering
Python
Python is een veelzijdige programmeertaal die populair is in de data science-gemeenschap vanwege de talrijke bibliotheken en frameworks die beschikbaar zijn voor dataverwerking, –analyse en –visualisatie. Bibliotheken zoals NumPy, Pandas, en scikit-learn bieden onder andere gereedschappen voor het werken met numerieke gegevens, het manipuleren van tabellen, en het toepassen van machine learning-algoritmen. Daarnaast zijn er ook veel bibliotheken zoals TensorFlow, Pytorch en sci-kit learn voor het trainen van deep learning modellen.
SQL
SQL (Structured Query Language) is een programmeertaal die specifiek is ontworpen voor het werken met databases. SQL wordt gebruikt om gegevens in een database op te halen, te bewerken, te verwijderen of te updaten. Dit maakt het een krachtige tool voor Data Engineering, omdat veel data-engineering-taken voortkomen uit het werken met databases.
Java en Scala
Java en Scala zijn programmeertalen die vaak worden gebruikt in combinatie met Apache Hadoop en Apache Spark. Twee populaire open-source-tools voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens. Beide talen worden gebruikt om te coderen voor big data-analyse en verwerking, omdat ze efficiëntie en schaalbaarheid bieden. Scala is vaak gekozen omdat het gebouwd is op JVM, dit is sneller dan Java. Scala is verder nauw gerelateerd aan Java. Als Java programmeur is het makkelijk om Scala te leren.
Programmeertalen voor beginners
Python
Als je geïnteresseerd bent in het gebruik van Python voor dataverwerking en -analyse, kan je beginnen met het installeren van Python op je computer en leren werken met basisconcepten zoals variabelen, lussen, en functies. Vervolgens kan je leren werken met specifieke bibliotheken zoals NumPy, Pandas, en scikit-learn door middel van online tutorials en cursussen.
SQL
Als je geïnteresseerd bent in het gebruik van SQL voor het werken met databases, kan je beginnen met het installeren van een database-engine zoals MySQL of PostgreSQL en leren werken met basis SQL-commando’s zoals SELECT, FROM, WHERE, en JOIN. Hierna kan je verder gaan met Advanced SQL.
Java en Scala
Als je geïnteresseerd bent in het gebruik van Java en Scala voor big data-analyse en verwerking, kan je beginnen met het installeren van de Java Development Kit (JDK) en het leren van basisconcepten zoals variabelen, lussen, en object georiënteerd programmeren. Hierna kan je verder gaan met de studie van Apache Hadoop en Apache Spark, en leren werken met deze tools door middel van online tutorials en cursussen.
Er zijn veel online tutorials en cursussen beschikbaar voor al deze talen, zowel gratis als betalend. Zoek deze op, zoals udemy, coursera, edx, datacamp, freecodecamp.
Het is ook aan te raden om projecten te doen en zo veel mogelijk te oefenen. Hierdoor kan je de geleerde kennis toepassen en verdiepen.
Houd in gedachten dat het leren van een nieuwe programmeertaal tijd en inspanning vereist, maar het kan een waardevolle investering zijn voor je carrière als Data Engineer.
Voor- en nadelen van deze programmeertalen
Voordelen deze programmeertalen
- Python: Een van de grootste voordelen van Python is de grote hoeveelheid bibliotheken en frameworks die beschikbaar zijn voor dataverwerking, –analyse en –visualisatie. Bibliotheken zoals NumPy, Pandas, en scikit-learn bieden gereedschappen voor het werken met numerieke gegevens, het manipuleren van tabellen, en het toepassen van machine learning-algoritmen.
- SQL: SQL is een krachtige tool voor het werken met databases en een van de grootste voordelen is dat het is ontworpen specifiek voor dat doel, dit maakt het makkelijker te gebruiken voor databeheer taken, zoals het uitvoeren van queries en het beheren van gegevens.
- Java: Java is een robuuste, objectgeoriënteerde taal met een grote ontwikkelaarsgemeenschap die het ondersteunt. De taal is efficiënt, schaalbaar en platformonafhankelijk. Dit maakt het een geschikte keuze voor grote bedrijfsomgevingen. Ook biedt de JVM (Java Virtual Machine) waarop Scala draait Java een krachtige tool voor Big Data analyse en verwerking.
- Scala: Scala is een taal die gebouwd is op de JVM, daarom heeft het veel van dezelfde voordelen als Java in termen van efficiëntie en schaalbaarheid. Scala is een functionele taal, en heeft dus de mogelijkheid om immutability te ondersteunen, waardoor deze taal ook vaak gekozen wordt voor grote verwerkingsprojecten. Ook is Scala vaak gekozen omdat het gebruiksvriendelijker is dan Java, omdat het meer expressie biedt.
Nadelen van deze programmertalen
- Python: Een van de grootste nadelen van Python is dat het minder efficiënt is dan sommige andere talen, vooral als het gaat om taken die veel rekenkracht vereisen. Ook kan de leesbaarheid van de code worden beïnvloed door een groot aantal libraries en frameworks, dit kan de onderhoudbaarheid beïnvloeden.
- SQL: SQL is een specifieke taal die alleen bedoeld is voor databeheer, hierdoor kan het lastig zijn om complexe berekeningen uit te voeren. Ook kan het lastig zijn om werk te verdelen tussen SQL en andere talen, zoals Python, bijvoorbeeld als je gegevens wilt analyseren of visualiseren.
- Java: Java is een taal die vaak gekozen wordt voor grote bedrijfsomgevingen. Hierdoor kan de taal soms traag zijn voor kleinere projecten, en kan het meer moeite kosten om te installeren en te configureren. Ook kan het soms lastig zijn om specifieke libraries of frameworks te vinden.
- Scala: Scala is vaak gekozen omdat het gebouwd is op JVM, en heeft dus dezelfde nadelen als Java, met name dat het niet efficiënt is voor kleinere projecten, en kan het moeilijker zijn om specifieke libraries of frameworks te vinden. Ook is Scala geen algemene taal zoals Python, dus het aantal programmeurs dat hiermee ervaring heeft is kleiner.
Wanneer zijn deze programmeertalen interessant om te gebruiken?
Python, SQL, Java, en Scala zijn interessante programmeertalen om te gebruiken in Data Engineering, omdat ze elk specifieke kenmerken en eigenschappen hebben die geschikt zijn voor bepaalde soorten taken of gebruiksscenario’s.
- Python: Python is een veelzijdige taal die interessant is om te gebruiken voor dataverwerking, -analyse en -visualisatie, dankzij de talrijke bibliotheken en frameworks die beschikbaar zijn. Dit is zowel interessant voor Machine Learning als voor Deep Learning projecten.
- SQL: SQL is een interessante taal om te gebruiken voor het werken met databases en het uitvoeren van queries, daarom is SQL een standaard taal voor data engineering werk, zoals het beheren van gegevens, extractie, transformatie en loading (ETL) van gegevens, en het uitvoeren van rapportages.
- Java en Scala: Java en Scala zijn interessante talen om te gebruiken voor big data-analyse en verwerking, omdat ze efficiëntie en schaalbaarheid bieden. Dit maakt ze geschikt voor grote datasets, zoals die van internet of things (IoT) sensoren, social media gegevens, of bedrijfsgegevens die vaak gebruikt worden voor Data Engineering en analytics projecten.
Houd er wel rekening mee dat deze talen vaak gecombineerd worden in een project en er geen enkele taal is die een universele oplossing is voor alle problemen. Het is afhankelijk van de context en specifieke vereisten van je project. Zo kan het zijn dat je SQL gebruikt voor het verwerken van gegevens in een database, Python voor het analyseren van de gegevens en Scala voor het verwerken van grote hoeveelheden data via Apache Spark.
Standaarden binnen deze programmeertalen
Python
- PEP 8: PEP 8 is een set van richtlijnen voor het schrijven van Python-code die zijn ontwikkeld door de Python-gemeenschap. De richtlijnen beschrijven onder andere hoe je indentatie, variabelenamen, en opmaak van commentaar moet gebruiken. Het doel van PEP 8 is om de code gemakkelijker te maken om te lezen en te begrijpen voor andere ontwikkelaars.
- Docstrings: Docstrings zijn commentaarblokken die worden gebruikt om de code documentatie te geven. Docstrings worden gebruikt om de functie, klasse, of module te beschrijven en welke argumenten of parameters worden verwacht. Ze moeten ook beschrijven wat de functie of methode retourneert.
- Variable naming conventions: Python heeft zijn eigen standaard voor het benoemen van variabelen, zoals CamelCase voor de naamgeving van klassen en snake_case voor andere variabelen en functies. Dit helpt de leesbaarheid van de code te verhogen en te zorgen dat de code makkelijker te begrijpen is.
- Importing conventions: Er zijn ook regels voor het importeren van modules, bibliotheken en pakketten. Hierbij wordt vaak aangehouden dat je alleen de specifieke delen importeert die je nodig hebt, in plaats van alles te importeren met een wildcard.
SQL
- SQL formatter: SQL-codeformatteren is een manier om de code op te maken en indeling te geven, dit helpt de leesbaarheid van de code te verhogen. Er zijn diverse formatters voor SQL die beschikbaar zijn, zoals SQLFormat of SQL Pretty Printer, die je kan gebruiken om de code op te maken en in te delen.
- Naming conventions: Naming conventions zijn een belangrijk onderdeel van de SQL-standaard, deze zijn specifiek voor SQL, zoals het beginnen met een hoofdletter voor tabelnamen of het gebruik van snake_case voor kolomnamen. Dit helpt de leesbaarheid van de code te verhogen en te zorgen dat de code makkelijker te begrijpen is.
- Indentatie: Indentatie is een andere belangrijke SQL-standaard, dit maakt het makkelijker om de code te analyseren en te begrijpen. Als je bijvoorbeeld een subquery gebruikt, is het aangeraden deze te indenteren van de bovenliggende query.
- JOIN-syntax: Er zijn meerdere manieren om joins te schrijven, maar de ANSI-JOIN syntax (bvb. “SELECT … FROM table1 JOIN table2 ON table1.col = table2.col”) wordt vaak als standaard gezien omdat deze duidelijkheid biedt bij het lezen van de code.
Java
- Code Conventions: Java heeft haar eigen set van Code Conventions die zijn ontwikkeld door Oracle, deze beschrijft richtlijnen voor de opmaak van de code, zoals indentatie, variabelenamen, commentaar, en namen van klassen en methoden. Het doel hiervan is om de code gemakkelijker te maken om te lezen en te begrijpen voor andere ontwikkelaars.
- JavaBeans Conventions: JavaBeans Conventions zijn standaarden voor de naamgeving van Java klassen, properties, en methoden. Hierbij wordt vaak aangehouden dat class-namen met een hoofdletter beginnen, properties met een kleine letter, en dat methoden die een waarde van een property aanpassen beginnen met een ‘set’ of ‘get’.
- Javadoc: Javadoc is de documentatie standaard voor Java. Deze maakt gebruik van commentaar boven de class, methoden en variabelen die gebruikt worden in de code, waardoor andere ontwikkelaars en gebruikers meer inzicht krijgen in de functionaliteiten van de code.
- Importing conventions: Er zijn ook regels voor het importeren van packages. Hierbij wordt vaak aangehouden dat je alleen de specifieke delen importeert die je nodig hebt, in plaats van alles te importeren met een wildcard.
Scala
- Scala Style guide: Scala heeft haar eigen set van Style guide, die is ontwikkeld door de Scala-gemeenschap. Deze beschrijft richtlijnen voor de opmaak van de code, zoals indentatie, variabelenamen, commentaar, en namen van klassen, methoden en properties.
- Naming conventions: Scala heeft zijn eigen standaard voor het benoemen van variabelen, zoals camelCase voor de naamgeving van klassen, properties en methodes, en het gebruik van snake_case voor andere variabelen en functies, dit helpt de leesbaarheid van de code te verhogen en te zorgen dat de code makkelijker te begrijpen is.
- Function naming: Scala heeft convention om functies te benoemen die een waarde teruggeven, deze moeten eindigen met een ‘:’ (zoals def add: Int) en functies die een zij-effect hebben, zoals een println, eindigen met ‘()’ (zoals def printName()).
- ScalaDoc: ScalaDoc is de documentatie standaard voor Scala, deze maakt gebruik van commentaar boven de class, methoden en variabelen die gebruikt worden in de code, waardoor andere ontwikkelaars en gebruikers meer inzicht krijgen in de functionaliteiten van de code.
Programmeertalen & andere technologieën
Python
PySpark, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, PyTorch, en Jupyter zijn een aantal van de meest gebruikte technologieën voor data engineering en machine learning die vaak worden gebruikt samen met Python.
SQL
Relational Database Management System (RDBMS) zoals MySQL, PostgreSQL, of Oracle, zijn vaak gebruikt in combinatie met SQL voor het opslaan en beheren van gegevens. Ook zijn er zogenaamde big data technologieën zoals Apache Hadoop en Apache Spark, die vaak gebruikt worden in combinatie met SQL voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens.
Java en scala
Java en Scala worden vaak gebruikt in combinatie met big data-technologieën, zoals Apache Hadoop en Apache Spark, om grote hoeveelheden gegevens te verwerken. Deze talen worden ook vaak gebruikt in combinatie met data serialisatie- en verzendingsprotocollen zoals Avro, Protocol Buffers, of JSON.
Alle talen
Er zijn veel technologieën die vaak gebruikt worden voor data engineering, zoals gegevensopslagsystemen zoals Apache Cassandra, Apache Kafka, en Apache Hive. Ook zijn er data opslag formatten zoals Parquet, Avro, en ORC die vaak gebruikt worden om gegevens efficiënt op te slaan en te verwerken.
Het is belangrijk om te onthouden dat deze lijst niet compleet is, en dat er veel andere technologieën beschikbaar zijn die geschikt kunnen zijn voor specifieke gebruiksscenario’s of toepassingen. Het is belangrijk om de specifieke vereisten van een project te begrijpen en te overwegen welke technologieën het beste geschikt zijn voor het oplossen van de problemen.
Programmeertalen & automatisatie
Python
- Scripting: Python is een populaire taal voor scripting, waarmee ontwikkelaars taken kunnen automatiseren door scripts te schrijven die specifieke taken kunnen uitvoeren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het uitvoeren van commando’s of taakjes in de terminal of het automatisch genereren van rapporten.
- Code generation: Python heeft veel verschillende libraries en frameworks voor code-generatie, zoals Jinja2, Cheetah, oRogen of Pyplate, waarmee code automatisch gegenereerd en aangepast kan worden aan specifieke vereisten.
- Workflow automation: Python kan worden gebruikt om automatiseringstools te bouwen die de workflow van een bepaalde taak automatiseren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het verzamelen en opslaan van gegevens, het automatiseren van het uitvoeren van analyses of het automatiseren van het maken van rapporten.
- Testing automation: Python heeft veel libraries voor het automatiseren van testen, zoals pytest, unittest, nose, en andere, die kunnen helpen bij het testen op functionaliteiten van software componenten of functies, waardoor de efficiëntie van de testen verhoogd wordt en de tijd die nodig is om de testen uit te voeren verkort wordt.
- Continuous Integration and Delivery (CI/CD): Er zijn ook libraries beschikbaar zoals Jenkins, Travis CI, Circle CI en andere, die kunnen worden gebruikt voor het toepassen van CI/CD in python, waardoor de bouw, test en implementatie van software automatisch kan worden geregeld.
SQL
- Stored Procedures: Een opgeslagen procedure is een groep SQL-instructies die samen een taak uitvoeren en die opgeslagen is in de database. Dit kan worden gebruikt om een taak meerdere keren uit te voeren zonder dat de SQL-code opnieuw moet worden ingevoerd.
- Triggers: Een trigger is een SQL-instructie die automatisch wordt uitgevoerd wanneer een bepaalde gebeurtenis in de database plaatsvindt, zoals het updaten of inschrijven van gegevens. Hierdoor kan u automatisch bepaalde acties uitvoeren, zoals het bijhouden van wijzigingsgeschiedenis of het valideren van gegevens, zonder dat deze code handmatig hoeft te worden uitgevoerd.
- Automatisering van backup- en herstelprocessen: SQL-databases bieden vaak automatische backup- en herstelmogelijkheden, zoals bijvoorbeeld het inplannen van backups, waardoor je gegevens veilig kunt houden en makkelijk kunt herstellen in geval van een storing.
- Scheduling jobs: Veel SQL-databases, zoals bijvoorbeeld MySQL, SQL Server, PostgreSQL of Oracle, hebben een functionaliteit voor het plannen van bepaalde jobs zoals taken, verzoeken, of procedures. Hierdoor kan u bijvoorbeeld gegevens periodiek verversen of rapporten automatisch genereren, zonder dat deze handmatig moeten worden uitgevoerd.
- ETL tools: Er zijn ook een aantal ETL (Extract, Transform, Load) tools zoals Talend, Informatica, of DataStage die SQL ondersteunen en die automatisering van gegevensintegratie processen kunnen bieden. Hiermee kan je automatisch gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, transformeren en opslaan in een centrale database of datawarehouse.
Java
- Scripting: Net als Python biedt ook Java ondersteuning voor scripting, zodat ontwikkelaars taken kunnen automatiseren door scripts te schrijven die specifieke taken kunnen uitvoeren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het uitvoeren van commando’s of taakjes in de terminal of het automatisch genereren van rapporten.
- Code generation: Java heeft veel verschillende libraries en frameworks voor code-generatie, zoals Apache Velocity, FreeMarker, of StringTemplate, waarmee code automatisch gegenereerd en aangepast kan worden aan specifieke vereisten.
- Workflow automation: Java kan worden gebruikt om automatiseringstools te bouwen die de workflow van een bepaalde taak automatiseren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het verzamelen en opslaan van gegevens, het automatiseren van het uitvoeren van analyses of het automatiseren van het maken van rapporten.
- Testing automation: Java heeft veel libraries voor het automatiseren van testen, zoals JUnit, TestNG, Selenium, en andere, die kunnen helpen bij het testen op functionaliteiten van software componenten of functies, waardoor de efficiëntie van de testen verhoogd wordt en de tijd die nodig is om de testen uit te voeren verkort wordt.
- Continuous Integration and Delivery (CI/CD) : Er zijn ook libraries beschikbaar zoals Jenkins, Travis CI, Circle CI en andere, die kunnen worden gebruikt voor het toepassen van CI/CD in Java, waardoor de bouw, test en implementatie van software automatisch kan worden geregeld.
Scala
- Scripting: Net als Python en Java biedt ook Scala ondersteuning voor scripting, zodat ontwikkelaars taken kunnen automatiseren door scripts te schrijven die specifieke taken kunnen uitvoeren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het uitvoeren van commando’s of taakjes in de terminal of het automatisch genereren van rapporten.
- Code generation: Scala heeft veel verschillende libraries en frameworks voor code-generatie, zoals Scaffold of Mill, waarmee code automatisch gegenereerd en aangepast kan worden aan specifieke vereisten.
- Workflow automation: Scala kan worden gebruikt om automatiseringstools te bouwen die de workflow van een bepaalde taak automatiseren, zoals bijvoorbeeld het automatiseren van het verzamelen en opslaan van gegevens, het automatiseren van het uitvoeren van analyses of het automatiseren van het maken van rapporten.
- Testing automation: Scala heeft veel libraries voor het automatiseren van testen, zoals Scalatest, Specs2, ScalaCheck, en andere, die kunnen helpen bij het testen op functionaliteiten van software componenten of functies, waardoor de efficiëntie van de testen verhoogd wordt en de tijd die nodig is om de testen uit te voeren verkort wordt.
- Continuous Integration and Delivery (CI/CD): Er zijn ook libraries beschikbaar zoals Jenkins, Travis CI, Circle CI en andere, die kunnen worden gebruikt voor het toepassen van CI/CD in Scala, waardoor de bouw, test en implementatie van software automatisch kan worden geregeld.
Praktijkvoorbeelden programmeertalen
Er zijn veel verschillende manieren waarop deze programmeertools kunnen worden gebruikt in de praktijk, afhankelijk van de specifieke behoefte. Hieronder geef ik enkele voorbeelden van toepassingen van Python, SQL, Java, en Scala in de praktijk:
Python
- Data Science en Machine Learning: Python is een populaire taal voor data science en machine learning, met veel libraries zoals NumPy, pandas, en scikit-learn die krachtige analyse- en modelleringstools bieden.
- Webontwikkeling: Python wordt ook veel gebruikt voor webontwikkeling, met frameworks zoals Django en Flask die het gemakkelijk maken om webapplicaties te bouwen.
- Automatisering: Python kan worden gebruikt voor automatisering van taken zoals het automatiseren van het uitvoeren van commando’s of taakjes in de terminal of het automatisch genereren van rapporten.
SQL
- Databasebeheer : SQL wordt gebruikt voor het beheren van databases, zoals het opvragen, bijwerken, en beheren van gegevens in een database.
- Business Intelligence: SQL wordt vaak gebruikt voor het analyseren van gegevens, zoals het maken van rapporten of het onderzoeken van trends in de gegevens.
- Data Warehousing: SQL wordt ook gebruikt voor het bouwen van datawarehouses, waar gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd voor analyse en rapportage.
Java
- Enterprise Software Development: Java wordt vaak gebruikt voor het ontwikkelen van enterprise software, zoals bedrijfsapplicaties en webapplicaties.
- Android Development: Java is de belangrijkste taal voor het ontwikkelen van apps voor Android-apparaten.
- Big Data: Java wordt ook vaak gebruikt voor het ontwikkelen van systemen voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, zoals bijvoorbeeld Apache Hadoop
Scala
- Big Data Processing: Scala is populair in de big data-wereld omdat het een taal is die efficiënt kan samenwerken met systemen zoals Apache Kafka en Apache Spark, waardoor het een gewilde keuze is voor het bouwen van real-time streaming systemen en grote data-verwerkingstaken.
- Reactive Systems: Scala biedt een sterke ondersteuning voor het bouwen van reactive systems, dat wil zeggen systemen die snel en efficiënt reageren op inkomende verzoeken of gebeurtenissen. Dit maakt Scala bijvoorbeeld geschikt voor het bouwen van chatbots, e-commerce websites of andere systemen met een hoge belasting.
- Microservices: Scala wordt vaak gebruikt voor het bouwen van Microservices, deze worden gebruikt voor het verdelen van een grote toepassing in kleinere delen, die zelfstandig kunnen worden ontwikkeld en beheerd, Scala heeft hier een aantal goede frameworks voor zoals Akka, Lagom en Finatra.
- Webapplicaties: Scala kan ook worden gebruikt voor het bouwen van webapplicaties, met frameworks zoals Play, Scala.js, en Scalatra, die specifiek zijn ontworpen voor het bouwen van webapplicaties in Scala.
- Machine learning: Scala wordt ook vaak gebruikt voor Machine Learning-projecten, met veel libraries zoals Breeze, Deeplearning4j, of Smile waarmee je veel voorkomende analyse- en modelleeropdrachten kan uitvoeren.
Best practices bij programmeertalen
Python
- Zorg ervoor dat de code leesbaar is door middel van duidelijke variabele- en functienamen en consistente indentatie.
- Gebruik docstrings om de functie en gebruik van code te beschrijven.
- Probeer code te schrijven die zowel efficiënt als eenvoudig is, bijvoorbeeld door het gebruik van list comprehensions of generator expressions in plaats van expliciete loops.
- Gebruik type hints om de code leesbaarheid te verhogen
- Gebruik van Modules en Packages voor structuring en reusability
SQL
- Gebruik geschikte indexen voor snellere zoek- en sorteertaken.
- Probeer gegevens in tabellen op een logische manier te ordenen, zoals bijvoorbeeld chronologisch of alfabetisch.
- Gebruik geschikte datatypen voor de velden in een tabel, zoals bijvoorbeeld INT voor getallen en VARCHAR voor tekst.
- Zorg voor een goede normalisatie van de tabellen, zodat de data integriteit behouden blijft.
- Gebruik JOINs in plaats van subquerys wanneer mogelijk
Java
- Gebruik goede namen voor variabelen, methoden, classes, enzovoort, zodat de code gemakkelijk leesbaar is.
- Gebruik commentaar bij complexe of onduidelijke stukken code.
- Maak gebruik van Java’s Object Oriented-features zoals inheritance en polymorphism.
- Gebruik effectievere memory management methoden zoals Garbage Collection
- Gebruik design patterns voor het structureren van de code
Scala
- Gebruik de type inference van Scala waar mogelijk, dit kan helpen bij het verminderen van het aantal lijnen code en het verhogen van de leesbaarheid.
- Probeer te maken gebruik van de expressieve mogelijkheden van Scala, zoals pattern matching, case classes, en higher-order functions.
- Gebruik Scala’s built-in concurrency support, zoals futures en actors, om het parallelle verwerken van taken te vergemakkelijken.
- Maak gebruik van het Scala-ecosysteem, zoals bibliotheken en frameworks die specifiek zijn ontworpen voor Scala zoals Akka, Slick, of Play.
- Houdt de SOLID principes en Clean Code aan
- Gebruik makkelijk te begrijpen libraries, minimaliseer het gebruik van externe libraries
- Gebruik functional programming where suitable