Neste repositório selecionamos no DataQuest o guided project: Predicting Cars Prices no curso de Machine Learning Fundamental. Após baixar o projeto, geramos um script (arquivo .py) referente ao projeto e aplicamos conceitos de código limpo em Python.
Para executar o projeto foi necessário importar a bibliotecas Matplotlib, Sklearn, Pandas e Numpy, mas como todo o procedimento foi executado no Anaconda, essas bibliotecas já estão no ambiente de desenvolvimento.
- Para verificar a qualidade do código utilizamos a ferramenta Pylint.
- Com o Autopep8 parte do código foi refatorado de forma automatizada.
Primeiramente verificamos a qualidade do nosso código executando o seguinte códido:
pylint mission155solutions.py
Após verificar a nota de qualidade que o script recebeu executamos o autopep8 para refatorar o código de forma automatizada.
autopep8 --in-place --agressive --aggressive mission155solutions.py
Em seguida verificamos novamente a nota do script:
Para chegar à nota máxima as alterações restantes foram feitas manualmente, resultanto no seguinte arquivo.