课程链接: https://www.udemy.com/course/writing-tests-for-simeng-python-code-conversion-concepts-101/
在现代数据工程和数据分析中，编写高质量的测试代码是确保项目稳定性和可维护性的关键。这次我为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Writing Tests for SimEng Python Code conversion concepts 101》。这门课程专为想要提升Python和PySpark SQL代码测试技巧的开发者设计，内容丰富，实操性强，适合从基础到进阶的学习者。
课程首先介绍了如何为现有的Python和PySpark SQL代码编写单元测试，帮助你提升代码的可靠性。通过详细的案例，让你掌握在PyCharm中配置测试环境、设置虚拟环境（venv）、测试覆盖率等实用技巧。此外，课程还涵盖了Excel Power Query的基础知识，如何利用它进行数据预处理和结果验证，为你的数据流程增添一份保障。
一个亮点是课程讲解了如何构建更小和更大的函数、类和任务工作流，帮助你优化代码结构。你还将学习如何在本地环境中正确设置环境变量，理解代码发布流程，确保开发到部署的每一步都井然有序。
课程内容还特别强调了调试技巧，包括断点调试和逐步执行，有效定位代码中的问题。对于使用Spark SQL视图和Hive的复杂场景，课程也提供了详细的解决方案，包括Hadoop的安装、Spark会话的创建以及错误排查方法。
总的来说，这门课程内容全面，实用性强，非常适合希望提升测试技能、优化数据处理流程的Python和PySpark开发者。无论你是数据工程师还是数据分析师，都能从中获得实质性提升。强烈推荐大家报名学习，开启你的高效测试之旅！
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