设计软件库以供特定学科的科学家使用时，有哪些好的原则？这里指的是化学、物理、材料科学、显微镜技术、生物测定、天文学等领域。排除涵盖多个领域或专门用于数学或数据分析的通用库，如SciPy、R、Matlab、JAMA等。（目前我们中的一些人正在建立开源的化学库，了解其他领域的经验将非常有价值。）
我知道这是一个宏伟的任务，而且很难获得资金，但对于可重复和可验证的科学越来越重要。
我知道这是一个宏伟的任务，而且很难获得资金，但对于可重复和可验证的科学越来越重要。
4个回答
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它应该允许其用户——科学家——在该领域内进行科学研究，而不是编程。纯编程概念如“处理程序”，“控制器”，“指针”，“内存泄漏”等的影响越小，它就越适合你的最终用户；
它应该允许那些发现你的库有趣的人在你放弃之后维护它。简短地说，它不应该被开发为“一次性代码”，或者应该以“良好”的方式完成。请参见你自己的问题。
要设计一个API，需要涉及到将使用这个库的专家。他应该知道通常的问题解决程序从你编写的库中需要什么，并定义你要实现的主要概念。根据专家的建议设计你的API，而不是按照你自己的想法。如果你也是专家，那么无论如何，请邀请另一个与开发无关的人。原因是开发人员往往倾向于以他们认为自然的方式来设计API，即对于实现而言自然的方式。而它应该对它所涉及的问题自然。
- P Shved
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"如何为特定学科的科学家设计软件库？" - 首先是成为领域专家，我认为这是最重要的。在这些领域中通常成功的软件包是由化学家、物理学家、生物学家等编写的。
您需要问自己，对于这些领域的科学家来说，学习编程容易还是让程序员学习科学学科容易。
根据我看到的学习语言X 21天的书籍数量与那些声称在同一时间框架内授予化学、生物或物理学精通的书籍数量相比，我猜测科学家更有可能编写自己的解决方案。"
您需要问自己，对于这些领域的科学家来说，学习编程容易还是让程序员学习科学学科容易。
根据我看到的学习语言X 21天的书籍数量与那些声称在同一时间框架内授予化学、生物或物理学精通的书籍数量相比，我猜测科学家更有可能编写自己的解决方案。"
- duffymo
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制作优秀的软件需要一些你在“21天学会Intercal”中找不到的技能。显然，你需要一个领域专家，并最好能够接触到几个。然而，物理学家编写的软件看起来就像是由物理学家编写的软件，很可能比由熟练的软件专业人员编写的软件不可靠。 - David Thornley
我认为，对于一名物理学家来说，学习如何编写专业软件要比一名软件专业人员学习物理容易得多。许多软件开发人员来自其他领域，如物理学，这表明物理学家或工程师编写出非常好的代码的可能性更大。但是，有时候你的“物理学家编写的软件”会偏离预期。 - duffymo
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我的建议是：评估你想要接触的科学界（很可能是你自己）的常见编程技能，并开发一些他们可以使用的东西（或者需要一点学习，但不要太多）。保持简单，或将复杂性隐藏在深层内部。科学家不是专业程序员。
- F'x
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