我们尽量保持本书符号的一致性。 这会使阅读和编写代码更容易。 我们可以将符号定义为三个部分。
首先，我们尝试遵循 Julia 风格指南 中的约定惯例。 更重要的是，要编写函数而不是脚本（也可查阅 Section 1.3）。 另外，我们使用与 Julia base/ 模块一致的命名约定，即：
module JuliaDataScience， struct MyPoint。 (之所叫驼峰命名法，是因为单词的首字母大写，如 “iPad” 或 “CamelCase”， 这使得单词看起来像驼峰。）my_function， myfunction 和 string2int。同时，避免在条件语句中使用括号，即写为 if a == b 而不是 if (a == b)，并且每级缩进使用 4 个空格。
Blue 风格指南 在默认的 Julia 风格指南基础上增加了更多的约定。 一些规则可能听起来有点古板，但我们发现这样能提高代码的可读性。
根据风格指南，我们具体坚持：
每行代码最多 92 字符（Markdown 文件允许更长的行）。
使用 using 加载模块，且每行最多加载一个。
行尾无空格。 行尾的空格会使代码更改检查更加困难，因为虽然它们不会修改代码行为，但会显示为更改。
避免括号内的多余空格。 因此，要写为 string(1, 2) 而不是 string( 1 , 2 )。
应避免全局变量。
尝试将函数名压缩至一到两个词。
使用分号 ; 来说明参数是否为关键字参数。 例如，使用 func(x; y=3) 而不是 func(x, y=3)。
避免使用多个空格来对齐对象。 所以，应该写
a = 1
lorem = 2而不是
a = 1
lorem = 2当合适时，我们应在双目运算符两侧增加空格，例如， 1 == 2 或 y = x + 1。
缩进三引号和三反引号：
s = """
my long text:
[...]
the end.
"""不要省略浮点数中的零（即使 Julia 允许这样做）。 因此，写为 1.0 而不是 1. ，写为 0.1 而不是 .1。
在 for 循环中使用 in，而不是 = 或 ∈ （即使 Julia 允许这样做）。
M.foo 引用 M.foo(3, 4)，而不是使用 M.foo(...) 或 M.foo()。DataFrames.jl。 这使得可以非常容易地定位正在讨论的包。file.txt 或 file.txt，因为这种形式与代码保持一致。x，我们坚持使用 :x，因为这种形式与代码保持一致。在不使用 REPL 时，我们更喜欢显式加载符号，即更喜欢使用 using A: foo 而不是 using A（另请查阅 JuMP Style Guide (2021)）。 在此上下文中，符号表示对象的标识符。 例如，即使看起来不正常， 但本质上 DataFrame、π 和 CSV 都是符号。 在使用诸如 isdefined 这样的 Julia 方法时，我们发现了这一点：
isdefined(Main, :π)true接下来使用 using 时会变得显式，另外更喜欢使用 using A: foo 而不是 import A: foo ，因为后者更容易意外地扩展 foo。 注意这不仅仅是针对 Julia 的建议： Python 也不鼓励通过 from <module> import * 隐式加载符号 (van Rossum et al., 2001)。
显式加载的重要性与语义版本控制有关。 结合语义版本控制 (http://semver.org) 后，版本号将关系到包是否存在 破坏性 更新。 例如，当包 A 的版本号从 0.2.2 变化到 0.2.3，其进行的是非破坏性更新。 在这种非破坏性更新下，你不用担心你的包会产生破坏，即抛出错误或改变行为。 如果包 A 从 0.2 变化到 1.0, 这意味着破坏性更新，然后你预计需要对你的包做一些修改，然后才能使包 A 再次正常运行。 然而，导出额外符号视为非破坏性更新。 所以，在隐式加载符号时， 非破坏性更新会破坏你的包。 这就是为什么显式加载符号是一种很好的风格实践。