文章目录
- 前言
- 一、项目文件事先做好归档
- 二、永远不要手动修改源数据并且做好备份
- 三、做好路径的正确配置
- 四、代码必要的地方做好备注与说明
- 五、加速你的Python循环代码
- 六、可视化你的循环代码进度
- 七、使用高效的异常捕获工具
- 八、要多考虑代码健壮性
- 关于Python技术储备
- 一、Python所有方向的学习路线
- 二、Python基础学习视频
- 三、精品Python学习书籍
- 四、Python工具包+项目源码合集
- ①Python工具包
- ②Python实战案例
- ③Python小游戏源码
- 五、面试资料
- 六、Python兼职渠道
前言
我们在用Python进行机器学习建模项目的时候,每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯,我自己也有一套方法,是自己曾经踩过的坑踩过的雷总结出来的,现在在这里分享一下给大家,因为很多伙伴是接触Python编程入门不久,也希望大家少走弯路,多少有些地方可以给大家借鉴。
一、项目文件事先做好归档
每次开始一个新工作的时候,以前的我总是贪图方便,Code、Data、文档都集中放在一个文件夹内,看起来很乱,一度让回溯过程十分痛苦,或者是换了部电脑,文件全都运行不行了,需要自行修改路径,十分痛苦。
经过自己一番探索,大家可以大致将项目分成几个子文件夹,code放在主文件夹里:
二、永远不要手动修改源数据并且做好备份
我们需要对源数据进行好备份,方便我们下一次进行回溯,可以进行下一步的操作或者是对中间步骤的修改,而且,对代码等其他文件也是需要做好备份的,以免出现意外丢失。
这里来自良许Linux 的一篇文章,推荐了4个工具:
- Git版本控制系统
- Rsync文件备份
- Dropbox云存储
- Time Machine时光机器
更多的工具介绍和使用我这边就不展开,大家可以去自行了解呗。
三、做好路径的正确配置
很多同学在写路径的时候都很喜欢直接用绝对路径,虽然一般情况下不会有什么问题,但如果代码共享给其他人学习或者运行的时候,问题就来了,很多情况下都不能直接跑通,
这里建议:
- 使用相对路径:脚本位于主目录下,其他资源(如数据、第三方包等)在其同级或低级目录下,如 ./data/processed/test1.csv
- 全局路径配置变量:
# 设置主目录
HOME_PATH = r'E:ML90615- PROJECT1'
# 读取数据
data = open(HOME_PATH+'/data/processed/test1.csv')
data = pd.read_csv(data)
data.head()
四、代码必要的地方做好备注与说明
这个我相信大多数人都感同身受了,不信?拿回一个月前自己写的代码看看吧,看一下能看懂多少(如果没有做好备注说明的话)
五、加速你的Python循环代码
这里推荐 云哥(Python与算法之美)的一篇文章:24式加速你的python
收藏起来,多看多几次,养成好习惯呗,这样子你写代码才会越来越快~
六、可视化你的循环代码进度
这里介绍一个Python库,tqdm,先安装一下:pip install tqdm
这个是一个可以显示循环进度的库,有了它就可以更加运筹帷幄了。
大家可以看下面的例子:
七、使用高效的异常捕获工具
异常bug定位,以前的我经常也是一条print()函数走到底,虽然说也没什么问题,但效率上还是会比较慢,后来发现了一个叫PySnooper的装饰器,仿佛发现了新大陆。
我们一般debug,都是在我们可能觉得会有问题的地方,去打印输出,看下实际输出了什么,然后思考问题所在,这需要我们去改code,非常细致地改,相比较直接加个装饰器,是十分麻烦的。
大家可以看看Example:
import pysnooper
@pysnooper.snoop('./file.log')
def number_to_bits(number):if number:bits = []while number:number, remainder = divmod(number, 2)bits.insert(0, remainder)return bitselse:return [0]
number_to_bits(6)
我们把函数每一步的输出都保存为file.log,我们可以直接去看到底哪里出了问题。
项目地址:https://github.com/cool-RR/pysnooper
八、要多考虑代码健壮性
何为代码的健壮性,顾名思义,就是可以抵挡得住各种异常场景的测试,异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try … except 包裹特定语句,妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常,更是优雅代码里必不可少的组成部分,下面总结几点供大家参考:
1)知道要传入的参数是什么,类型,个数 (异常处理,逻辑判断)
def add(a, b):if isinstance(a, int) and isinstance(b, int):return a+belse:return '参数类型错误'
print(add(1, 2))
print(add(1, 'a'))
2)只做最精准的异常捕获
我们有的时候想着让脚本work才是王道,所以不管三七二十一就搞一个大大的try…except把整块代码包裹起来,但这样很容易把原本该被抛出的 AttibuteError 吞噬了。从而给我们的 debug 过程增加了不必要的麻烦。
所以,我们永远只捕获那些可能会抛出异常的语句块,而且尽量只捕获精确的异常类型,而不是模糊的 Exception。
from requests.exceptions import RequestException
def save_website_title(url, filename):try:resp = requests.get(url)except RequestException as e:print(f'save failed: unable to get page content: {e}')return False
# 这段正则操作本身就是不应该抛出异常的,所以我们没必要使用 try 语句块
# 假如 group 被误打成了 grop 也没关系,程序马上就会通过 AttributeError 来
# 告诉我们。
obj = re.search(r'<title>(.*)</title>', resp.text)
if not obj:print('save failed: title tag not found in page content')return False
title = obj.group(1)
try: with open(filename, 'w') as fp:fp.write(title)
except IOError as e:print(f'save failed: unable to write to file {filename}: {e}')return False
else:return True
3)异常处理不应该喧宾夺主
像上一条说到的异常捕获要精准,但如果每一个都很精准的话,其实我们的代码里就会有很多try…except语句块,以至于扰乱核心代码,代码整体阅读性。
这里,我们可以利用上下文管理器来改善我们的异常处理流程,简化重复的异常处理逻辑。
class raise_api_error:
"""captures specified exception and raise ApiErrorCode instead
:raises: AttributeError if code_name is not valid
"""
def __init__(self, captures, code_name):self.captures = capturesself.code = getattr(error_codes, code_name)
def __enter__(self):# 该方法将在进入上下文时调用return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):# 该方法将在退出上下文时调用# exc_type, exc_val, exc_tb 分别表示该上下文内抛出的# 异常类型、异常值、错误栈if exc_type is None:return Falseif exc_type == self.captures:raise self.code from exc_valreturn False
在上面的代码里,我们定义了一个名为 raise_api_error 的上下文管理器,它在进入上下文时什么也不做。但是在退出上下文时,会判断当前上下文中是否抛出了类型为 self.captures 的异常,如果有,就用 APIErrorCode 异常类替代它。
使用上下文管理器后,简洁的代码如下:
def upload_avatar(request):"""用户上传新头像"""
with raise_api_error(KeyError, 'AVATAR_FILE_NOT_PROVIDED'):avatar_file = request.FILES['avatar']
with raise_api_error(ResizeAvatarError, 'AVATAR_FILE_INVALID'),raise_api_error(FileTooLargeError, 'AVATAR_FILE_TOO_LARGE'):resized_avatar_file = resize_avatar(avatar_file)
with raise_api_error(Exception, 'INTERNAL_SERVER_ERROR'):request.user.avatar = resized_avatar_filerequest.user.save()
return HttpResponse({})
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
👉CSDN大礼包:《Python入门资料&实战源码&安装工具】免费领取(安全链接,放心点击)
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
因篇幅有限,仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
四、Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
②Python实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
六、Python兼职渠道
而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
】