Python核心編程：《8個實踐性建議》

前言

咱們在用Python進行機器學習建模項目的時候，每一個人都會有本身的一套項目文件管理的習慣，我本身也有一套方法，是本身曾經踩過的坑踩過的雷總結出來的，如今在這裏分享一下給你們，由於不少夥伴是接觸Python編程入門不久，也但願你們少走彎路，多少有些地方能夠給你們借鑑。

天天都有程序員定時講解Python技術，分享一些學習的方法和須要留意的小細節，要資料加 624440745

 

文章目錄

1. 項目文件事先作好歸檔

2. 永遠不要手動修改源數據而且作好備份

3. 作好路徑的正確配置

4. 代碼必要的地方作好備註與說明

5. 加速你的Python循環代碼

6. 可視化你的循環代碼進度

7. 使用高效的異常捕獲工具

8. 要多考慮代碼健壯性

1. 項目文件事先作好歸檔

每次開始一個新工做的時候，之前的我老是貪圖方便，Code、Data、文檔都集中放在一個文件夾內，看起來很亂，一度讓回溯過程十分痛苦，或者是換了部電腦，文件全都運行不行了，須要自行修改路徑，十分痛苦。

通過本身一番探索，你們能夠大體將項目分紅幾個子文件夾，code放在主文件夾裏：

2. 永遠不要手動修改源數據而且作好備份

咱們須要對源數據進行好備份，方便咱們下一次進行回溯，能夠進行下一步的操做或者是對中間步驟的修改，並且，對代碼等其餘文件也是須要作好備份的，以避免出現意外丟失。

這裏來自良許Linux 的一篇文章，推薦了4個工具：

Git版本控制系統

Rsync文件備份

Dropbox雲存儲

Time Machine時光機器

更多的工具介紹和使用我這邊就不展開，你們能夠去自行了解唄。

3. 作好路徑的正確配置

不少同窗在寫路徑的時候都很喜歡直接用絕對路徑，雖然通常狀況下不會有什麼問題，但若是代碼共享給其餘人學習或者運行的時候，問題就來了，不少狀況下都不能直接跑通，

建議：

使用相對路徑：腳本位於主目錄下，其餘資源（如數據、第三方包等）在其同級或低級目錄下，如 ./data/processed/test1.csv

全局路徑配置變量：

# 設置主目錄

HOME_PATH = r'E:ML90615- PROJECT1'

# 讀取數據

data = open(HOME_PATH+'/data/processed/test1.csv')

data = pd.read_csv(data)

data.head()

4. 代必要的地方作好備註與說明

這個我相信大多數人都感同身受了，不信？拿回一個月前本身寫的代碼看看吧，看一下能看懂多少（若是沒有作好備註說明的話）

5. 加速你的Python循環代碼

Ps:不少人在學習Python的過程當中，每每由於遇問題解決不了或者沒好的教程從而致使本身放棄，爲此我整理啦從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等【PDF等】須要的能夠進Python全棧開發交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下能夠找到了，裏面有最新Python教程項目可拿,不懂的問題有老司機解決哦，一塊兒相互監督共同進步

6. 可視化你的循環代碼進度

這裏介紹一個Python庫，tqdm，先安裝一下：pip install tqdm

這個是一個能夠顯示循環進度的庫，有了它就能夠更加指揮若定了。

 

你們能夠看下面的例子：

7. 使用高效的異常捕獲工具

異常bug定位，之前的我常常也是一條print()函數走到底，雖說也沒什麼問題，但效率上仍是會比較慢，後來發現了一個叫PySnooper的裝飾器，彷彿發現了新大陸。

咱們通常debug，都是在咱們可能以爲會有問題的地方，去打印輸出，看下實際輸出了什麼，而後思考問題所在，這須要咱們去改code，很是細緻地改，相比較直接加個裝飾器，是十分麻煩的。

你們能夠看看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 bits

else:

return [0]

number_to_bits(6)

咱們把函數每一步的輸出都保存爲file.log，咱們能夠直接去看到底哪裏出了問題。

8. 要多考慮代碼健壯性

何爲代碼的健壯性,顧名思義，就是能夠抵擋得住各類異常場景的測試，異常處理工做由「捕獲」和「拋出」兩部分組成。「捕獲」指的是使用 try … except 包裹特定語句，穩當的完成錯誤流程處理。而恰當的使用 raise 主動「拋出」異常，更是優雅代碼裏必不可少的組成部分，下面總結幾點供你們參考：

 

1知道要傳入的參數是什麼,類型,個數 （異常處理,邏輯判斷）

def add(a, b):

if isinstance(a, int) and isinstance(b, int):

return a+b

else:

return '參數類型錯誤'

print(add(1, 2))

print(add(1, 'a'))

2）只作最精準的異常捕獲

 

咱們有的時候想着讓腳本work纔是王道，因此無論三七二十一就搞一個大大的try…except把整塊代碼包裹起來，但這樣很容易把本來該被拋出的 AttibuteError 吞噬了。從而給咱們的 debug 過程增長了沒必要要的麻煩。

 

因此，咱們永遠只捕獲那些可能會拋出異常的語句塊，並且儘可能只捕獲精確的異常類型，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

# 這段正則操做自己就是不該該拋出異常的，因此咱們不必使用 try 語句塊

# 假如 group 被誤打成了 grop 也不要緊，程序立刻就會經過 AttributeError 來

# 告訴咱們。

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）異常處理不該該喧賓奪主

 

像上一條說到的異常捕獲要精準，但若是每個都很精準的話，其實咱們的代碼裏就會有不少try…except語句塊，以致於擾亂核心代碼，代碼總體閱讀性。

 

這裏，咱們能夠利用上下文管理器來改善咱們的異常處理流程，簡化重複的異常處理邏輯。

 

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 = captures

self.code = getattr(error_codes, code_name)

def __enter__(self):

# 該方法將在進入上下文時調用

return self

def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):

# 該方法將在退出上下文時調用

# exc_type, exc_val, exc_tb 分別表示該上下文內拋出的

# 異常類型、異常值、錯誤棧

if exc_type is None:

return False

if exc_type == self.captures:

raise self.code from exc_val

return False

在上面的代碼裏，咱們定義了一個名爲 raise_api_error 的上下文管理器，它在進入上下文時什麼也不作。可是在退出上下文時，會判斷當前上下文中是否拋出了類型爲 self.captures 的異常，若是有，就用 APIErrorCode 異常類替代它。

使用上下文管理器後，簡潔的代碼以下

def upload_avatar(request):

"""用戶上傳新頭像"""

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_file

request.user.save()

return HttpResponse({

 

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