python编程有用吗-分享8点超级有用的Python编程建议

原标题：分享8点超级有用的Python编程建议

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总结出来的，现在在这里分享一下给大家，希望多少有些地方可以给大家借鉴。

� 先睹为快

做好路径的正确配置

代码必要的地方做好备注与说明

加速你的Python循环代码

可视化你的循环代码进度

使用高效的异常捕获工具

要多考虑代码健壮性

1. 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：

2. 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

3. 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，

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

# 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

4. 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）

5. 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～

6. 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

7. 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：

importpysnooper

@pysnooper.snoop('./file.log')

defnumber_to_bits(number):

ifnumber:

bits = []

whilenumber:

number, remainder = divmod(number, 2)

bits.insert( 0, remainder)

returnbits

else:

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

8. 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）

defadd(a, b):

ifisinstance(a, int) andisinstance(b, int):

returna+b

else:

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。

fromrequests.exceptions importRequestException

defsave_website_title(url, filename):

try:

resp = requests.get(url)

exceptRequestException ase:

print( f'save failed: unable to get page content: {e}')

returnFalse

# 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'

(.*)', resp.text)

ifnotobj:

print( 'save failed: title tag not found in page content')

returnFalse

title = obj.group( 1)

try: withopen(filename, 'w') asfp:

fp.write(title)

exceptIOError ase:

print( f'save failed: unable to write to file {filename}: {e}')

returnFalse

else:

returnTrue

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。

classraise_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):

# 该方法将在进入上下文时调用

returnself

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

ifexc_type isNone:

returnFalse

ifexc_type == self.captures:

raiseself.code fromexc_val

returnFalse

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：

defupload_avatar(request):

"""用户上传新头像"""

withraise_api_error(KeyError, 'AVATAR_FILE_NOT_PROVIDED'):

avatar_file = request.FILES[ 'avatar']

withraise_api_error(ResizeAvatarError, 'AVATAR_FILE_INVALID'),

raise_api_error(FileTooLargeError, 'AVATAR_FILE_TOO_LARGE'):

resized_avatar_file = resize_avatar(avatar_file)

withraise_api_error(Exception, 'INTERNAL_SERVER_ERROR'):

request.user.avatar = resized_avatar_file

request.user.save

returnHttpResponse({})

� Reference返回搜狐，查看更多

我常用的4个备份工具——良许Linux https://mp.weixin.qq.com/s/dT1iLV_vEdcu-_n1FWLvaQ

好玩的Python库tqdm https://blog.csdn.net/zejianli/article/details/77915751

24式加速你的python https://mp.weixin.qq.com/s/8bWm4NjHAam-fIeC4a29cA

Errors and Exceptions https://docs.python.org/3.6/tutorial/errors.html

掌握Python异常处理，看这篇文章就对了 | 鹅厂实战 https://zhuanlan.zhihu.com/p/67917674?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=36037380276224

搞不清楚Python的异常怎么用？ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1607836559889635254&wfr=spider&for=pc

责任编辑：

python编程有用吗-分享8点超级有用的Python编程建议相关推荐

想学python编程-【经验分享】新手如何快速学好Python？
原标题:[经验分享]新手如何快速学好Python? 什么样的人适合学习编程?到底Python作为编程入门语言合适吗?学习Python编程,我们应该如何学?大概的学习内容包括哪些? 今天我们就用一篇文章 ...
Python很难学？大佬推荐超级详细的Python爬虫学习清单，免费教程
0. Python 基础先放上Python 3 的官方文档:https://docs.python.org/3/ (看文档是个好习惯) 关于Python 3 基础语法方面的东西,网上有很多,大家可以 ...
分享8点超级有用的Python编程建议
1. 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 ...
python 获取文件大小_第41p，超级重要，Python中的os库
大家好,我是杨数Tos,这是<从零基础到大神>系列课程的第41篇文章,第二阶段的课程:Python基础知识:Python内置库之os库的使用. 学习本课程,建议先看一遍:[计算机基础知识] ...
语言题库体型判断问题_1000道Python题库系列分享20（43道填空与判断题）
本期题目: 参考答案: 温馨提示进入公众号,通过菜单"最新资源"==>"历史文章"可以快速查看分专题的文章列表,通过"最新资源"== ...
Python 数据可视化神器分享：pyecharts
Python 数据可视化神器分享:pyecharts Python 数据可视化神器分享:pyecharts 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目 ...
花了3个月整理的超级全面的Python资料和Java面试题，分享给大家！
为广大Python爱好者精心准备的<Python进阶>,是<Intermediate Python>的中文译本,IntermediatePython这本书具有如下几个优点:简单 ...
怎么用python编贪吃蛇_少儿编程分享：手把手教你用PYTHON编写贪吃蛇（二）
原标题:少儿编程分享:手把手教你用PYTHON编写贪吃蛇(二) 检测和判断无论我们制作的简单或者复杂的游戏这都是最关键的两个部分事件处理循环 61. while True: # 游戏主循环 62 ...
1000道Python题库系列分享26（12道Pandas编程题）
封面图片:<Python程序设计实验指导书>(ISBN:9787302525790),董付国,清华大学出版社图书详情(京东): 本书81个实验项目可与董付国老师的<Python程序 ...

python编程有用吗-分享8点超级有用的Python编程建议

python编程有用吗-分享8点超级有用的Python编程建议相关推荐

最新文章

热门文章