Panoramica
- Python è un linguaggio eccellente per la scienza dei dati, ma non tutti sono esperti di Python
- Qui vi presentiamo 7 Trucchi Python per aiutarti a navigare nel tuo codice Python in tempi doppiamente veloci!
introduzione
“Parlare costa poco. Mostrami il codice “. –
Iniziamo con una domanda curiosa: Hai mai pensato di creare modelli di machine learning usando solo carta e penna?? In realtà, è un ottimo modo per imparare come funziona un algoritmo. Ma ecco il trucco: viviamo nel mezzo di un boom dei dati. Ciò significa che non possiamo calcolare o progettare nulla manualmente.
I dati con cui lavoriamo nei progetti di machine learning sono enormi (e intendo ENORME). Per costruire un modello di machine learning su quella scala, abbiamo bisogno di due risorse che lavorino contemporaneamente: Il data scientist e la macchina! Ed è qui che la potenza della programmazione Python viene alla ribalta..
Onestamente, Python è uno dei linguaggi più versatili con cui abbia mai lavorato. È facile da imparare e implementare e, nonostante questo, è altamente efficace in complesse attività di apprendimento automatico. E il fatto che ci sia un gran numero di librerie Python per aiutarci a svolgere rapidamente questi compiti, è solo la ciliegina sulla torta.
Sebbene sia essenziale avere una conoscenza di programmazione decente per fare scienza dei dati, non c'è bisogno di avere l'esperienza di uno sviluppatore Python. È essenziale concentrarsi su ciò che è importante: creare modelli di apprendimento automatico migliori.
In questo post, Ho creato 7 Trucchi Python che ti faranno sicuramente risparmiare un sacco di tempo e fatica, e lo renderanno molto più efficace nel loro lavoro.
Questa è la quarta parte della mia serie di trucchi, suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati. Consiglio di leggere i post precedenti per diventare uno scienziato o un analista di dati più efficiente:
Ho anche trasformato il mio apprendimento in un corso gratuito che puoi consultare:
Allo stesso tempo, se hai i tuoi trucchi, suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati, puoi condividerli con la community aperta in questo repository GitHub: Trucchi, suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati su GitHub.
Pubblichiamo questi trucchi ogni giorno su piattaforme di social media come LinkedIn, Twitter, Facebook. Assicurati di seguire #avhackoftheday per ottenere la tua dose giornaliera di trucchi!, suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati appena creati!
Sommario
In questo post, copriremo i trucchi, Suggerimenti e trucchi Python per la scienza dei dati di seguito:
- Python Data Science Hack # 1 – Zen di Python
- Python Data Science Hack # 2 – Formatta il tuo codice usando Black
- Python Data Science Hack # 3 – Debug del codice con Python Debugger
- Python Data Science Hack # 4 – Comprendere gli elenchi dei generatori v / S
- Python Data Science Hack # 5 – Graziose strutture di dati di stampa
- Python Data Science Hack # 6 – Tracciamento del tempo per loop annidati
- Python Data Science Hack # 7 – Librerie Lazy Import Data Science utilizzando Pyforest
Python Data Science Hack # 1 – Lo Zen di Python
Se in qualsiasi momento stavi cercando alcuni suggerimenti su come diventare uno sviluppatore Python migliore, questo è il posto. Questo stesso trucco ti darà 20 consigli subito.
Lo Zen di Python, scritto da Tim Peters, fornisce un set ben scritto di 20 principi guida per la scrittura di programmi per computer che influenzano la progettazione del linguaggio Python.
Noterai che di 20 inizio, assolo 19 sono stati scritti. Tim ha lasciato il numero iniziale 20 per Guido van Rossum (Autore del linguaggio Python) lo completerò, ma lasciato vuoto.
Questo è incluso come un uovo di Pasqua nell'interprete Python che puoi inserire digitando import this.
Nota: Queste non sono regole ferree, ma sarà utile per te fare di questi principi la tua abitudine perché sono i principi guida che influenzano la progettazione del linguaggio Python.
Python Data Science Hack # 2 – Formatta il tuo codice usando Black
Immagina di vivere in una casa magica che si pulisce automaticamente quando ti svegli.. Il foglio è piegato, i piatti sono pronti e puoi goderti il tuo caffè mattutino. Non suona alla grande??
Questo è ciò che il nero può fare con il tuo codice!! Il nero si fa chiamare “Il formattatore di codice senza compromessi” che penso sia perché ha semplificato la mia vita e i miei colleghi che hanno letto il mio codice.
Black è un formattatore di codice automatico per Python, perché, scrivi semplicemente il codice nel tuo stile e poi formattalo in nero in un codice formattato in modo coerente. Questo aiuta davvero a concentrarsi sul contenuto piuttosto che sulla struttura.. Allo stesso tempo, rende la revisione del codice più veloce. Puoi vedere questo fantastico parco giochi che mostra il potere del nero.
Segui questi passaggi per formattare automaticamente il tuo codice:
- Salva il tuo file Python con l'estensione .py.
- Vai al terminale e digita: “negro [nomefile.py]”
- Congratulazioni! Il tuo file è ora formattato
Python Data Science Hack # 3 – Debug del codice con Python Debugger
Abbiamo tutti sperimentato momenti in cui siamo bloccati con un errore abbastanza persistente e trascorriamo molto tempo su StackOverflow cercando di trovare una soluzione. Il debugger Python ti semplificherà la vita in queste situazioni.
pdp è un debugger interattivo per programmi Python. Ogni volta che trovi un bug, Puoi usare pdb per ispezionare il codice riga per riga. In questo esempio, ha usato %pdb, che è un comando magico nei notebook Jupyter per invocare il debugger Python standard.
Hack di data science n. ° 4: Generatori Python o elenchi di comprensione
Il generatore Python produce un elemento allo stesso tempo e lo genera solo quando c'è richiesta. Generatori, perché, sono molto più efficienti in termini di memoria. Lo hai già utilizzato nel tuo ciclo di programmazione quotidiana?
Se non è così, Cercherò di darti motivi per incorporarlo nella tua pratica tramite questo codice in cui ho confrontato l'utilizzo della memoria e il consumo di tempo della comprensione delle liste e dei generatori Python.
Hack di data science n. ° 5: belle strutture di dati di stampa in python
pprint è un modulo integrato in Python. Ti dà la possibilità di stampare strutture di dati arbitrarie in un formato “bellissimo” che è ben formattato e molto più leggibile.
Vediamolo in questo esempio in cui proviamo a stampare una libreria annidata. Questo è un trucco Python piuttosto utile per comprendere meglio le strutture dei dati.
Hack di data science n. ° 6: monitoraggio del tempo per loop annidati
La maggior parte di voi deve aver sentito parlare di tqdm Libreria Python e potresti persino usarla per tenere traccia dell'avanzamento dell'esecuzione permanente dei cicli "for". La maggior parte delle volte scriviamo funzioni complesse con i cicli “per” nidificato. tqdm rende possibile tracciare anche questo.
Ecco come puoi tracciare i loop annidati usando tdqm Su Chiodo:
Python Data Science Hack # 7: importazione pigra di librerie di data science utilizzando Pyforest
Ti sei trovato in una situazione in cui ti sembra di passare troppo tempo a pensare a quali librerie importare all'inizio di qualsiasi progetto di data science? Succede alla maggior parte di noi!
Ho una notizia incredibile per te: PyForest è la risposta a tutti i tuoi problemi di importazione di librerie!!
PyForest importa tutte le librerie di data science più diffuse nel tuo workbench SOLO quando ne hai bisogno. Questo è noto come importazione pigra in Python. Non preoccuparti, non importa l'intero elenco di librerie allo stesso tempo. Non importerà librerie o funzioni da librerie che non hai importato.
Guarda questo video per saperne di più su di lui:
Note finali
In questo post, noi copriamo 7 trucchi, Suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati Python per diventare uno scienziato dei dati migliore e più efficiente. Spero che questi trucchi ti aiutino con le tue attività di nicchia quotidiane e ti facciano risparmiare un sacco di tempo..
Dimmi i tuoi trucchi, suggerimenti e trucchi per la scienza dei dati nella sezione commenti qui sotto!
