python核心程式設計：入門Python程式設計的8個實踐性建議

前言

我們在用Python進行機器學習建模專案的時候，每個人都會有自己的一套專案檔案管理的習慣，我自己也有一套方法，是自己曾經踩過的坑踩過的雷總結出來的，現在在這裡分享一下給大家，因為很多夥伴是接觸Python程式設計入門不久，也希望大家少走彎路，多少有些地方可以給大家借鑑。

1. 專案檔案事先做好歸檔

每次開始一個新工作的時候，以前的我總是貪圖方便，Code、Data、文件都集中放在一個資料夾內，看起來很亂，一度讓回溯過程十分痛苦，或者是換了部電腦，檔案全都執行不行了，需要自行修改路徑，十分痛苦。

經過自己一番探索，大家可以大致將專案分成幾個子資料夾，code放在主資料夾裡：

2. 永遠不要手動修改源資料並且做好備份

我們需要對源資料進行好備份，方便我們下一次進行回溯，可以進行下一步的操作或者是對中間步驟的修改，而且，對程式碼等其他檔案也是需要做好備份的，以免出現意外丟失。

這裡來自良許Linux 的一篇文章，推薦了4個工具：

Git版本控制系統
Rsync檔案備份
Dropbox雲端儲存
Time Machine時光機器
更多的工具介紹和使用我這邊就不展開，大家可以去自行了解唄。

3. 做好路徑的正確配置

很多同學在寫路徑的時候都很喜歡直接用絕對路徑，雖然一般情況下不會有什麼問題，但如果程式碼共享給其他人學習或者執行的時候，問題就來了，很多情況下都不能直接跑通，

這裡建議：

使用相對路徑：指令碼位於主目錄下，其他資源（如資料、第三方包等）在其同級或低階目錄下，如 ./data/processed/test1.csv
全域性路徑配置變數：

# 設定主目錄
HOME_PATH = r'E:ML90615- PROJECT1'
# 讀取資料
data = open(HOME_PATH+'/data/processed/test1.csv')
data = pd.read_csv(data)
data.head()

4. 程式碼必要的地方做好備註與說明

這個我相信大多數人都感同身受了，不信？拿回一個月前自己寫的程式碼看看吧，看一下能看懂多少（如果沒有做好備註說明的話）

5. 加速你的Python迴圈程式碼

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6. 視覺化你的迴圈程式碼進度

這裡介紹一個Python庫，tqdm，先安裝一下：pip install tqdm

這個是一個可以顯示迴圈進度的庫，有了它就可以更加運籌帷幄了。

大家可以看下面的例子：

*

7. 使用高效的異常捕獲工具

異常bug定位，以前的我經常也是一條print()函式走到底，雖然說也沒什麼問題，但效率上還是會比較慢，後來發現了一個叫PySnooper的裝飾器，彷彿發現了新大陸。

我們一般debug，都是在我們可能覺得會有問題的地方，去列印輸出，看下實際輸出了什麼，然後思考問題所在，這需要我們去改code，非常細緻地改，相比較直接加個裝飾器，是十分麻煩的。

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 bits
 else:
 return [0]
number_to_bits(6)

我們把函式每一步的輸出都儲存為file.log，我們可以直接去看到底哪裡出了問題。

8. 要多考慮程式碼健壯性

何為程式碼的健壯性,顧名思義，就是可以抵擋得住各種異常場景的測試，異常處理工作由“捕獲”和“丟擲”兩部分組成。“捕獲”指的是使用 try … except 包裹特定語句，妥當的完成錯誤流程處理。而恰當的使用 raise 主動“丟擲”異常，更是優雅程式碼裡必不可少的組成部分，下面總結幾點供大家參考：

1）知道要傳入的引數是什麼,型別,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 '引數型別錯誤'
print(add(1, 2))
print(add(1, 'a'))

2）只做最精準的異常捕獲

我們有的時候想著讓指令碼work才是王道，所以不管三七二十一就搞一個大大的try…except把整塊程式碼包裹起來，但這樣很容易把原本該被丟擲的 AttibuteError 吞噬了。從而給我們的 debug 過程增加了不必要的麻煩。

所以，我們永遠只捕獲那些可能會丟擲異常的語句塊，而且儘量只捕獲精確的異常型別，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
# 這段正則操作本身就是不應該丟擲異常的，所以我們沒必要使用 try 語句塊
# 假如 group 被誤打成了 grop 也沒關係，程式馬上就會通過 AttributeError 來
# 告訴我們。
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）異常處理不應該喧賓奪主

像上一條說到的異常捕獲要精準，但如果每一個都很精準的話，其實我們的程式碼裡就會有很多try…except語句塊，以至於擾亂核心程式碼，程式碼整體閱讀性。

這裡，我們可以利用上下文管理器來改善我們的異常處理流程，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呼叫
 return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
 # 該方法將在退出上下文時呼叫
 # exc_type, exc_val, exc_tb 分別表示該上下文內丟擲的
 # 異常型別、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

在上面的程式碼裡，我們定義了一個名為 raise_api_error 的上下文管理器，它在進入上下文時什麼也不做。但是在退出上下文時，會判斷當前上下文中是否丟擲了型別為 self.captures 的異常，如果有，就用 APIErrorCode 異常類替代它。

使用上下文管理器後，簡潔的程式碼如下

def upload_avatar(request):
 """使用者上傳新頭像"""
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({})

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助