新手入门Python编程的8个实用建议

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。

目录先放出来

• 项目文件事先做好归档
• 永远不要手动修改源数据并且做好备份
• 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

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。

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，

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()

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

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：

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[搞代码]

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