7个必知必会的Python技巧

大家好，Python是数据科学领域最广泛使用的编程语言之一，其受欢迎程度与日俱增。近年来，数据科学领域本身已经得到了迅猛的发展，因此学习Python和机器学习是必要的。本文将介绍一些隐藏的Python技巧。

下面与大家分享七个Python技巧，这些技巧不仅可以加强Python技能，还可以提高工作效率，发现合适的Python库简化开发过程。

1.将图像轻松转换为LaTeX代码

有这样一个名为Pix2TeX的Python库，可以将带有方程式的图像神奇地转换为LaTeX代码。这可以轻松地将一个文档中的方程式整合到另一个文档中，甚至不需要从头开始重新创建。

可以使用pip安装该库：pip install pix2tex[gui]

下面来看一个示例：

运行Pix2TeX的实际效果（Gif由pix2tex提供）

这个软件包大大简化了论文或科学论文的编写过程。而且最重要的是，它完全免费。

2.自动删除未使用的Python代码

这个技巧可以使源代码更加简洁，众所周知，在大型软件项目中存在着大量未使用的代码。未使用的Python代码可能会导致以下几个问题：

• 浪费内存和资源

• 使代码难以理解

• 测试和调试代码时遇到困难

有趣的是，有一个名为vulture的工具可以帮助开发者自动删除未使用的Python代码。

可以使用pip安装该库：pip install vulture

如下所示，可以看到一个示例：

识别未使用的代码

该代码表示一个银行客户，首先导入pandas，然后定义客户类。在主函数中，创建一个客户对象，然后输出客户的账户余额。

之后使用vulture软件包运行了脚本，该工具返回当前未使用的所有代码部分（标为红色）。使用这个工具，可以非常轻松地清理代码。

3.保护敏感信息的最佳实践

另一个重要技巧——将敏感信息保存在.env文件中，然后使用Python包python-dotenv将其加载到Python脚本中，这始终是一个明智的做法。

这样，就可以确保重要数据的安全，不会因意外而出现在代码库或版本控制系统中。

可以使用pip安装该库：pip install python-dotenv

如下所示，可以看到如何使用该包：

保护敏感信息

该代码从本地的.env文件中加载OpenAI API密钥。

所有开发者都应遵循此过程，以避免因信息泄露而造成不必要的损失。

4.使用Rocketry调度Python函数

为了使用易于理解和可定制的调度语句来调度Python函数，可以使用Rocketry。与其他工具不同，Rocketry对项目结构不做任何假设。它非常适用于快速高效的自动化项目。

可以使用pip安装该库：pip install rocketry

以下代码展示了如何使用该库：

使用Rocketry调度Python函数

首先导入rocketry包，然后可以使用装饰器@app.task(...)定义任务，非常简单。

5.使用Faker生成逼真的虚假数据

Faker是一个Python包，可以轻松创建虚假但逼真的测试数据。它可以生成姓名、地址、邮政编码等等，告别手工创建测试数据，使用Faker改进测试效果。

可以使用pip安装该库：pip install Faker

如下所示，可以看到一些示例：

使用Faker生成逼真的虚假数据

首先导入Faker包并创建一个对象，然后就可以使用此对象生成逼真的虚假数据（姓名、地址、邮政编码等等），生成虚假数据比以往任何时候都更容易。

6.以一种简单的方式跟踪机器学习实验

跟踪机器学习实验非常重要，但是要知道编写多个日志语句可能会有点麻烦。为了简化事情，可以在训练代码之前添加mlflow.autolog()以实现自动日志记录。

最棒的是提供了一个基于Docker的开源MLflow Workspace，帮助立即开始跟踪，可以从GitHub下载我们的MLflow Workspace（包含Python示例）。

【下载链接】：https://github.com/tinztwins/mlflow-workspace

可以看到一个短视频演示，演示如何使用MLflow Workspace进行自动日志记录，可以在GitHub存储库中找到更多信息，使用MLflow Workspace跟踪你的机器学习实验，尽情享受MLflow Workspace带来的乐趣，愉快地进行跟踪。

7.通过单个参数加快代码速度

大型pandas数据帧可能会消耗大量内存，令人惊奇的是，通过以较小的块处理数据可以帮助防止内存耗尽并更快地访问数据！

可以在下图中看到一个示例：

使用chunksize加快数据访问速度

速度快了近7000倍，下次想要读取大型数据帧时，应记住使用该参数。

综上所述，这七个技巧旨在提升Python技能，提高工作效率，并简化作为数据数据工程师的生活。

从使用Pix2TeX轻松将图像转换为LaTeX代码，到使用vulture清理代码，使用python-dotenv保护敏感数据，使用Rocketry调度函数，使用Faker生成虚假数据，使用mlflow跟踪机器学习实验，以及在处理大型pandas数据帧时加快代码速度，每个技巧都能带来独特的价值。