独家-10个数据科学家常犯的编程错误.docx

数据科学家在进行编程时，经常会遇到一些常见的错误，这些错误可能会导致代码的可维护性和复用性降低。本文总结了10个资深数据科学家经常犯的编程错误，并提供了相应的解决方案。 1. **不共享代码中引用的数据**：数据科学家应该确保提供代码中所需的数据，或者提供获取数据的方法。例如，使用`d6tpipe`库来共享数据文件，或将数据上传至S3、Web或Google Drive等云存储服务，或者存储在数据库中，以便他人可以轻松访问。 2. **对无法访问的路径进行硬编码**：避免在代码中使用特定的本地路径，而应使用相对路径或全局路径配置变量。推荐使用`d6tpipe`来管理数据路径，使得代码更具可移植性。 3. **将代码与数据混合**：保持代码、数据、报告和输出文件的组织清晰。推荐使用项目模板如`Cookiecutter Data Science`或`d6tflow`，将数据、代码、报告等分门别类地存储。 4. **在Git中提交数据**：不要直接将数据文件加入版本控制，特别是大文件。可以使用`d6tpipe`、DVC(Distributed Version Control for Data)或Git Large File Storage (LFS)来处理数据版本控制。 5. **编写函数而不是DAG（有向无环图）**：数据科学任务往往涉及多个步骤，应该构建有向无环图(DAG)来表示任务间的依赖关系，而非简单地使用函数堆叠。考虑使用如`d6tflow`这样的工具来定义任务流程，提高代码的可读性和可维护性。 6. **写for循环**：在处理大量数据时，应尽可能使用向量化操作或Pandas的内置方法，以提高效率。避免使用for循环，除非必要，因为它们可能导致性能下降。 7. **不编写单元测试**：良好的代码实践要求编写单元测试，确保代码的正确性。对于数据科学项目，可以使用`pytest`等测试框架来验证函数和模块的行为。 8. **不写代码说明文档**：编写清晰的文档是至关重要的，包括函数和类的docstrings，以及项目级别的README文件。这有助于其他开发人员理解代码的目的和用法。 9. **将数据保存为csv或pickle文件**：虽然csv便于读写，但pickle文件可能不安全且不适用于长期存储。考虑使用更合适的格式如Parquet或HDF5，它们更高效且支持压缩。同时，对于模型，可以使用`joblib`或`pickle`，但要谨慎，以防止序列化安全问题。 10. **使用Jupyter Notebook**：尽管Notebook在探索性分析中非常有用，但它们不适合大型项目的维护。考虑将Notebook内容转化为Python脚本，使用如`nbconvert`工具。这样可以提高代码的可重复性和版本控制能力。 数据科学家应该注重代码的可读性、可维护性和复用性，遵循良好的编程实践，利用适当的工具和库来管理数据和流程，以提升工作效率和团队协作能力。