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如何把一个文件,拆分成多个具有着独立功能的文件,然后通过import的方式,来调用这些文件。

这样具有几个好处:

1. 可以让项目文件变得更加规范和清晰

2. 可以让项目文件更加容易维护,修改某一个功能的时候,只需要修改一个文件,而不需要修改多个文件。

3. 文件变得更容易复用,部分通用的文件可以单独拿出来,进行其他项目的复用。

机器学习项目的流程

文件的组织

项目核心代码组织

 配置文件管理

实验与探索代码

项目产出物管理 

通用的拆分起步思路:
1.首先,按照机器学习的主要工作流程(数据处理、训练、评估等)将代码分离到不同的.py文件中。这是最基本也是最有价值的一步。

2.然后,创建一个utils.py来存放通用的辅助函数

3.考虑将所有配置参数集中到一个config.py文件中。

4.为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录,如data/和models/,将它们与你的源代码(通常放在src/目录)分开。

注意事项
 if name==main

常常会看到if __name__ ==" __main__"这个写法,实际上,每个文件都是一个对象,对象就会有属性和方法。

如果直接运行这个文件,则__name__等于__main__,若这个文件被其他模块导入,则__name__不等于__main__。

这个写法有如下好处:
1. 明确程序起点:一个 Python 项目往往由多个模块组成。if __name__ == "__main__" 可清晰界定程序执行的起始位置。比如一个包含数据处理模块 data_processing.py、模型训练模块 model_training.py 的机器学习项目,在 model_training.py 中用 if __name__ == "__main__" 包裹训练相关的主逻辑代码,运行该文件时就知道需要从这里开始执行(其他文件都是附属文件),让项目结构和执行流程更清晰。(大多时候如此)

2. 避免执行:python遵从模块导入即执行机制,当你使用 import xxx 导入一个模块时,Python 会执行该模块中的所有顶层代码(即不在任何函数或类内部的代码)。如果顶层代码中定义了全局变量或执行了某些操作(如读取文件、初始化数据库连接),这些操作会在导入时立即生效,并可能影响整个程序的状态。为了避免执行不必要的代码,我们可以使用 if __name__ == "__main__" 来避免在导入时执行不必要的代码。这样,只有当模块被直接运行时(即被执行 python xxx.py),才会执行顶层代码,而导入时则不会执行。这样,我们就可以确保在导入模块时,不会执行不必要的代码,从而提高程序的性能和可维护性。
3. 合理的资源管理:if __name__ == "__main__" 与定义 main 函数结合使用,函数内变量在函数执行完这些变量被释放,能及时回收内存资源,避免内存泄漏,保证程序高效运行。

编码格式
规范的py文件,首行会有:# -*- coding: utf-8 -*-

主要目的是 显式声明文件的编码格式,确保 Python 解释器能正确读取和解析文件中的非 ASCII 字符(如中文、日文、特殊符号等)。也就是说这个是写给解释器看的。
因为,在 Python 2.x 时代,默认编码是 ASCII,不支持直接在代码中写入非 ASCII 字符(如中文注释、字符串中的中文),否则会报错(SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with...)。但是Python 3.x 默认为 UTF-8 编码,理论上可以省略编码声明。但实际开发中,为了兼容旧代码、明确文件编码规则,或在团队协作中避免因编辑器 / 环境配置不同导致的乱码问题,许多开发者仍会保留这一行声明。

ps:
1. 编码声明必须出现在文件的前两行(通常是首行),否则会被忽略。
2. 如果编码格式没问题,可能是vscode的编码格式不是utf-8,可以尝试修改编码格式。
3. 常见的编码报错是因为字符串编码问题,可以尝试显式转化,即读取的时候转化为utf-8编码

非 ASCII 字符的代码如下所示:
# -*- coding: utf-8 -*-
msg = "你好,世界!"  # 中文字符串
print(msg)

很多时候,项目中会包含gitattribute文件,来确保在不同操作系统和编辑器中,文件的编码格式一致。这里我们后面说到git工具在介绍

类型注解
Python 的类型注解是在 Python 3.5+ 引入的特性,用于为变量、函数参数、返回值和类属性等添加类型信息。虽然 Python 仍是动态类型语言,但类型注解可以提高代码可读性、可维护性,并支持静态类型检查工具(如 mypy)。

其次在安装python插件的时候,附带安装了2个插件
1. 一个是python debugger用于断点调试,我们已经介绍了
2. 另一个是pylance,用于代码提示和类型检查,这个插件会根据你的代码中的类型注解,给出相应的提示和检查,比如你定义了一个函数,参数类型是int,那么当你传入一个字符串时,它会提示你传入的参数类型不正确。

变量类型注解语法为 变量名: 类型

# 变量的类型注解
name: str = "Alice"
age: int = 30
height: float = 1.75
is_student: bool = False

函数类型注解为函数参数和返回值指定类型,语法为 def 函数名(参数: 类型) -> 返回类型

def add(a: int, b: int) -> int:return a + bdef greet(name: str) -> None:print(f"Hello, {name}")

类属性与方法的类型注解:为类的属性和方法添加类型信息。

# 定义一个矩形类
class Rectangle:width: float      # 矩形宽度(浮点数),类属性的类型注解(不初始化值)height: float     # 矩形高度(浮点数)def __init__(self, width: float, height: float):self.width = widthself.height = heightdef area(self) -> float:# 计算面积(宽度 × 高度)return self.width * self.height

@浙大疏锦行

http://www.pjxw.cn/news/25804.html

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