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数据科学家在使用Python时易犯的5个错误!老男孩Python学习班
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行业新闻
2022年11月1日 09:46
众所周知，Python的应用领域十分广泛，如爬虫、后端开发、数据分析、科学计算、人工智能等等，那数据科学家在使用Python时有哪些易犯的错误呢？以下是详细的内容：
众所周知，Python的应用领域十分广泛，如爬虫、后端开发、数据分析、科学计算、人工智能等等，那数据科学家在使用Python时有哪些易犯的错误呢？以下是详细的内容：
1、不使用虚拟环境
为什么要为每个项目使用专用环境呢？第一个原因是Python本身包管理的问题，我们想尽量减少包和版本之间的冲突。另外一个原因是我们代码和依赖可以方便的部署到任意的位置，使用虚拟环境可以从Anaconda或Pipenv开始。如果想更深入那么Docker是首选。
2、过度使用Jupyter Notebooks
Notebooks非常适合用于教育目的和做一些快速而复杂的分析工作，但它不能作为一个好的IDE。一个好的IDE是应对数据科学任务时的真正武器，可以极大地提高您的工作效率。Notebooks很适合做实验，而且可以轻松地将结果展示给其他人。但是它很容易出错，当涉及到执行长期、协作和可部署的项目时，最好还是使用IDE，例如VScode、Pycharm、Spyder等。
3、使用绝对而不是相对路径
绝对路径的最大问题是无法进行方便部署，解决这个问题的主要方法是将工作目录设置为项目根目录，并且不要再项目中包含项目目录外的文件，并且在代码中的所有路径均使用相对路径。
4、不处理警告
警告本身并不是错误，但它们是会引起我们对潜在错误或问题的提示。当你的代码中能够运行成功但可能不是它的预期方式时，警告就会出现。这里的建议并不是要处理所有的警告，但是一定要对所有警告产生的原因有所了解，要知道在特定项目中那些警告式可以忽略的，那些警告的出现对结果会有影响，应当避免。
5、没有使用（很少使用）列表推导式
列表推导式是python的一个非常强大的特性。许多for循环可以用更易读、更Python且速度更快的列表推导来代替。
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