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选自blog.sicara.com

作者:Clment Walter

机器之心编译

参加:Nurhachu Null、张倩

Jupyter 是一款免费、开源的交互式 web 东西,在数据科学家中备受欢迎。但本文作者却对这一东西存在许多不满,以为其不是志向的 Notebook。

据报道,Jupyter notebook 是数据科学家首选的实战东西。本文展现了从 EDA(探索性数据剖析)到A香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州PI 的快节奏,并没有Jupyter。

Jupyter的首要特点是:

与愈加质朴的 iPython 指令行比较,这种全体的灵活性让它成为了一款首选东西。可是,香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州值得记住的是,这不过是一款 REPL(读取-求值-输出-循环),你能够在整个历史记香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州录中有用地导航。因而,这并不是一款出产东西。

可是,许多机器学习开发者在出产中都阅历过把一个深度学习 notebook 重构成一个实践算法时深深的苦楚(reddit 和 Stack Overflow 上也有相似的评论)。

姐summer
香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州

坚持精益出产的思维,咱们应该尽力削减糟蹋。

简介

在 Sicara,咱们为客户构建根据机器学习的产品。

首要,你必定需求一个版别操控东西,这对 Jupyter 来说是一种苦楚(在 Reddit 和 quora 上也有相关评论)。不仅仅是针对你的代码,还范阳帽有你的试验。你需求有十足的掌握能够从头运转现在得到的一切成果。成果无法复现关于数据科学家来说多么常见?

此外,运用 notebook 的人往往简单混杂下面三种用处:

为了削减糟蹋,应该明确地界说和别离这些过程,以便能够在改动一个过程的时分不会改动其他过程,反之亦然。我得到的定论是:

走运的是,一个装备妥当的IDE能够完结一切的作业。例如,假如你来自于R社区的话,你必定会运用RStudio,它答应你进行这些作业:

开发出出产安排妥当的代码

只需你想做一个试验,也便是说,写一个能够在你的数据上有所作为的办法,你就应该考虑一下用法、极限事例等等。在一个独自的文件、文档和单元测验中来做。这样能够保证:

由于你有必要安排你的东西,所老来难唱哭了亿万人以这会让你考虑流程的结构、你所需求的东西、你最或许改动的东西等等。Python 和 R 都支撑这种快速测验。最好花十分钟时刻写一下那些需求十小时调试过错输出的极限事例。

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为了清楚起见,单元测验绝不能与界说办法的文件存在于同一个文件夹赵灵柳中。可是运用Jupyter 的话,这点就无法避免了。

调试和显现

在这一步,你有了全新的功用代码。是时分在实践的数据上试一试了!爱情天梯在哪里这是notebook十分便利的地点了,因其存在单元格机制(cell mechanism)陈曾德。但这显然是一次东西切换。你为什么要抛弃具有一切快捷键和舒适度的IED,去在web浏览器上运转代码呢?你所需求的是将你的代码直接在 IDE 中行内履行( inline ex虐腹仔微博ecution)。

像pycharm这样的东西就有对这个功用的原生支撑:南山南背面的恐惧故事运用一个键盘快捷键就能够履行选定的代码或脚本(在操控台中挑选履行或许履行块)。此外,它的操控台中运转着iPython,还具有很好的变量东西窗口。在科学形式下,你还能够在IDE中显现和改动图画、数据/数组。或许你还能够运用像VSCode或许Atom with Hydrogen这些具有这种功用的东西。

陈述和共享

这儿你应该现已在项目途径下有了测验代码,并在数据上运转一个直播之生命法庭纯Python文件。

|-- project

|-- notebooks

|-- data_analysis.py

|-- tests

|-- do_something_test.py

|-- utils

|-- do_something.py

你现已将代码在你的IDE中内联地运转了并查看了成果,十分棒!你的作业根本现已完结了:现在需求向团队做陈述了,以证明将你的算法移植到新的版别中的合理性,或许或许你将要写一篇论文投稿到下一届的NeurIPS会议上。

你需求解说你的逻辑,并逐渐证明你的成果。当然你不想在另团长遗弃史一个文件中从头输入一切香妃卷训练的内容,这太无聊了。

这便是存在用于文学式编程(literate programming)的东西的原因了。像Sphinx这类品乐谦文档东西便是以这种思路构建的:将你的代码和文档写进同一个文件中,并从中生成一个可读版别。

关于你的 Python notebook,我主张你运用 Pweave。这是我发现的现在为止最好用的 knitr 转移包。也是一个彻底支撑 Python cell(或许Python和R的混合)的Rmarkdown。

在任何情况下,我发现运用 Pweave 的 pypublish 指令是最有用的。仅仅需求在你的脚香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州本上写下注释并运转:

pypublish da李宇春男友傅厚民ta_analysis.py

从中生成一个明晰的可共享HTML。每一个注释行都是markdown解说的,每洪天照李曼个cell(或许代码块)都能够被显现或许被躲藏。

例如,用这个notebook运转 pypublish(留意特别的注释符号#'、#+以及# %%)。

# %% # This is the title of the notebook

#+笑傲江湖之林家大少 setup, echo=False

importpandas aspd

df = pd.DataFrame({ 'a': list(range( 4))})

#' Let us see what a plot looks like

#+ plot_df, echo=False

df.plot.bar()

#' Let us make now some visible computation

#+ echo=True

a = 1

print(a)

#' Also it is possible to use variable in context: a is <% a 香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州%>木瘤雕

#+ echo=True

a = 2

#' a is now <% a %>

生成如下陈述:

我推荐在PyChar香港航空,Jupyter或许并非志向的Notebook,兰州m中设置一个外部东西来一键发布notebook,装备如下(如有必要,请留意增加环境变量的技巧):

Pweave作为外部东西装备

定论

这不鹫冢庆一郎是卿本佳人何小军另一篇《为啥Jupyter notebook糟糕极了》(Why Jupyter notebooks suck )的文章。我对这个盛行东西并无任何个人成见,仅仅期望共享一些我在运用过程中的个人体会。尤其是身处一个出产驱动的环境中,我现已进入了另一个作业流程。你怎么看呢?

原文链接:https://blog.sicara.com/jupyter-notebook-analysis-production-b2d585204520

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