目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言,如何将已有项目从 Python 2 转向 Python 3 成为了正在面临的重大问题。来自莫斯科大学的 Alex Rogozhnikov 博士为我们整理了一份代码迁移指南。
Python 是机器学习和其他科学领域中的主流语言,我们通常需要使用它处理大量的数据。Python 兼容多种深度学习框架,且具备很多优秀的工具来执行数据预处理和可视化。
但是,Python 2 和 Python 3 长期共存于 Python 生态系统中,很多数据科学家仍然使用 Python 2。2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本将只支持 Python 3。
为了使 Python 2 向 Python 3 的转换更加轻松,我收集了一些 Python 3 的功能,希望对大家有用。
使用 pathlib 更好地处理路径
pathlib 是 Python 3 的默认模块,帮助避免使用大量的 os.path.joins:
from pathlib import Pathdataset = 'wiki_images'datasets_root = Path('/path/to/datasets/') train_path = datasets_root / dataset / 'train'test_path = datasets_root / dataset / 'test'for image_path in train_path.iterdir(): with image_path.open() as f: # note, open is a method of Path object# do something with an image
Python 2 总是试图使用字符串级联(准确,但不好),现在有了 pathlib,代码安全、准确、可读性强。
此外,pathlib.Path 具备大量方法,这样 Python 新用户就不用每个方法都去搜索了:
p.exists()p.is_dir()p.parts()p.with_name('sibling.png') # only change the name, but keep the folderp.with_suffix('.jpg') # only change the extension, but keep the folder and the namep.chmod(mode)p.rmdir()
pathlib 会节约大量时间,详见:
文档:https://docs.python.org/3/library/pathlib.html;
参考信息:https://pymotw.com/3/pathlib/。
类型提示(Type hinting)成为语言的一部分
Python 不只是适合脚本的语言,现在的数据流程还包括大量步骤,每一步都包括不同的框架(有时也包括不同的逻辑)。
类型提示被引入 Python,以帮助处理越来越复杂的项目,使机器可以更好地进行代码验证。而之前需要不同的模块使用自定义方式在文档字符串中指定类型(注意:PyCharm 可以将旧的文档字符串转换成新的类型提示)。
下列代码是一个简单示例,可以处理不同类型的数据(这就是我们喜欢 Python 数据栈之处)。
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