2023年Q2用戶偏好榜：12+256G版本成新主流
3月份的性能榜、性價比榜和好評榜之后，就要輪到2023年的第二季度偏好榜了，上半年的新機潮已經過去，最明顯的肯定就是大內存和存儲的機型了，另外部分中端機也取消了屏幕塑料支架
Python是數據科學領域最廣泛使用的編程語言之一。其受歡迎程度與日俱增！近年來，數據科學領域本身已經得到了迅猛的發展。今天，每個人都在談論機器學習和數據科學。因此，學習Python和機器學習是必要的。讓我們來看看一些隱藏的Python技巧。
在這里與大家分享七個Python技巧，這些技巧不僅可以加強Python技能，還可以提高工作效率。發現合適的Python庫確實可以簡化開發過程！這些技巧無疑將提升你作為數據科學家或數據工程師的水平。
作為一名數據科學家，你是否曾經發現自己在撰寫論文時，需要將復雜的公式轉換為LaTeX代碼？那么，第一個技巧可以幫助解決這個問題！讓我們深入研究一下，看看它如何讓這個過程更輕松。所以，現在我們開始探索7個必知的實用技巧吧。
有這樣一個名為Pix2TeX的Python庫，可以將帶有方程式的圖像神奇地轉換為LaTeX代碼。想象一下，可以輕松地將一個文檔中的方程式整合到另一個文檔中，甚至不需要從頭開始重新創建！
可以使用pip安裝該庫：pip install pix2tex[gui]
讓我們來看一個示例。
運行Pix2TeX的實際效果（Gif由pix2tex提供）
這個軟件包大大簡化了論文或科學論文的編寫過程。而且最重要的是，它完全免費。
這個技巧可以使源代碼更加簡潔。眾所周知，在大型軟件項目中存在著大量未使用的代碼。未使用的Python代碼可能會導致以下幾個問題：
有趣的是，有一個名為vulture的工具可以幫助開發者自動刪除未使用的Python代碼！
可以使用pip安裝該庫：pip install vulture
如下所示，可以看到一個示例。
識別未使用的代碼
該代碼表示一個銀行客戶。首先，我們導入pandas，然后定義客戶類。在主函數中，我們創建了一個客戶對象。然后，輸出客戶的賬戶余額。
之后，我們使用vulture軟件包運行了腳本。該工具返回當前未使用的所有代碼部分（標為紅色）。使用這個工具，可以非常輕松地清理代碼。
另一個重要技巧——將敏感信息保存在.env文件中，然后使用Python包python-dotenv將其加載到Python腳本中，這始終是一個明智的做法。
這樣，就可以確保重要數據的安全，不會因意外而出現在代碼庫或版本控制系統中。
可以使用pip安裝該庫：pip install python-dotenv
如下所示，可以看到如何使用該包。
保護敏感信息
該代碼從本地的.env文件中加載OpenAI API密鑰。
所有開發者都應遵循此過程，以避免因信息泄露而造成不必要的損失。保持安全！
為了使用易于理解和可定制的調度語句來調度Python函數，可以使用Rocketry。與其他工具不同，Rocketry對項目結構不做任何假設。它非常適用于快速高效的自動化項目。
可以使用pip安裝該庫：pip install rocketry
以下代碼展示了如何使用該庫。
使用Rocketry調度Python函數
首先，我們導入rocketry包。然后，可以使用裝飾器@app.task(...)定義任務，非常簡單。
Faker是一個Python包，可以輕松創建虛假但逼真的測試數據。它可以生成姓名、地址、郵政編碼等等。告別手工創建測試數據，使用Faker改進你的測試效果。
可以使用pip安裝該庫：pip install Faker
如下所示，可以看到一些示例。
使用Faker生成逼真的虛假數據
首先，我們導入Faker包并創建一個對象。然后，就可以使用此對象生成逼真的虛假數據（姓名、地址、郵政編碼等等）。生成虛假數據比以往任何時候都更容易。
跟蹤機器學習實驗非常重要！但是，要知道編寫多個日志語句可能會有點麻煩。為了簡化事情，可以在訓練代碼之前添加mlflow.autolog()以實現自動日志記錄。
最棒的是提供了一個基于Docker的開源MLflow Workspace，幫助你立即開始跟蹤。可以從GitHub下載我們的MLflow Workspace（包含Python示例）。
【下載鏈接】：https://github.com/tinztwins/mlflow-workspace
如下所示，可以看到一個短視頻演示，演示如何使用MLflow Workspace進行自動日志記錄。可以在GitHub存儲庫中找到更多信息。
盡情享受MLflow Workspace帶來的樂趣，愉快地進行跟蹤！
大型pandas數據幀可能會消耗大量內存。令人驚奇的是，通過以較小的塊處理數據可以幫助防止內存耗盡并更快地訪問數據！
可以在下圖中看到一個示例。
使用chunksize加快數據訪問速度
速度快了近7000倍！下次想要讀取大型數據幀時，應記住使用該參數。
總之，這七個技巧旨在提升你的Python技能，提高工作效率，并簡化作為數據科學家或數據工程師的生活。
從使用Pix2TeX輕松將圖像轉換為LaTeX代碼，到使用vulture清理代碼，使用python-dotenv保護敏感數據，使用Rocketry調度函數，使用Faker生成虛假數據，使用mlflow跟蹤機器學習實驗，以及在處理大型pandas數據幀時加快代碼速度，每個技巧都能為你帶來獨特的價值。
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