Python开发者宝典：10个有用的机器学习实践！

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【51CTO.com快译】

有时作为数据科学家，我们忘了自己是干什么的。我们主要是开发者，然后是研究者，最后可能是数学家。我们的首要责任是快速开发没有错误的解决方案。

就因为我们能构建模型并不意味着我们就是神，这没有给我们编写垃圾代码的自由。

自一开始，我犯过很多错误，想透露一下我认为是机器学习工程最常见的技能。我认为，这也是眼下业界最缺乏的技能。

我称他们为不懂软件的数据科学家，因为他们中很多人都是不是计算机专业科班出身的工程师。而我本人就是那样。

如果要聘一位优秀的数据科学家和一位优秀的机器学习工程师，我会聘后者。

1. 学习编写抽象类。

一旦你开始编写抽象类，就知道可以如何让你的代码库清晰许多。它们强制执行同样的方法和方法名称。如果很多人从事同一个项目，每个人会开始采用不同的方法。这会造成严重的混乱。 

import os  
from abc import ABCMeta, abstractmethod  
class DataProcessor(metaclass=ABCMeta):  
"""Base processor to be used for all preparation."""  
def __init__(self, input_directory, output_directory):  
self.input_directory = input_directory  
self.output_directory = output_directory  
@abstractmethod  
def read(self):  
"""Read raw data."""  
@abstractmethod  
def process(self):  
"""Processes raw data. This step should create the raw dataframe with all the required features. Shouldn't implement statistical or text cleaning."""  
@abstractmethod  
def save(self):  
"""Saves processed data."""  
class Trainer(metaclass=ABCMeta):  
"""Base trainer to be used for all models."""  
def __init__(self, directory):  
self.directory = directory  
self.model_directory = os.path.join(directory, 'models')  
@abstractmethod  
def preprocess(self):  
"""This takes the preprocessed data and returns clean data. This is more about statistical or text cleaning."""  
@abstractmethod  
def set_model(self):  
"""Define model here."""  
@abstractmethod  
def fit_model(self):  
"""This takes the vectorised data and returns a trained model."""  
@abstractmethod  
def generate_metrics(self):  
"""Generates metric with trained model and test data.""" 
@abstractmethod  
def save_model(self, model_name):  
"""This method saves the model in our required format."""  
class Predict(metaclass=ABCMeta):  
"""Base predictor to be used for all models.""" 
def __init__(self, directory):  
self.directory = directory  
self.model_directory = os.path.join(directory, 'models')  
@abstractmethod  
def load_model(self):  
"""Load model here."""  
@abstractmethod  
def preprocess(self):  
"""This takes the raw data and returns clean data for prediction.""" 
@abstractmethod  
def predict(self):  
"""This is used for prediction."""  
class BaseDB(metaclass=ABCMeta): 
""" Base database class to be used for all DB connectors."""  
@abstractmethod  
def get_connection(self):  
"""This creates a new DB connection."""  
@abstractmethod  
def close_connection(self):  
"""This closes the DB connection."""  

2. 搞定最上面的seed。

试验的可重现性很重要，而seed是大敌。处理好seed。不然，它会导致神经网络中训练/测试数据的不同分隔和权重的不同初始化。这会导致结果不一致。 

def set_seed(args):  
random.seed(args.seed)  
np.random.seed(args.seed)  
torch.manual_seed(args.seed)  
if args.n_gpu > 0:  
torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)  

3. 从几行入手。

如果你的数据太庞大，又处在编程的后期阶段(比如清理数据或建模)，就使用nrows避免每次加载庞大数据。如果你只想测试代码、不想实际运行全部代码，就使用这招。

如果你的本地PC配置不足以处理数据大小，这一招很有用，但你喜欢在Jupyter/VS code/Atom上进行本地开发。 

df_train = pd.read_csv(‘train.csv’, nrows=1000) 

4. 预料失败(这是成熟开发者的标志)。

始终检查数据中的NA，因为这些会在以后给你带来问题。即便你目前的数据没有任何NA，也并不意味着它不会出现在将来的再训练循环中。所以无论如何要检查。 

print(len(df))  
df.isna().sum()  
df.dropna()  
print(len(df))  

5. 显示处理的进度。

你在处理庞大数据时，知道要花多少时间、处于整个处理过程中的哪个环节，绝对让人安心。

方法1 — tqdm 

from tqdm import tqdm  
import time  
tqdm.pandas()  
df['col'] = df['col'].progress_apply(lambda x: x**2)  
text = ""  
for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):  
time.sleep(0.25)  
text = text + char  

方法2 — fastprogress 

from fastprogress.fastprogress import master_bar, progress_bar  
from time import sleep  
mb = master_bar(range(10))  
for i in mb:  
for j in progress_bar(range(100), parent=mb):  
sleep(0.01)  
mb.child.comment = f'second bar stat'  
mb.first_bar.comment = f'first bar stat'  
mb.write(f'Finished loop {i}.')  

6. Pandas可能很慢。

如果你接触过pandas，就知道它有时会变得多慢，尤其是执行groupby操作时。不必绞尽脑汁为提速寻找“出色的”解决方案，只要更改一行代码，使用modin就行。 

import modin.pandas as pd 

7. 为函数计时。

不是所有函数都是一样的。

即便全部代码没问题，也不意味着你编写的是出色的代码。一些软错误实际上会使代码运行起来比较慢，有必要把它们找出来。使用这个装饰器来记录函数的时间。 

import time  
def timing(f):  
"""Decorator for timing functions  
Usage:  
@timing  
def function(a):  
pass 
"""  
@wraps(f)  
def wrapper(*args, **kwargs):  
start = time.time()  
result = f(*args, **kwargs)  
end = time.time()  
print('function:%r took: %2.2f sec' % (f.__name__, end - start)) 
return result  
return wrapper  

8. 别把钱耗费在云上。

没人喜欢浪费云资源的工程师。

一些试验可能持续数小时。很难跟踪试验、云实例用完后关闭。本人就犯过这种错误，也见过有人任由实例运行数天。

只是在执行结束时调用该函数，永远不会有麻烦!

但用try包主代码，并用except再采用这种方法，那样如果出现了错误，服务器不会处于继续运行的状态。是的，我也处理过这种情况。

不妨负责任一点，别生成二氧化碳了。 

import os  
def run_command(cmd):  
return os.system(cmd)  
def shutdown(seconds=0, os='linux'):  
"""Shutdown system after seconds given. Useful for shutting EC2 to save costs."""  
if os == 'linux':  
run_command('sudo shutdown -h -t sec %s' % seconds)  
elif os == 'windows':  
run_command('shutdown -s -t %s' % seconds)  

9. 创建和保存报告。

建模中某个点之后，所有宝贵的信息只来自错误和度量分析。确保为你自己和你的经理创建和保存格式完好的报告。

不管怎样，管理层爱看报告，不是吗? 

import json  
import os  
from sklearn.metrics import (accuracy_score, classification_report,  
confusion_matrix, f1_score, fbeta_score)  
def get_metrics(y, y_pred, beta=2, average_method='macro', y_encoder=None):  
if y_encoder:  
y = y_encoder.inverse_transform(y)  
y_pred = y_encoder.inverse_transform(y_pred)  
return {  
'accuracy': round(accuracy_score(y, y_pred), 4),  
'f1_score_macro': round(f1_score(y, y_pred, average=average_method), 4),  
'fbeta_score_macro': round(fbeta_score(y, y_pred, beta, average=average_method), 4),  
'report': classification_report(y, y_pred, output_dict=True),  
'report_csv': classification_report(y, y_pred, output_dict=False).replace('\n','\r\n')  
}  
def save_metrics(metrics: dict, model_directory, file_name):  
path = os.path.join(model_directory, file_name + '_report.txt')  
classification_report_to_csv(metrics['report_csv'], path)  
metrics.pop('report_csv')  
path = os.path.join(model_directory, file_name + '_metrics.json')  
json.dump(metrics, open(path, 'w'), indent=4)  

10. 编写出色的API。

所有结尾不好的代码都是不好的。

你的数据清理和建模可能做得很好，但最后还是会造成大混乱。经验告诉我，许多人不清楚如何编写优秀的API、文档和服务器配置。

以下是负载不太高(比如1000/分钟)的典型的机器学习和深度学习部署的好方法。

不妨见识这对组合Fastapi + uvicorn

• 最快：用fastapi编写API，因为就I/O型操作而言它是速度最快的(https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)，原因在此(https://fastapi.tiangolo.com/benchmarks/)有解释。
• 说明文档：用fastapi编写API为我们在http:url/docs提供了免费文档和测试端点→我们更改代码时，由fastapi自动生成和更新。
• Workers：使用uvicorn部署API。

运行这些命令使用4个workers来部署。通过负载测试来优化workers的数量。 

pip install fastapi uvicorn  
uvicorn main:app --workers 4 --host 0.0.0.0 --port 8000  

原文标题：10 Useful Machine Learning Practices For Python Developers，作者：Pratik Bhavsar

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