加速Python数据分析的10个简单技巧（下）
加速Python数据分析的10个简单技巧（下）
AiTechYun
发布于 2019-07-05 14:18:55
发布于 2019-07-05 14:18:55
编译 | sunlei
发布 | ATYUN订阅号
上一篇文章中我们讲了5个技巧在绘图，印刷，数据分析当中的作用，接下来我们继续来看看还有哪些给我们带来便利的技巧。
6. 让笔记脱颖而出
我们可以在你的Jupyter笔记本中使用警告/备注框来突出一些重要的东西或任何需要突出的东西。备注的颜色取决于指定的警告类型。只需在需要高亮显示的单元格中添加以下任何代码或所有代码。
- Blue Alert Box: info
1<div class="alert alert-block alert-info">
2<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
3If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
4</div>
- Yellow Alert Box: Warning
1<div class="alert alert-block alert-warning">
2<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
3</div>
- Green Alert Box: Success
1<div class="alert alert-block alert-success">
2Use green box only when necessary like to display links to related content.
3</div>
- Red Alert Box: Danger
1<div class="alert alert-block alert-danger">
2It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
3</div>
7. 打印单元格的所有输出
考虑一个包含以下代码行的Jupyter笔记本单元：
1In [1]: 10+5
2 11+6
3Out [1]: 17只有最后一个输出被打印是单元格的一个正常属性，对于其他输出，我们需要添加print（）函数。事实上，我们只需在笔记本顶部添加以下代码片段就可以打印所有输出。
1from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"现在所有的输出一个接一个地打印出来。
1In [1]: 10+5
2 11+6
3 12+7
4Out [1]: 15
5Out [1]: 17
6Out [1]: 19恢复到原来的设置:
1InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"8. 使用“i”选项运行python脚本。
从命令行运行python脚本的一种典型方法是：python hello.py。但是，如果您在运行同一脚本（如python）时添加了一个额外的-i hello.py，那么它提供了更多的优势。让我们看看怎么做。
- 首先，一旦程序结束，python就不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值以及程序中定义的函数的正确性。
- 其次，我们可以通过以下方式轻松调用Python调试器，因为我们仍在解释器中：
1import pdb
2pdb.pm()- 这将使我们进入异常发生的位置，然后我们可以处理代码。
9. 自动注释代码
Ctrl/Cmd + /自动注释单元格中选定的行。再次点击组合将取消对同一行代码的注释。
10. 删除是人性，恢复是神性
你是否曾经不小心删除了Jupyter笔记本中的一个单元格?如果是，那么这里有一个快捷方式可以撤消删除操作。
- 如果删除了单元格的内容，可以按CTRL/CMD+Z轻松地恢复它
- 如果需要恢复整个已删除单元格，请单击ESC+Z或编辑>撤消删除单元格
结论
在本文中，我列出了在使用Python和Jupyter笔记本时收集到的主要技巧。我相信他们会对你有用，你会从这篇文章中得到一些东西。
End
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原始发表：2019-06-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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