python編碼操作技巧（python採用什麼編碼）

本文目錄一覽：

1、可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
2、python str與bytes編碼解碼
3、Python 插曲：編碼風格是如何使用的呢？
4、你寫的Python編碼，別人知道嗎

可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這裡有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行探索性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關係數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)

Pandas實現交互式作圖

Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是交互式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪製圖表也不能實現交互。如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪製交互式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是交互式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試着運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕鬆獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

交互式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。這將打開一個交互式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在打印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

p class=”alert alert-block alert-info”

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

黃色警示框：警告

p class=”alert alert-block alert-warning”

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

綠色警示框：成功

p class=”alert alert-block alert-success”

Use green box only when necessary like to display links to related content.

紅色警示框：高危

p class=”alert alert-block alert-danger”

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

打印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”

使用’i’選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數的正確性。

其次，我們可以輕鬆地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕鬆恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收穫，從而實現輕鬆編碼！

python str與bytes編碼解碼

下面一張圖搞懂編碼、解碼、編碼表之間的關係。

不難看出，它們是一種根據編碼表進行翻譯、映射的過程：

實際上，字符串類型只有encode()方法，沒有decode()方法，而bytes類型只有decode()方法而沒有encode()方法。

二進制格式的數據也常稱為裸數據(raw data)，所以str數據經過編碼後得到raw data，raw data解碼後得到的str。

上面說了，編碼是將字符數據轉換成字節數據(raw data)，解碼是將字節數據轉換成字符數據。在Python中字符數據也就是字符串，即str類型，字節數據也就是bytes類型或bytearray類型。

編碼時，可以使用字節類型的構造方法bytes()、bytearray()來構造字節，也可以使用str類型的encode()方法來轉換。

解碼時，可以使用str類型的構造方法str()來構造字符串，也可以使用bytes、bytearray()類型的decode()方法。

另外需要注意的是，編碼和解碼的過程中都需要指定編碼表(字符集)，默認採用的是utf-8字符集。

例如，使用encode()的方式將str編碼為bytes數據。

使用bytes()和bytearray()將str構造成bytes或bytearray數據，這兩個方法都要求str-byte的過程中給定編碼。

實際上，bytes()、bytearray()這兩個方法構造字節數據的時候還有點複雜，因為可以從多個數據源來構造，比如字符串、整數值、buffer。如何使用這兩個方法構造字節數據，詳細內容參考help(bytes)和help(bytearray)給出的說明，這裡給幾個簡單示例。

構造bytes的方式：

構造bytearray的方式：

解碼是字節序列到str類型的轉換。

例如，使用decode()方法進行解碼”我”字，它的utf-8的編碼對應為”\xe6\x88\x91″：

使用str()進行轉換。

當編碼、解碼的過程使用了不同的(不兼容的)編碼表時，就會出現亂碼。所以，解決亂碼的唯一方式是指定對應的編碼表進行編碼、解碼。

例如，使用utf-8編碼”我”字，得到一個bytes序列，然後使用gbk解碼這個bytes序列。

這裡報錯了，因為utf-8的字節序列里有gbk無法解碼的字節。如果使用文本編輯器一樣的工具去顯化這個過程，得到的將是亂碼字符。

原文地址：

Python 插曲：編碼風格是如何使用的呢？

插曲：編碼風格

此時你已經可以寫一些更長更複雜的 Python 程序，是時候討論一下編碼風格了。大多數語言可以寫（或者更明白的說，格式化）作幾種不同的風格。有些比其它的更好讀。讓你的代碼對別人更易讀是個好想法，養成良好的編碼風格對此很有幫助。

對於 Python，PEP 8 引入了大多數項目遵循的風格指導。它給出了一個高度可讀，視覺友好的編碼風格。每個 Python 開發者都應該讀一下，大多數要點都會對你有幫助：

使用 4 空格縮進，而非 TAB

在小縮進（可以嵌套更深）和大縮進（更易讀）之間，4空格是一個很好的折中。TAB 引發了一些混亂，最好棄用

折行以確保其不會超過 79 個字符

這有助於小顯示器用戶閱讀，也可以讓大顯示器能並排顯示幾個代碼文件

使用空行分隔函數和類，以及函數中的大塊代碼

可能的話，注釋獨佔一行

使用文檔字符串

把空格放到操作符兩邊，以及逗號後面，但是括號里側不加空格：a = f(1, 2) + g(3, 4)

統一函數和類命名

推薦類名用駝峰命名，函數和方法名用小寫_和_下劃線。總是用 self 作為方法的第一個參數（關於類和方法的知識詳見初識類）

不要使用花哨的編碼，如果你的代碼的目的是要在國際化環境。Python 的默認情況下，UTF-8，甚至普通的 ASCII 總是工作的最好

同樣，也不要使用非 ASCII 字符的標識符，除非是不同語種的會閱讀或者維護代碼。

你寫的Python編碼，別人知道嗎

Python 編碼規範重要性的原因用一句話來概括就是：統一的編碼規範可以提高開發效率。

無論你是編程者，還是閱讀者，好的規範能讓你的效率事半功倍，甚至機器在運行時，提高程序運行的效率。今天就帶你盤一盤python的編碼規範。

ps.python的代碼編寫基本上都要遵循PEP8的風格

1、分號

不要在行尾加分號, 也不要用分號將兩條命令放在同一行。

2、命名

module_name, package_name, ClassName, method_name

應該避免的名稱

單字符名稱, 除了計數器和迭代器.

包/模塊名中的連字符(-)

雙下劃線開頭並結尾的名稱(Python保留, 例如__init__)

命名約定

所謂”內部(Internal)”表示僅模塊內可用, 或者, 在類內是保護或私有的.

用單下劃線(_)開頭表示模塊變量或函數是protected的(使用import * from時不會包含).

用雙下劃線(__)開頭的實例變量或方法表示類內私有.

將相關的類和頂級函數放在同一個模塊里. 不像Java, 沒必要限制一個類一個模塊.

對類名使用大寫字母開頭的單詞(如CapWords, 即Pascal風格), 但是模塊名應該用小寫加下劃線的方式(如lower_with_under.py). 儘管已經有很多現存的模塊使用類似於CapWords.py這樣的命名, 但現在已經不鼓勵這樣做, 因為如果模塊名碰巧和類名一致, 這會讓人困擾.

3、行長度

每行不超過80個字符

以下情況除外：

長的導入模塊語句

注釋里的URL

不要使用反斜杠連接行。

Python會將圓括號, 中括號和花括號中的行隱式的連接起來 , 你可以利用這個特點. 如果需要, 你可以在表達式外圍增加一對額外的圓括號。