Python训练营打卡31

DAY 31 文件的规范拆分和写法

知识点回顾

1. 规范的文件命名
2. 规范的文件夹管理
3. 机器学习项目的拆分
4. 编码格式和类型注解

   常见的 Python 项目结构

   project_name/
   ├── src/                   # 源代码目录
   │   ├── package1/          # 包1
   │   │   ├── __init__.py    # 包初始化文件
   │   │   ├── module1.py     # 模块1
   │   │   └── module2.py     # 模块2
   │   └── package2/          # 包2
   │       ├── __init__.py
   │       └── ...
   ├── tests/                 # 测试代码目录
   │   ├── test_module1.py    # 对应src/package1/module1.py的测试
   │   └── ...
   ├── data/                  # 数据文件目录（训练数据、配置等）
   ├── models/                # 模型文件目录（如果是机器学习项目）
   ├── docs/                  # 文档目录
   ├── scripts/               # 脚本目录（用于运行实验、数据处理等）
   ├── requirements.txt       # 依赖包列表
   ├── setup.py               # 包安装配置（如果项目是一个包）
   └── README.md              # 项目说明文档

   将代码按照不同的功能划分到多个文件和包中

   # src/dataset.py - 数据加载与处理
   class Dataset:def __init__(self, data_path):self.data = self.load_data(data_path)def load_data(self, path):# 加载数据的代码passdef preprocess(self):# 数据预处理的代码pass# src/model.py - 模型定义
   import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super().__init__()# 模型结构定义passdef forward(self, x):# 前向传播逻辑pass# src/train.py - 模型训练
   def train(model, dataset, epochs=10):# 训练循环for epoch in range(epochs):# 训练步骤pass# src/evaluate.py - 模型评估
   def evaluate(model, dataset):# 评估模型pass# src/main.py - 主程序入口
   from dataset import Dataset
   from model import MyModel
   from train import train
   from evaluate import evaluateif __name__ == "__main__":dataset = Dataset("data/train.csv")model = MyModel(10, 20, 2)train(model, dataset)evaluate(model, dataset)

   对于机器学习项目，建议按照以下方式拆分文件：

   
   data/目录：存放原始数据和处理后的数据。

   src/dataset.py：负责数据加载和预处理。

   src/model.py：定义模型架构。

   src/train.py：实现模型训练逻辑。

   src/evaluate.py：实现模型评估逻辑。

   src/predict.py：用于模型推理。

   models/目录：存储训练好的模型。

   编码格式：Python 文件应使用 UTF-8 编码，在文件开头可以添加如下编码声明.

   # -*- coding: utf-8 -*-

   类型注解：建议使用类型注解来增强代码的可读性和可维护性

   def add_numbers(a: int, b: int) -> int:return a + b

   @浙大疏锦行