Как стать автором
Обновить

Комментарии 12

введите команду from pyforest import *
и вы получите дремучий лес в namespace и тщетные попытки разобраться, из какой из 40 исходных библиотек взялась вот та функция и почему она не работает как должно. Плохая практика, не надо такому учить новичков.
В IDE же подсвечивается при наведении на имя функции.

image

Но импорт всего, конечно, пагубен и этим занимаются только падшие на дно программисты.
Во первых это не импорт всего в один неймспейс (!). В питоне, методы всегда будут жить в своих модулях пока вы не импортируйте в явном виде весь модуль. Здесь же этого не происходит.

Эти библиотеки всегда импортируются по таким именам, это неформальный стандарт научного кода, поэтому нет, бардака не будет. За исключением разве что tqdm, я (имхо большинство тоже) обычно импротируют ее как from tqdm import tqdm. В этом случае действительно будет коварная ошибка для новичков.
Проблема в том, что заранее неизвестно, сколько библиотек нужно импортировать, пока они вам не понадобятся, то есть пока вы не получите ошибку.
… импортировать более 40 популярнейших библиотек (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, Sklearn, NLTK, XGBoost, Plotly, Keras, Numpy и другие) при помощи всего одной строки кода

Что за дичь. Почему бы не запомнить, какие функции находятся в каких библиотеках и импортировать когда и только когда они нужны? Или это уже не бест практис?

Вы смотрите на это как программист. А приблуда эта для математиков, которые в Jupyther сидят. Они ещё недавно в Matlab сидели вместо этого.
То есть речь о коде, который будет запущен 1 раз и выброшен. Поддерживать его не нужно, минимальное количество символов в программе ценнее понятности (вся логика ещё в голове), читать его никто не будет тоже… Да и нормально глубоко учить Питон этим людям тоже незачем. Они бы Бейсиком пользовались, если бы под него все биндинги были.
спасибо за обобщения
Потому-что когда у вас уже 50-ый ноутбук открыт и сессия которая счталась полчаса падает из-за того, что забыли сделать import numpy as np в ячейке номер 128 — это реально бесит. Давно думал о такой штуке, респект авторам.

Что это за расчет такой, если необходимость импорта numpy выявилась только в ячейке 128? Чем занимались предыдущие 127 блоков кода? )

Качали/распаковывали данные, как вариант.

Ну или замените numpy на pyplot. Он довольно часто оказывается нужен именно в таком сценарии, когда все уже посчитано.

Шли тензорные вычисления на pytorch. Тут автор решает что неплохо бы сохранить данные, чтобы их можно было на любой другой машине посмотреть. Можно конечно просто torch.save — но торч не входит в дефолтную анаконду, плохой стиль. Пытаемся экспортировать в матрицу numpy и…

Ну да, как отметили выше с pyplot это постоянно встречается

Из всего перечисленного как по мне полезно только: SweetViz и Dabl

Geemap требует наличия гугловской учетки и авторизации в ней
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.