Size: a a a

ML Boot Camp Official

2020 March 05

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
кстати, вопрос. Как считаете, нормально ли для питона делать чек типов входящих данных/объявлять типы выходных данных в коде? (аля плюсы в общем)
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Serhii Tiurin
А есть какой-то пайплайн или примеры как слезть с дс кода и юпитера на "нормальный" код? Только практика и pep8?
Тут же вроде дело в знании пандаса как такового, а не питона в целом, нет?
источник

ST

Serhii Tiurin in ML Boot Camp Official
K-S
Тут же вроде дело в знании пандаса как такового, а не питона в целом, нет?
не, то я про себя, не связано с прошлым вопросом
источник

ST

Serhii Tiurin in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
кстати, вопрос. Как считаете, нормально ли для питона делать чек типов входящих данных/объявлять типы выходных данных в коде? (аля плюсы в общем)
если не лень то это круто
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
кстати, вопрос. Как считаете, нормально ли для питона делать чек типов входящих данных/объявлять типы выходных данных в коде? (аля плюсы в общем)
Типа в самописные функции через assert’ы?
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
ну я столкулся с таким кодом и прямо удивился. не видел особо до этого такого стиля для питона.
источник

T

Timur in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
кстати, вопрос. Как считаете, нормально ли для питона делать чек типов входящих данных/объявлять типы выходных данных в коде? (аля плюсы в общем)
type annotations вообще крутая штука в питоне
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
кстати, вопрос. Как считаете, нормально ли для питона делать чек типов входящих данных/объявлять типы выходных данных в коде? (аля плюсы в общем)
вообще да, сигнатуры писать. Tuple, Dict, List, Option - очень облегчает понимание кода
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
K-S
Типа в самописные функции через assert’ы?
def(train: pd.DataFrame) типа такого
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
А, понял
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
и еще стрелку
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
да
источник

T

Timur in ML Boot Camp Official
+ ide начинает понимать, какие методы есть у объекта
источник

ДС

Дмитрий Симаков in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
def(train: pd.DataFrame) типа такого
Оно разве кидает ошибки при несовпадении типов?
источник

T

Timur in ML Boot Camp Official
писать и понимать код получается намного быстрее
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
Дмитрий Симаков
Оно разве кидает ошибки при несовпадении типов?
нет, но понятно по сигнатуре, что ты лист ждешь, а не строку
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
с классом по 100500 параметров в init где у большинства = None очень тяжело разобраться без этого )
источник

ДС

Дмитрий Симаков in ML Boot Camp Official
)))
источник

ST

Serhii Tiurin in ML Boot Camp Official
так а как вы обычно разбиваете на классы. Типа модель/препроцессинг/обучение и тп? По скоупу похожих подзадач? Мб глупый вопрос, сорян
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
а такие даже в серьезных продуктах (TF, привет), бывают
источник