Работая с большим массивом данных, вы можете столкнуться с очень неприятной проблемой. В один прекрасный момент перед вами появится уведомление об ошибке, потому что не была импортирована одна из библиотек.
На исправление этой проблемы потребуется время, которое будет тормозить общий процесс работы. Если же вы используете множество библиотек одновременно, то вероятность повторной ошибки будет ещё высока.
Чтобы вы могли избежать такого сценария и экономить время, LabelMe расскажет про способ, который позволит импортировать все библиотеки Python с помощью всего одной строки кода.
Наш спаситель - Pyforest
Pyforest - пакет для ленивого импорта всех популярных библиотек на Python: Pandas, Matplotlib, Sklearn и так далее. Вам не придется постоянно вручную добавлять нужные фреймворки - они сразу будут собраны в вашей рабочей среде. Разработчики Pyforest стремятся импортировать 99% всех наиболее часто используемых библиотек.
У вас мог возникнуть закономерный вопрос: зачем мне 99%, если я работаю только с 3-4 библиотеками? Разработчики предусмотрели это. Поэтому Pyforest будет импортировать только те библиотеки, которые нужны в конкретной ситуации. Это позволяет избежать замедления работы вашего компьютера и пустой растраты вычислительных мощностей.
Когда вы закончите свой скрипт, достаточно экспортировать код Python для операторов импорта. Поскольку библиотеки не импортируются, если вы не используете их функции или методы, это лучшее решение, чем копирование и вставка кода из других проектов.
Установка Pyforest
Для Pyforest нужна версия Python 3.6 и выше. Для установки можно воспользоваться Pypl, достаточно ввести следующую команду:
pip install pyforest
Если вы работаете на Jupyter Notebook, тогда вводить эту команду:
!pip install pyforest
Для импорта можно использовать
Import pyforest
или
From pyforest import *
Эти параметры должны работать одинаково, но не всегда с Python бывает всё гладко. Поэтому если не сработает один способ, попробуйте второй. Оно того стоит.
Какие библиотеки можно импортировать
Список очень длинный. Он включает в себя самые актуальные и популярные решения, такие как
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
- Sklearn
- Keras
- NLTK
И это еще не всё. Вы можете увидеть полный список библиотек, вызвав следующую функцию:
lazy_imports ()
У каждой библиотеки есть свои сокращения, например, Pandas импортируется как pd, а NumPy как np.
Что делать, если в Pyforest нет нужной библиотеки
Пакет дает возможность добавить свою собственную или недостающую библиотеку данных. Для этого нам потребуется команда
pip show pyforest
Вы увидите, что терминал вернет местоположение каталога Pyforest. Если у вас macOS, просто воспользуйтесь комбинацией клавиш Command + Space и вставить адрес каталога. Найдите файл с именем _imports.py и добавьте все необходимые библиотеки.
Подробнее об этом можно посмотреть на странице в GitHub.
Заключение
Pyforest зарекомендовал себя прикладным инструментом, который позволяет экономить время и силы. С ним вероятность вылетов и ошибок значительно снижается, что способствует росту производительности, обеспечивая комфортные условия работы с данными и обучения ИИ.
Отдельно хотим заметить, что вам не обязательно использовать только топовые фреймворки и библиотеки. Например, вы находите датасет в открытом доступе, но вам не хватает некоторых данных. Тогда вы можете заказать разметку или готовый датасет и затем также легко и быстро загрузить его через Pyforest.
Поэтому всем, кто работает с данными, рекомендуем попробовать пакет на практике.
