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一、Jupyter notebook 篇
Jupyter notebook的代码要想写得规范，推荐用Code prettify插件。
1、安装插件Nbextensions
1 pip install jupyter_contrib_nbextensions
2、无报错再执行：
1 jupyter contrib nbextension install --user
3、安装模块
1 pip install yapf
4、选取Code prettify模块
5、使用：点击工具栏最右侧的按钮使用如下
- 使用前
1 def batch_gradient_decent(theta,X,y,epoch,alpha=0.01):2 cost_data=[lr_cost(theta,X,y)]3 _theta=theta.copy() 4 for _ in range(epoch):5 _theta=_theta - alpha * gradient(_theta,X,y)6 cost_data.append(lr_cost(_theta,X,y))7 return _theta,cost_data
- 点击按钮使用后
-
1 def batch_gradient_decent(theta, X, y, epoch, alpha=0.01):2 cost_data = [lr_cost(theta, X, y)]3 _theta = theta.copy()4 for _ in range(epoch):5 _theta = _theta - alpha * gradient(_theta, X, y)6 cost_data.append(lr_cost(_theta, X, y))7 return _theta, cost_data
二、Pycharm篇
2.1 PyCharm集成pylint
pylint是代码检查工具，不能自动修改代码,Pylint 安装
1 pip install pylint
2.2 PyCharm 设置
文件（file）-设置（settings）-外部工具(external-tools)-添加，其中：
- program：
是python安装路径下的Scripts路径，我的是（建议搜索pylint.exe找到路径）
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\pylint.exe
- Arguments:
--reports=n --disable=C0103 $FilePath$
（最后必须以$FilePath$结尾）
- working directory：
$FileDir$
（必须是这个）
- output filters：
$FILE_PATH$:$LINE$:
- 具体配置如图：
配置完毕，选择一个Python程序，右键点击，快捷菜单中会有“Extensions Tools -> Pylint”，点击运行即可。输出结果在执行程序结果的窗口（IDE下半部分）。对于每一个 Python 模块，Pylint 的结果中首先显示一些"*"字符 , 后面紧跟模块的名字，然后是一系列的 message, message 的格式如下： __MESSAGE_TYPE: LINE_NUM:[OBJECT:] MESSAGE__ MESSAGE_TYPE 有如下几种：
- (C) 惯例。违反了编码风格标准
- (R) 重构。写得非常糟糕的代码。
- (W) 警告。某些 Python 特定的问题。
- (E) 错误。很可能是代码中的错误。
- (F) 致命错误。阻止 Pylint 进一步运行的错误。
2.3 autopep8
autopep8是一款将python代码自动排版为PEP8风格的工具,autopep8安装
1 pip install autopep8
-
autopep8配置
文件（file）-设置（settings）-外部工具(external-tools)-添加，其中：
- Name:
autopep8
(起名而已，随便起)
- Program: autopep8
- Arguments:
--in-place --aggressive --aggressive $FilePath$
- Working directory:
$ProjectFileDir$
- Output filters:
$FILE_PATH$\:$LINE$\:$COLUMN$\:.*
- 具体配置如图：
鼠标放在该文件的编辑器中→右键→External Tools→点击Autopep8。这样你的代码就符合pep8的风格了。
三、安装和使用效果
例一
'''执行autopep8前的格式sum = 1+10*2print('sum:',sum)'''# 执行autopep8后格式sum = 1 + 10 * 2print('sum:', sum) 例二
1 import numpy as np2 3 #执行 autopep8 后4 5 n = np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))
#执行 autopep8 前n = np.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))
