Python库pyforest有什么优点

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一个示例

看到了吧，开头什么都没import，依然可以正常使用常用库。

安装

需要安装Python3.6以上的版本，然后终端运行：

pip install pyforest

使用方法

非常简单！！！

一行代码就可以解决。

from pyforest import *

如果使用Jupyter或IPython，甚至可以跳过此行，因为pyforest会将其自身添加到自动启动中。

而且，完成脚本后，可以通过以下方式导出所有导入语句：

active_imports()

通过这个指令，我们就可以看到脚本所涉及到的全部已经被我省略的库。

好了，你可能会问，如果需要的库不在pyforest中怎么办？

首先，pyforest支持大部分流行的数据科学库，比如pandas，numpy，matplotlib，seaborn，sklearn，tensorflow等等，以及常用的辅助库如os，sys，re，pickle等。

### Data Wranglingpd = LazyImport("import pandas as pd")np = LazyImport("import numpy as np")dd = LazyImport("from dask import dataframe as dd")SparkContext = LazyImport("from pyspark import SparkContext")load_workbook = LazyImport("from openpyxl import load_workbook")### Data Visualization and Plottingmpl = LazyImport("import matplotlib as mpl")plt = LazyImport("import matplotlib.pyplot as plt")sns = LazyImport("import seaborn as sns")py = LazyImport("import plotly as py")go = LazyImport("import plotly.graph_objs as go")px = LazyImport("import plotly.express as px")dash = LazyImport("import dash")bokeh = LazyImport("import bokeh")alt = LazyImport("import altair as alt")pydot = LazyImport("import pydot")# statisticsstatistics = LazyImport("import statistics")### Machine Learningsklearn = LazyImport("import sklearn")OneHotEncoder = LazyImport("from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder")TSNE = LazyImport("from sklearn.manifold import TSNE")train_test_split = LazyImport("from sklearn.model_selection import train_test_split")svm = LazyImport("from sklearn import svm")GradientBoostingClassifier = LazyImport(    "from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier")GradientBoostingRegressor = LazyImport(    "from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor")RandomForestClassifier = LazyImport(    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier")RandomForestRegressor = LazyImport("from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor")TfidfVectorizer = LazyImport(    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer")# TODO: add all the other most important sklearn objects# TODO: add separate sections within machine learning viz. Classification, Regression, Error Functions, Clustering# Deep Learningtf = LazyImport("import tensorflow as tf")keras = LazyImport("import keras")# NLPnltk = LazyImport("import nltk")gensim = LazyImport("import gensim")spacy = LazyImport("import spacy")re = LazyImport("import re")### Helpersys = LazyImport("import sys")os = LazyImport("import os")re = LazyImport("import re")glob = LazyImport("import glob")Path = LazyImport("from pathlib import Path")pickle = LazyImport("import pickle")dt = LazyImport("import datetime as dt")tqdm = LazyImport("import tqdm")

其次，如果真的没有也没关系，pyforest支持向其中添加库。操作方法也很简单，找到pyforest库的user_imports.py文件，然后添加一个语句就好了，比如像下面这样：

################################ User-specific imports ################################# You can save your own imports in ~/.pyforest/user_imports.py# Please note: imports in ~/.pyforest/user_imports.py take precedence over the# imports above.

所以我们可以根据平时自己的使用习惯添加一套属于自己的万能import，爽歪歪了。

有的同学可能还会问，所有的库添加进入运行速度会不会变慢？

答案是不会，因为只有你后面真正使用了到了pyforest里的包含的库，程序才会真正import，否则不会。

感谢各位的阅读，以上就是“Python库pyforest有什么优点”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python库pyforest有什么优点这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！