Python可以说是最容易上手的编程语言。在numpy、scipy等基础包的帮助下，Python可以说是数据处理和机器学习领域最先进的编程语言。最好的语言，在大佬和热心贡献者的帮助下，Python拥有庞大的支持技术开发的社区，并开发了两个不同的Python包来帮助数据人员工作。1.KnockknockKnockknock是一个简单的Python包，它会在机器学习模型完成训练或崩溃时通知您。我们可以通过电子邮件、Slack、MicrosoftTeams等各种渠道收到通知。为了安装包，我们使用以下代码。pipinstallknockknock比如我们可以使用如下代码，将机器学习建模训练状态通知到指定邮箱。fromknockknockimportemail_senderfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp@email_sender(recipient_emails=["",""],sender_email="")deftrain_linear_model(your_nicest_parameters):x=np.array([[1,1],[1,2],[2,2],[2,3]])y=np.dot(x,np.array([1,2]))+3regression=LinearRegression().fit(x,y)returnregression.score(x,y)以便在函数出现问题或完成时通知您。2.tqdm需要迭代或者循环的时候，是否需要显示进度条？那么tqdm就是您所需要的。该软件包将在您的笔记本或命令提示符中提供一个简单的进度表。让我们从安装包开始。pipinstalltqdm然后可以使用以下代码在循环期间显示进度条。fromtqdmimporttqdmq=0foriintqdm(range(10000000)):q=i+1就像上面的gifg，它可以在笔记本上显示一个漂亮的进度条。当您有一个复杂的迭代并想要跟踪进度时，它会非常有用。3.Pandas-logPanda-log可以反馈Panda的基本操作，如.query,.drop,.merge等。它基于R的Tidyverse，可以用它来理解所有的步骤数据分析。安装包pipinstallpandas-log安装包后，看下面的例子。importpandasaspdimportnumpyasnpimportpandas_logdf=pd.DataFrame({"name":['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy":[np.nan,'Batmobile','Bullwhip'],"born":[pd.NaT,pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})那么让我们尝试用下面的代码做一个简单的pandas操作记录。withpandas_log.enable():res=(df.drop("born",axis=1).groupby('name'))通过pandas-log，我们可以得到所有的执行信息。4.Emoji顾名思义，Emoji是一个支持emoji文本解析的Python包。通常，我们很难在Python中处理表情符号，但是表情符号包可以帮助我们进行转换。使用以下代码安装Emoji包。pipinstallemoji看下面的代码：importemojiprint(emoji.emojize('Pythonis:thumbs_up:'))Pythonis
