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数据科学：从学校到工作，第V部分
如何介绍您的Python项目《邮政数据科学：从学校到工作》，第五部分首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学使其正常工作，然后使其变得美丽，然后，如果您真的，真的必须这样做，就可以快。 90％的时间，如果您使它变得美丽，它将已经很快了。所以真的，让它变得美丽！ （来源） - Joe Armstrong（Erlang编程语言的共同设计者。）
使其正常工作，然后使其变得美丽，然后，如果您真的，真的必须这样做，就可以快。 90％的时间，如果您使它变得美丽，它将已经很快了。所以真的，让它变得美丽！ （来源）
使其正常工作，然后使其变得美丽，然后，如果您真的，真的必须这样做，就可以快。 90％的时间，如果您使它变得美丽，它将已经很快了。所以真的，让它变得美丽！ 来源- Joe Armstrong（Erlang编程语言的共同设计者。）
乔·阿姆斯特朗（Joe Armstrong）有关Python系列的文章“数据科学：从学校到工作”。自开始以来，您已经学习了如何使用UV管理Python项目，如何使用PEP和固有原理编写干净的代码，如何处理错误并使用Loguru记录您的代码以及如何编写测试。
使用UV 如何使用PEP和固定原理编写干净的代码 如何处理错误并使用loguru记录您的代码 如何编写测试现在您可以创建工作，生产就绪代码。但是代码永远不会完美，并且总是可以改进。创建代码的最终（可选但强烈建议）的步骤是优化。
要优化代码，您需要能够跟踪其中的情况。为此，我们使用称为参考器的工具。他们生成您的代码配置文件。它的意思是一组统计数据，描述了程序的各个部分执行的频率和时间。他们可以识别瓶颈和耗时太多资源的瓶颈和一部分。换句话说，它们显示您的代码应在哪里进行优化。
Profilers今天，Python中有如此的探索者的泛滥，以至于Pycharm中的默认分析师被称为Yappi，称为“另一个Python Profiler”。
yappi