1. Kodunuzu Okunabilir ve Anlaşılır Hale Getirin
Kod yazarken ilk ve belki de en önemli adım, yazdığınız kodun başkaları tarafından anlaşılabilir olmasıdır. Python, temiz ve okunabilir bir dil olarak bilinse de, bazen karmaşık projelerde kodunuz hızlıca zor okunur hale gelebilir. Bunun için her zaman anlamlı değişken ve fonksiyon isimleri kullanmaya özen gösterin. Ayrıca, yorum satırları ekleyerek kodun ne yaptığını açıklamak da önemlidir.
# Bu fonksiyon bir listeyi ters çevirir
def reverse_list(input_list):
return input_list[::-1]
2. Veri Temizliği İçin Pandas'ı Etkili Kullanın
Veri biliminde zamanın çoğu, veri temizliği ve düzenlenmesiyle geçer. Pandas, veri manipülasyonu ve temizliği için en iyi araçlardan biridir. dropna(), fillna() gibi fonksiyonları kullanarak eksik verileri temizleyebilir veya doldurabilirsiniz. Bu, analizinizin doğruluğu için hayati önem taşır.
import pandas as pd
# Veri setindeki eksik değerleri kaldır
df = df.dropna()
3. NumPy ile Hesaplamaları Hızlandırın
Python'da verileri işlemek bazen yavaş olabilir, fakat NumPy kütüphanesi, büyük veri setleriyle çalışırken hız sağlar. NumPy dizileri, geleneksel Python listelerinden çok daha hızlıdır ve verilerinizi daha verimli bir şekilde işleyebilirsiniz. Eğer matris ve vektör işlemleri yapıyorsanız, NumPy'i mutlaka kullanmalısınız.
import numpy as np
# NumPy dizisi oluşturma
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
4. Veri Görselleştirme İçin Matplotlib ve Seaborn Kullanın
Veri görselleştirme, analizlerinizi anlamanızı ve başkalarına sunmanızı kolaylaştırır. Matplotlib ve Seaborn, Python'da görselleştirme için en popüler kütüphanelerdir. Verilerinizi histogram, çizgi grafiği veya dağılım grafiği gibi farklı şekillerde görselleştirerek daha fazla içgörü elde edebilirsiniz.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Basit bir çizgi grafiği
sns.lineplot(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])
plt.show()
5. Veri Setlerinin Boyutunu Küçültmek İçin Dikkatli Olun
Büyük veri setlerinde çalışırken, tüm veriyi bir kerede yüklemek ve işlemek sisteminize yük bindirebilir. Dask gibi kütüphaneler kullanarak veri setinizi parçalara ayırabilir ve bu verileri daha küçük bloklarla işleyebilirsiniz.
Kodunuzu modüler hale getirmek, projelerinizin bakımını kolaylaştırır. Her bir işlevi bir fonksiyon ya da sınıf içinde tanımlayın. Böylece, herhangi bir sorunda ya da hata durumunda sadece ilgili fonksiyonu düzeltmeniz yeterli olur.
7. Hafızayı Verimli Kullanın
Büyük veri setleriyle çalışırken hafıza kullanımı önemli bir faktör haline gelir. Pandas'ta veri tipi seçimi (örneğin, `int32` yerine `int64` kullanmak) gibi küçük değişiklikler büyük farklar yaratabilir. Ayrıca, veri işleme sırasında gereksiz nesneleri hafızadan temizlemek de önemlidir.
df['column'] = df['column'].astype('float32')
8. Doğru Veri Tiplerini Kullanın
Veri biliminde, doğru veri tipi kullanmak hem performansı artırır hem de kodun doğru çalışmasını sağlar. Sayısal veriler için doğru türdeki sayısal veri tiplerini kullanın. Pandas veri çerçevesinde genellikle `category` tipiyle daha hızlı analizler yapabilirsiniz.
Kodunuzu yazarken, performans konusunda şüpheleriniz olabilir. Bunun için Python'daki cProfile gibi profil araçlarıyla kodunuzun hangi bölümlerinin daha fazla zaman aldığını tespit edebilirsiniz. Bu, kodunuzu optimize etmenizi sağlar.
import cProfile
# Kodun profilini çıkarma
cProfile.run('some_function()')
10. Yavaş Kodları Paralel Hale Getirin
Bazen bir algoritma çok yavaş çalışabilir, ancak bunun çözümü paralel işlem yapmaktır. joblib ve multiprocessing gibi kütüphaneler kullanarak Python kodunuzu paralel hale getirebilir ve böylece işlerinizi hızlandırabilirsiniz.
from joblib import Parallel, delayed
# Paralel işlem yapma
Parallel(n_jobs=4)(delayed(some_function)(i) for i in range(10))
