python代码制作数据集的测试和数据质量检测思路

前言

本文指的数据集为通用数据集，并不单是给机器学习领域使用。包含科研和工业领域需要自己制作数据集的。

首先，在制作大型数据集时，代码错误和数据问题可能会非常复杂。
前期逻辑总是简单的，库库一顿写，等排查的时候两眼无泪。
后期慢慢摸排和检查的时候不断完善代码，前期代码主要是完成功能，后期是增加维护性和检测性。
这部分工作其实前期可以考虑进去。

以下提供一些血泪经验

方法

1. 模块化设计

将代码分成多个小模块或函数，每个模块负责一个特定的任务。这样更容易定位和修复问题。
模块化在最开始拿到需求和实现思路的时候估计还做不到，但代码写到一定程度该考虑拆成模块的就得拆成模块。不然后期调试会特别复杂。

2.单元测试

TDD我是支持的，但同时写测试和代码我是做不到的。所以对我来说都是代码写到一定程度再考虑添加单元测试。分为功能测试，计算测试，还有数据样例测试。

3.日志记录

需要记录过程数据，推荐建立单独文件夹，存储计算中的过程数据。
注意！！！这个除了开发阶段非常有用！后期在程序上线生产环境后对于帮助排查bug也是非常有帮助的，上线后注意的是控制过程数据文件数量。
如图，一般建立check_data文件夹或者logs文件夹。
在这里插入图片描述
还可以用logging模块，代码如图：

python">import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)def process_data(data):logger.debug("Starting data processing")logger.debug("Data processing completed")

但我个人倾向自定义log文件。logging模块的排版虽然整齐，无用字符也太多了。自己单独费点时间写个表保存。

晒一下，嘿嘿：
在这里插入图片描述

4. debug

打断点逐步调试啦！！没有捷径可走，加油吧少年！！

5.数据验证

在每个计算步骤核对计算结果确保计算正确。

6.版本控制

保存每个能跑的版本。不管是不是shit。
可以用管理工具git也可以手动保存。

7.数据抽样

对数据集进行抽样组成小样本数据集代入程序进行验证和核对结果，可以大大减少工作量！

8.自动化测试

编写自动化测试脚本，定期运行这些脚本以检测新引入的错误。可以使用CI/CD工具（如Jenkins、GitHub Actions）来实现这一点。

9.并行处理

将数据集切分多个进程进行计算，加快速度同时也会帮助更快发现问题！
提供一个按进程数均分数据集进行计算的代码：

python">
from multiprocessing import Process
import timedef func_demo(age,name_list)for name in name_list:print(name,":",age)def func(param1,process_number):# 总输入xxx_list = [str(i) for i in range(100)]# 统计任务数量number = len(xxx_list) # 计算平均每个进程需承担多少任务delta = int(number / process_number)p_list = []# 启动多进程for i in range(0, process_number):# 按delta遍历取需要计算的任务。if i == process_number - 1:s = delta * ie = numberelse:s = delta * ie = delta * (i + 1)p = Process(target=calculate_name, args=(param1, xxx_list[s:e]))p.start()p_list.append(p)for p in p_list:p.join()# 测试划分的对不对
def test_p_delta():number = len(xxx_list)delta = int(number / 4)for i in range(0, 4):if i == 3:s = delta * ie = numberelse:s = delta * ie = delta * (i + 1)print("s:", s, " e:", e)if __name__ == '__main__':age=10process_number = 4func(age,process_number)