摘要：作为数据科学领域的事实标准工具，Jupyter Notebook 凭借其交互式执行环境、即时可视化反馈和富文本注释功能，已成为研究探索阶段的首选平台。然而，其灵活性的另一面是可能引发代码组织松散、版本控制困难等协作痛点。
作为数据科学领域的事实标准工具，Jupyter Notebook 凭借其交互式执行环境、即时可视化反馈和富文本注释功能，已成为研究探索阶段的首选平台。然而，其灵活性的另一面是可能引发代码组织松散、版本控制困难等协作痛点。
对于独立研究者而言，这种非正式性或许无伤大雅。但当团队协作成为常态时，缺乏统一标准可能导致严重的知识传递断层——据Anaconda 2023年调查显示，68%的数据科学家曾因同事的混乱notebook而延误项目进度。建立轻量级但有效的规范体系，正是提升团队协作效率的关键。
最小化约束原则优秀的实践标准应当遵循"最小必要"原则：
降低协作摩擦而非增加管理负担
通过显性约定减少认知负荷
保持规则的记忆成本低于违反规则的修正成本
正如Python之禅所言："简单优于复杂"，我们建议将规范聚焦于三个核心维度：
可读性架构
语义化命名体系
代码精简策略
下文将基于数千小时的真实项目经验，提炼出一套经过验证的轻量级实践方案。这些准则既保持了Jupyter的敏捷优势，又为团队协作建立了安全边界，特别适合需要平衡创新效率与工程规范的数据科学组织。
Jupyter Notebook 应该简洁明了、易于理解。丰富的注释、标题和逻辑分栏有助于团队成员快速理解其中的工作内容。这在同行评审中尤为重要，清晰、合乎逻辑的布局可以显著减少混乱，节省时间。
结构良好的笔记本有助于每个人更高效地工作。下面我列出了创建 Jupyter Notebook 时最重要的可读性标准。
为你的笔记本添加注释。首先写一个标题，然后简要描述一下工作的目的。
添加章节。用小标题将工作的各个部分自然地分开。对于机器学习工作流程来说，一个好的方法可能是为数据输入、数据清理、探索性分析、模型训练、模型评估和模型预测设置一个小标题。
为你的笔记本添加注释和逻辑部分整理你的导入。导入应始终从顶部开始，并按以下方式分组：标准库导入、相关第三方导入以及本地应用程序库特定的导入。在每个组中，导入应按字典顺序排列。
按字典顺序导入所有常量和变量都应在导入后在单元格中定义，或者更好的是在文件中定义并导入以供使用（有关如何执行此操作的说明，请参阅最小化代码部分）。
如果图像、相关文档链接、网站甚至视频能够帮助用户理解项目，请不要害怕添加它们。
众所周知，命名是编程中唯一难点。拥有一致的名称以及关于如何定义和在何处定义的标准将有助于协作并确保代码易于维护。
“计算机科学中只有两件难事：缓存失效和命名。”——Phil Karlton为你的笔记本使用描述性名称：
churn_prediction_training_pipeline.ipynb不是training.ipynb。
永远不要将数据框称为df，而应使用描述性名称：churn_prediction_feature_df。
对于其他任何变量也是如此：churn_prediction_columns不是cols。
如果你的团队能为列和值创建一致的名称，那就更好了！共享常量文件会很有帮助。
保持常量列表的逻辑顺序。字母顺序通常效果很好。
避免使用魔法字符串。魔法字符串是指名称或值被硬编码的情况。避免使用魔法字符串的原因有很多，例如，如果值的名称发生变化，需要在多个地方更新代码；同一变量的名称不一致；以及调试代码的困难。相反，应该养成将名称定义为常量并在代码中引用这些常量的习惯。
笔记本顶部定义的名称和变量按字母顺序排列。避免使用缩写和首字母缩略词。即使这些是组织内部的常识，新手也会发现你的代码难以理解。
笔记本中的噪音越少，就越容易理解。尽可能将代码保留在笔记本之外，理想情况下，每个单元格只包含少量代码，尽可能只包含一行。我提供了最小化代码的指南，并在下面提供了一个实际示例。
如果你的数据存储在数据库中，并且你要使用 SQL 将其导入到 Notebook 中，请不要在 Notebook 中包含查询。相反，请创建一个.sql包含脚本的文件并将其导入。以下代码演示了如何在假设数据库为 PostgreSQL 的情况下执行此操作。如果你使用其他数据库，语法会略有不同。
importpandasaspdfromadbc_driver_postgresqlimportdbapi
churn_prediction_query_path ='path/to/file/churn_prediction_query.sql'
database_name ='postgres:///db_name'
withopen(churn_prediction_query_path,'r')asquery:
churn_prediction_query_string = query.read
withdbapi.connect(database_name)asconn:
pd.read_sql(churn_prediction_query_string, conn)
同样，函数不应该存储在笔记本中。这些函数应该在.py文件中定义，然后像下面这样导入。
importos, syssys.path += [f'/path/to/module/']
fromread_multiple_csv_filesimportread_multiple_csv
为了进一步减少现有代码量，我们还可以创建包含常量的文件并导入它们以供使用。
importcolumn_constantsascimportcolumn_valuesasv
credit_customers_training_df[c.CREDIT_HISTORY]
credit_customers_training_df[c.AGE].where(df[c.CREDIT_HISTORY] == v.ALL_PAID)
本文介绍了 Jupyter Notebook 的一套基本标准。如果遵循这些实践，项目前期可能会增加一些工作量，但从长远来看，可以节省大量时间。
来源：阿之科技最前线
