在Jupyter Notebook构建规范和可复用的数据分析过程

不得不说，好的学生都有一个共同的特质：积极上进，做事认真。三位同学把翻译的文章编排做的很好，图片效果也很赞，再次感谢！我们也会给三位同学增加Tushare社区积分，开通数据权限。

在初学者使用Jupyter Notebook过程中，经常会出现以下问题：

• Notebook脚本不命名或者命名不规范

• 程序代码都写在一个大模块里，调试不方便
  

• 所有文件都放在同一个目录下，脚本文件，CSV等数据文件，图片或者报告文件等

• Notebook脚本文件里不加注释，可读性比较差

• 没有数据分析流程，即：过程不规范

  
  

这些问题几乎在所有初学者身上都能找到，尤其是不是从来没有参加过编程开发培训学习的同学。虽然不会导致数据分析结果出现问题，但日积月累之后，可能就会患上文件密集恐惧症。

所以，我们建议初学者尽早养成规范的习惯，带来高效的工作的同时，也呈现了文件和程序结构的优雅美。