热加载技术:修改Python代码并实时查看结果 ⛵

简介: 本文讲解Python热加载技术,以及Reloading工具库的使用。暂停运行的代码,修改补充后重新运行,意味着训练了数个小时的模型参数被舍弃。热加载技术可以解决这个问题。
1f484a2e6cc4c2ca3593063d1297f118.png
💡 作者: 韩信子@ ShowMeAI
📘 Python3◉技能提升系列https://www.showmeai.tech/tutorials/56
📘 本文地址https://www.showmeai.tech/article-detail/406
📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处
📢 收藏 ShowMeAI查看更多精彩内容

💡 引言

5064d1fab40b5c0bd5590fc7ad03cacb.png

在运行 Python 脚本时,我经常发现自己忘记打印所有必要的详细信息来跟踪代码项目的进度和中间信息。我们经常在训练机器学习模型时遇到各种各样的信息记录问题,当然,问题不仅限于机器学习,像爬虫等场景也需要做大量记录,但我们经常在运行起代码之后才意识到忘记做一些需要记录的信息输出。

如果我们暂停运行的代码,重新修改补充代码并运行,代价可能是我们已经训练数个小时的模型参数被舍弃而重新训练,这是非常不值当的。在python中,有另外一项技术可以解决这个问题,在本篇内容中,我们就来给大家讲讲python的热加载技术。

💡 Reloading库

📘Reloading 是一个 Python工具库,它让我们可以在每次迭代之前从源代码中重新加载(或函数),我们可以修改已经运行的代码并向其添加更多详细信息,而不会丢失任何当前已执行过程。

我们可以通过以下命令安装reloading:

pip install reloading

💦 重新加载循环体代码

假设我们有一个循环,它完成一个简单的功能:每次迭代后将值减半。但我们忘记在这个循环中打印迭代次数了,现在想修改它。

from time import sleep

value = 100
iterations = 10

for iteration in range(iterations):

    print(f"value = {value}")
    value = value/2
    sleep(2)

不借助reloading,我们只能重新运行它。

但是,借助 reloading,我们可以重新加载循环体代码,如下所示:

from time import sleep
from reloading import reloading

value = 100
iterations = 10

for iteration in reloading(range(iterations)):

    print(f"value = {value}")
    value = value/2
    sleep(2)

动图演示如下:

11cf75cc72a2b50aa77cc1d8ca9184b2.gif

💦 重新加载修改后的函数

与重新加载循环体代码类似,我们也可以在每次迭代后重新加载函数体。以函数 half_value为例:

from time import sleep

def half_value(value):
    print(f"value = {value}")
    value = value/2
    return value

value = 100
iterations = 10

for iteration in range(iterations):

    value = half_value(value)
    sleep(2)

要重新加载函数体,我们可以使用 reloading构建装饰器。如下所示:

from time import sleep
from reloading import reloading

@reloading
def half_value(value):
    print(f"value = {value}")
    value = value/2
    return value

value = 100
iterations = 10

for iteration in range(iterations):

    value = half_value(value)
    sleep(2)

修改之后,我们可以在运行时修改函数。动图演示如下:

f718c244bbfaff28419f257c81892b6e.gif

参考资料

推荐阅读

e9190f41b8de4af38c8a1a0c96f0513b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image

目录
相关文章
|
12天前
|
开发框架 数据建模 中间件
Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器是那些静悄悄的幕后英雄。它们不张扬,却能默默地为函数或类增添强大的功能。本文将带你了解装饰器的魅力所在,从基础概念到实际应用,我们一步步揭开装饰器的神秘面纱。准备好了吗?让我们开始这段简洁而富有启发性的旅程吧!
23 6
|
5天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
36 8
|
13天前
|
API Python
【Azure Developer】分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
35 11
|
14天前
|
测试技术 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界中,装饰器是那些能够为我们的代码增添魔力的小精灵。它们不仅让代码看起来更加优雅,还能在不改变原有函数定义的情况下,增加额外的功能。本文将通过生动的例子和易于理解的语言,带你领略装饰器的奥秘,从基础概念到实际应用,一起开启Python装饰器的奇妙旅程。
31 11
|
10天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器就像是给函数穿上了一件神奇的外套,让它们拥有了超能力。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你了解装饰器的基本概念、使用方法以及它们如何让你的代码变得更加简洁高效。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,看看它是如何在不改变函数核心逻辑的情况下,为函数增添新功能的吧!
|
11天前
|
程序员 测试技术 数据安全/隐私保护
深入理解Python装饰器:提升代码重用与可读性
本文旨在为中高级Python开发者提供一份关于装饰器的深度解析。通过探讨装饰器的基本原理、类型以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解并运用这一强大的语言特性。不同于常规摘要,本文将以一个实际的软件开发场景引入,逐步揭示装饰器如何优化代码结构,提高开发效率和代码质量。
35 6
|
15天前
|
Python
如何提高Python代码的可读性?
如何提高Python代码的可读性?
30 4
|
15天前
|
Python
Python编程入门:从零开始的代码旅程
本文是一篇针对Python编程初学者的入门指南,将介绍Python的基本语法、数据类型、控制结构以及函数等概念。文章旨在帮助读者快速掌握Python编程的基础知识,并能够编写简单的Python程序。通过本文的学习,读者将能够理解Python代码的基本结构和逻辑,为进一步深入学习打下坚实的基础。
|
18天前
|
存储 设计模式 缓存
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂####
本文将深入探讨Python语言中一个强大而灵活的特性——装饰器。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来扩展或修改函数行为,无需直接修改原函数代码。我们将通过实例分析,揭示装饰器的定义、工作原理及其在实际项目中的应用价值,旨在帮助开发者更好地理解和利用这一高级功能,提升代码的可读性与维护性。 ####
|
18天前
|
数据采集 API 定位技术
Python技术进阶:动态代理IP的跨境电商解决方案
Python技术进阶:动态代理IP的跨境电商解决方案