这篇文章主要介绍关于python中pyforest的案例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。

不知道大家有没有遇到过这样一个问题，每次重新开启一个建模流程或者分析过程时，会重新敲一遍import或者将之前的import代码copy进去。虽然已经用的滚花烂熟了，但是确耗费不必要的时间。

介绍一个可以偷懒的python库：pyforest

一个示例

看到了吧，开头什么都没import，依然可以正常使用常用库。

安装

需要安装Python3.6以上的版本，然后终端运行：

pipinstallpyforest

使用方法

非常简单！！！

一行代码就可以解决。

frompyforestimport*

如果使用Jupyter或IPython，甚至可以跳过此行，因为pyforest会将其自身添加到自动启动中。

而且，完成脚本后，可以通过以下方式导出所有导入语句：

active_imports()

通过这个指令，我们就可以看到脚本所涉及到的全部已经被我省略的库。

好了，你可能会问，如果需要的库不在pyforest中怎么办？

首先，pyforest支持大部分流行的数据科学库，比如pandas，numpy，matplotlib，seaborn，sklearn，tensorflow等等，以及常用的辅助库如os，sys，re，pickle等。

###DataWranglingpd=LazyImport("importpandasaspd")np=LazyImport("importnumpyasnp")dd=LazyImport("fromdaskimportdataframeasdd")SparkContext=LazyImport("frompysparkimportSparkContext")load_workbook=LazyImport("fromopenpyxlimportload_workbook")###DataVisualizationandPlottingmpl=LazyImport("importmatplotlibasmpl")plt=LazyImport("importmatplotlib.pyplotasplt")sns=LazyImport("importseabornassns")py=LazyImport("importplotlyaspy")go=LazyImport("importplotly.graph_objsasgo")px=LazyImport("importplotly.expressaspx")dash=LazyImport("importdash")bokeh=LazyImport("importbokeh")alt=LazyImport("importaltairasalt")pydot=LazyImport("importpydot")#statisticsstatistics=LazyImport("importstatistics")###MachineLearningsklearn=LazyImport("importsklearn")OneHotEncoder=LazyImport("fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder")TSNE=LazyImport("fromsklearn.manifoldimportTSNE")train_test_split=LazyImport("fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split")svm=LazyImport("fromsklearnimportsvm")GradientBoostingClassifier=LazyImport("fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier")GradientBoostingRegressor=LazyImport("fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressor")RandomForestClassifier=LazyImport("fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier")RandomForestRegressor=LazyImport("fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor")TfidfVectorizer=LazyImport("fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer")#TODO:addalltheothermostimportantsklearnobjects#TODO:addseparatesectionswithinmachinelearningviz.Classification,Regression,ErrorFunctions,Clustering#DeepLearningtf=LazyImport("importtensorflowastf")keras=LazyImport("importkeras")#NLPnltk=LazyImport("importnltk")gensim=LazyImport("importgensim")spacy=LazyImport("importspacy")re=LazyImport("importre")###Helpersys=LazyImport("importsys")os=LazyImport("importos")re=LazyImport("importre")glob=LazyImport("importglob")Path=LazyImport("frompathlibimportPath")pickle=LazyImport("importpickle")dt=LazyImport("importdatetimeasdt")tqdm=LazyImport("importtqdm")

其次，如果真的没有也没关系，pyforest支持向其中添加库。操作方法也很简单，找到pyforest库的user_imports.py文件，然后添加一个语句就好了，比如像下面这样：

################################User-specificimports#################################Youcansaveyourownimportsin~/.pyforest/user_imports.py#Pleasenote:importsin~/.pyforest/user_imports.pytakeprecedenceoverthe#importsabove.

所以我们可以根据平时自己的使用习惯添加一套属于自己的万能import，爽歪歪了。

有的同学可能还会问，所有的库添加进入运行速度会不会变慢？

答案是不会，因为只有你后面真正使用了到了pyforest里的包含的库，程序才会真正import，否则不会。

以上是关于python中pyforest的案例分析的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！