Awesome Data 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Awesome Data 项目的目录结构如下：

awesome-data/
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── src/
│   ├── preprocessing/
│   ├── analysis/
│   └── visualization/
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── logging.yaml
├── notebooks/
│   ├── exploratory_analysis.ipynb
│   └── model_training.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 存储数据文件的目录，包含原始数据(raw/)、处理后的数据(processed/)和外部数据(external/)。
• src/: 源代码目录，包含数据预处理(preprocessing/)、数据分析(analysis/)和数据可视化(visualization/)的代码。
• config/: 配置文件目录，包含项目的主要配置文件(config.yaml)和日志配置文件(logging.yaml)。
• notebooks/: Jupyter Notebook 文件目录，包含探索性数据分析(exploratory_analysis.ipynb)和模型训练(model_training.ipynb)的 Notebook。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下，具体包括：

• src/preprocessing/main.py: 数据预处理的主入口文件。
• src/analysis/main.py: 数据分析的主入口文件。
• src/visualization/main.py: 数据可视化的主入口文件。

启动文件介绍

• main.py 文件通常包含项目的核心逻辑和主要功能模块的调用。
• 每个模块的 main.py 文件负责初始化配置、加载数据、执行相应的处理或分析任务，并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括：

• config.yaml: 项目的主要配置文件，包含数据路径、模型参数、日志级别等配置项。
• logging.yaml: 日志配置文件，定义日志的输出格式、级别和存储路径。

配置文件介绍

• config.yaml 文件使用 YAML 格式，便于阅读和编辑。它定义了项目运行所需的各种参数和路径。
• logging.yaml 文件同样使用 YAML 格式，专门用于配置日志系统，确保日志记录的一致性和可管理性。

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的环境和需求。