开源项目教程：Practical Time Series Analysis

1. 项目的目录结构及介绍

Practical-Time-Series-Analysis/
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── notebooks/
│   ├── chapter1.ipynb
│   ├── chapter2.ipynb
│   └── ...
├── src/
│   ├── preprocessing/
│   ├── models/
│   └── utils/
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── logging.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存储数据文件，包括原始数据（raw）、处理后的数据（processed）和外部数据（external）。
• notebooks/: 包含各个章节的Jupyter Notebook文件，用于演示和实验。
• src/: 源代码目录，包括数据预处理脚本（preprocessing）、模型脚本（models）和其他实用工具（utils）。
• config/: 配置文件目录，包括项目的主要配置文件（config.yaml）和日志配置文件（logging.yaml）。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于notebooks/目录下，每个章节的Jupyter Notebook文件即为启动文件。例如：

• notebooks/chapter1.ipynb: 第一章的演示和实验。
• notebooks/chapter2.ipynb: 第二章的演示和实验。

启动文件介绍

每个启动文件都是一个Jupyter Notebook，包含了该章节的代码示例、数据分析和模型构建等内容。用户可以通过打开这些Notebook文件来运行和学习项目中的具体内容。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于config/目录下，主要包括以下两个文件：

• config.yaml: 项目的主要配置文件，包含了数据路径、模型参数、训练参数等配置信息。
• logging.yaml: 日志配置文件，用于配置项目的日志记录方式和级别。

配置文件介绍

config.yaml

data_path: "data/raw/"
model_params:
  learning_rate: 0.01
  batch_size: 32
training_params:
  epochs: 10
  verbose: 1

• data_path: 数据文件的存储路径。
• model_params: 模型参数，包括学习率（learning_rate）和批大小（batch_size）。
• training_params: 训练参数，包括训练轮数（epochs）和日志输出级别（verbose）。

logging.yaml

version: 1
disable_existing_loggers: false
formatters:
  simple:
    format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
handlers:
  console:
    class: logging.StreamHandler
    level: DEBUG
    formatter: simple
    stream: ext://sys.stdout
loggers:
  simpleExample:
    level: DEBUG
    handlers: [console]
    propagate: no
root:
  level: DEBUG
  handlers: [console]

• version: 配置文件版本。
• disable_existing_loggers: 是否禁用现有的日志记录器。
• formatters: 日志格式配置。
• handlers: 日志处理器配置，包括控制台输出（console）。
• loggers: 日志记录器配置，包括日志级别和处理器。
• root: 根日志记录器配置。

通过这些配置文件，用户可以方便地调整项目的运行参数和日志记录方式，以满足不同的需求和环境。