Hw 18#4
Conversation
…oneline and select_genes_from_gbk_to_fasta
…ools into hw6_orlova
iam28th
left a comment
iam28th
left a comment
There was a problem hiding this comment.
Виктория, добрый день!
1. Рефакторинг
readme очень крутой! +1 доп. балл
Единственное, перечисление имён из кода - не самая хорошая идея с точки зрения поддержки репозтория: если вы переименуете класс/функцию в коде, то нужно будет и readme не забыть обновить.
Вместо этого, есть такой вариант: словами описать общую функциональность и добавить ссылку на документацию (которую можно по докстрингам генерировать автоматически с помощью pydoc ).
А если добавите генерацию документации в pre-commit hook, то сможете вообще об этом забыть)
Как говорится, зачем тратить 10 минут на задачу, если можно потратить 6 часов на её автоматизацию?
По коду есть какое-то количество замечаний: не везде есть аннотации, порядок импортов не соответствует общепринятому; для борьбы со вторым советую пользоваться isort или ruff (сам пользуюсь последним). -2б.
-1б за неактуальный requirements.txt .
Примеры в ноутбуке было бы неплохо сопроводить тестовыми пояснениями. Забавно, что один из тестов упал:).
(12+1)/15
2. Лес
Тут всё здорово, очень хорошая что предсказания в один и в несколько потоков совпадают.
25/25.
3. Тесты
9.5/10 из-за упавшего теста, надо функцию поправить чтоб не падал
Итого у вас (46.5+1)/50 за это дз, хорошая работа.
Успехов с защитой в ИБ и в дальнейшей карьере!
| return self.file | ||
|
|
||
| def __iter__(self): | ||
| return self # |
| self.prev_item = self.current_item | ||
| self.current_item = next_item | ||
| out_record = FastaRecord(idx, ''.join(seq), description) | ||
| print(out_record) |
There was a problem hiding this comment.
не относится к конкретно этому дз, но read_records должен возвращать list[FastaRecord] (по аналогии с .readlines() у возвращаемого контекстным менеджером open file object-а, а не печатать записи.
и тут аннотаций типов не достаёт
| protein_line = file.readline().strip() | ||
| test = 1 | ||
| if " " in protein_line: | ||
| protein_seqs.append(protein_line.split(" ")[0]) |
There was a problem hiding this comment.
переменной test больше подходят булевые значения
и хорошо бы дать ей более информативное имя, связанное с тем, что конкретно вы с её помощью проверяете
| from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier | ||
| from sklearn.base import BaseEstimator | ||
| from sklearn.datasets import make_classification | ||
| from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor | ||
| import numpy as np |
There was a problem hiding this comment.
| from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier | |
| from sklearn.base import BaseEstimator | |
| from sklearn.datasets import make_classification | |
| from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor | |
| import numpy as np | |
| from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor | |
| import numpy as np | |
| from sklearn.base import BaseEstimator | |
| from sklearn.datasets import make_classification | |
| from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier |
|
|
||
|
|
||
| class RandomForestClassifierCustom(BaseEstimator): | ||
| def __init__(self, n_estimators: int, max_depth: int, max_features: int, random_state: int): -> None |
There was a problem hiding this comment.
вот для дандеров как раз возвращаемый тип необязательно указывать
| max_features=self.max_features, | ||
| random_state = self.random_state) | ||
| fit_tree = tree.fit(ps_X, ps_y) | ||
| return fit_tree, feature_ids |
There was a problem hiding this comment.
from typing import Tuple
...
def learn_tree_to_fit(
self, n_estim: int
) -> Tuple[DecisionTreeClassifier, np.ndarray]:
...| biopython==1.83 | ||
| requests==2.27.1 | ||
| scikit-learn==1.0.2 | ||
| setuptools==69.0.3 |
There was a problem hiding this comment.
BeautifulSoup нет (возможно, чего-то ещё)
2 participants
No description provided.