# Design Patterns in Machine Learning Code and Systems

- 发布方：eugeneyan.com（Eugene Yan 个人博客）；作者：Eugene Yan
- 形式：文章 · en
- 原始资源：[https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/](<https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/res\_qgmqszt89xg8](<https://oplearnx.com/resources/res_qgmqszt89xg8>)
- 学习主题：计算机科学 / 编程与软件工程；人工智能 / 机器学习；计算机科学 / 编程与软件工程 / Python
- 内容状态：状态待核验
- 原始发布时间：未知（待核验）
- 本站首次收录：2026-10-21 00:10

## 能学到什么

能用常见设计模式的术语识别并组织机器学习代码与系统组件，借助 PyTorch、Pandas、Spark、scikit-learn、XGBoost 等库的既有接口写出更易复用和扩展的代码。

- 识别工厂模式在 ML 库中的体现，并据此自定义数据集（如继承 PyTorch Dataset、Gensim TextCorpus）
- 用适配器模式的思路把 CSV、Parquet、JSON 等不同格式的数据统一读入标准数据结构
- 用 Python 装饰器为已有函数添加功能，例如用 lru\_cache 做缓存、自定义计时器
- 用 Pytest fixture 装饰器准备共享的样例数据与模型
- 通过策略模式为算法库接入自定义目标函数或算法实现
- 借助设计模式术语与同事讨论代码结构与组件用法

## 适合我吗

- 适合：适合已有一定 Python 与机器学习库使用经验、希望提升代码结构设计与工程可维护性的学习者。
- 需要留意：不适合作为设计模式或 Python 的入门材料，也不涉及模型算法原理与训练调优。

## 前置条件与费用

- 知识前置：需要熟悉 Python 基础语法（类、继承、装饰器）并至少用过 PyTorch、Pandas 或 scikit-learn 中的一个。
- 软件、账号与硬件：阅读部分需自备能运行 Python 的环境以跟做示例；文章只用到各开源库，未提及额外账号或付费服务。
- 内容费用：免费：节选里可直接读到教程正文与完整代码示例，未见付费墙或登录拦截。
- 实践费用：实践无额外费用：示例使用 PyTorch、Pandas、Spark、scikit-learn、XGBoost 等开源库，网页未提及需要付费云服务或 API。
- 转载与修改：按材料分别核对，见本页“来源核验与开课实跑”；仓库许可不自动适用于教材或视频。

## 准备工具

- 浏览器：阅读文章
- Python 环境（含 PyTorch、Pandas、scikit-learn 等）：运行文中代码示例

## 学习指南

开课检查：提示词由本站整理，尚未按提示词实际完成开课检查。

### 开课提示词

```text
请帮我把「Design Patterns in Machine Learning Code and Systems」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：文中每个模式都配了可运行的小段代码，建议在本地逐个复现，并尝试把工厂或策略模式套用到自己项目的数据加载或模型选择模块。
课节（官方顺序）：
1. Design Patterns in Machine Learning Code and Systems：https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/

1. 环境
- 浏览器
- 可选：Python 3 环境与 pip 安装 PyTorch、Pandas、scikit-learn、XGBoost
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
design-patterns-ml-code-systems/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.md     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    └── 01-01-design-patterns-in-machine-learning/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.md，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 按浏览器或在线 notebook 清单检查，不为自检安装本机终端。
  - 打开 https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/  → 页面正常显示正文与代码块，无需登录
  - python -c "from functools import lru_cache; f=lru_cache(None)(lambda n: n if n<2 else f(n-1)+f(n-2)); f(10); print(f.cache_info())"  → 输出 CacheInfo，含 hits 与 misses 字段
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
```

### 每课提示词

```text
继续学习「Design Patterns in Machine Learning Code and Systems」。课程目录是 design-patterns-ml-code-systems/（不知道完整路径就先问我）。
1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
```

### 课节（官方顺序）

1. [Design Patterns in Machine Learning Code and Systems](<https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/>)

## 指南参考

- [课程主页](<https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/>)

## 来源、许可与验证记录

- **开课提示词未完整验证，需要自备账号或资源**：开课提示词尚未实际运行验证
- 转载与修改 · 课程页面与材料：未找到明确许可。节选未出现任何许可声明；页脚与正文均未说明文章使用何种许可 [依据](<https://eugeneyan.com//writing/design-patterns/>)
- 链接检查：1/1 个可以访问

## 来源与推荐

- 编辑整理收录

---
来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）