eugeneyan.com（Eugene Yan 个人博客） · Eugene Yan
Design Patterns in Machine Learning Code and Systems
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。
eugeneyan.com
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客与教程 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
无需账号，浏览器打开即可阅读全文；跟做示例只需本地安装相应开源库。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
学完你能
- 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
适合你吗
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。
暂不适合
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。
需要先会
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。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 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。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 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。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-21
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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