Kosten senken und Effizienz steigern! 12 Python-Toolkits, die Sie unbedingt ausprobieren sollten!

In diesem Artikel habe ich die 12 nützlichsten Softwarepakete ausgewählt, die ich mit Ihnen teilen möchte.

Dash ist relativ neu. Es eignet sich ideal zum Erstellen von Datenvisualisierungsanwendungen mit reinem Python und ist daher besonders für diejenigen geeignet, die mit Daten arbeiten. Dash ist eine Mischung aus Flask, Plotly.js und React.js.

Dash fügt die benötigten Inhalte schnell in schöne Dashboards ein, ohne eine einzige Zeile Javascript zu berühren.

2. PyGame

Pygame ist ein Python-Wrapper-Modul für die SDL-Multimedia-Bibliothek. Simple DirectMedia Layer ist eine plattformübergreifende Entwicklungsbibliothek, die Low-Level-Zugriff auf OpenGL und Direct3D Pygames Audio-Tastatur-Maus-Joystick-Grafikhardware bietet. Sie ist äußerst portabel und kann auf fast allen Plattformen und Betriebssystemen ausgeführt werden.

Es verfügt über eine vollständige Spiel-Engine und Sie können diese Bibliothek auch verwenden, um MP3-Dateien direkt aus Python-Skripten abzuspielen.

3. Pillow

Pillow ist ein Zweig der Python-Bildbibliothek. Mit der Bibliothek können Sie Miniaturansichten erstellen, zwischen Dateiformaten konvertieren, drehen, Filter anwenden, Bilder anzeigen und vieles mehr. Dies ist ideal, wenn Sie Stapelvorgänge für viele Bilder durchführen müssen.

Um es schnell zu verstehen, zeigen wir hier ein Bild aus dem Python-Code an:

from PIL import Image
im = Image.open("kittens.jpg")
im.show()
print(im.format, im.size, im.mode)
# JPEG (1920, 1357) RGB

4. Mit Colorama können Sie dem Terminal einige Farben hinzufügen:

from colorama import Fore, Back, Style

print(Fore.RED + 'some red text')
print(Back.GREEN + 'and with a green background')
print(Style.DIM + 'and in dim text')
print(Style.RESET_ALL)
print('back to normal now')

Die Dokumentation ist kurz und bündig, finden Sie auf der Colorama PyPI-Seite. Wenn Sie es auch unter Windows verwenden möchten, müssen Sie zuerst colorama.init() aufrufen.

5, JmesPath

Die Verwendung von JSON in Python ist sehr einfach, da JSON sehr gut auf Python-Wörterbücher abgebildet werden kann. Für mich ist dies eine der besten Eigenschaften.

import jmespath

# Get a specific element
d = {"foo": {"bar": "baz"}}
print(jmespath.search('foo.bar', d))
# baz

# Using a wildcard to get all names
d = {"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}}
print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d))
# [“one”, “two”]

6. Anfragen

Anfragen Erstellen Sie eine der am häufigsten heruntergeladenen Python-Bibliotheken. Es macht Webanfragen wirklich einfach und dennoch sehr leistungsstark und vielseitig.

import requests

r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
r.status_code
# 200
r.headers['content-type']
# 'application/json; charset=utf8'
r.encoding
# 'utf-8'
r.text
# u'{"type":"User"...'
r.json()
# {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}

Dies ist ein sehr einfaches Beispiel, aber Anfragen können auch alle erweiterten Dinge tun, wie zum Beispiel:

Cookies zur Authentifizierung verwenden

POST, PUT, DELETE usw. durchführen.

Benutzerdefiniertes Zertifikat verwenden.

• Sitzung verwenden Es funktioniert auf mehr Python-Versionen.
• Es wird häufiger aktualisiert als die Version, die mit Python geliefert wird.
• Es ist in C geschrieben und daher sehr schnell.

• try:
  import simplejson as json
  except ImportError:
  import json

8, Emoji

Dieses Emoji kann entweder beeindrucken oder abstoßen, je nachdem, wer es betrachtet. Diese Funktion ist praktisch, wenn Sie Social-Media-Daten analysieren.

import emoji
result = emoji.emojize('Python is :thumbs_up:')
print(result)
# 'Python is '

# You can also reverse this:
result = emoji.demojize('Python is ')
print(result)
# 'Python is :thumbs_up:'

• 9. Chardet
• Mit dem Chardet-Modul können Sie den Zeichensatz einer Datei oder eines Datenstroms erkennen. Dies ist beispielsweise bei der Analyse großer Mengen zufälligen Textes nützlich. Es kann jedoch auch beim Arbeiten mit remote heruntergeladenen Daten verwendet werden, wenn Sie den Zeichensatz nicht kennen. Nach der Installation von chardet steht Ihnen ein zusätzliches Befehlszeilentool namens chardetect zur Verfügung, das wie folgt verwendet werden kann:

$ chardetect somefile.txt
somefile.txt: ascii with confidence 1.0

10, Python-dateutil

Das Modul python-dateutil bietet eine leistungsstarke Erweiterung des Standard-Datetime-Moduls. Mit dieser Bibliothek können Sie viele coole Dinge tun, z. B. Datumsangaben in Protokolldateien verfälschen.

from dateutil.parser import parse

logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'
timestamp = parse(logline, fuzzy=True)
print(timestamp)
# 2020-01-01 00:00:01

11. So verwenden Sie den Fortschrittsbalken

progress

from progress.bar import Bar

bar = Bar('Processing', max=20)
for i in range(20):
# Do some work
bar.next()
bar.finish()

tqdm hat ungefähr die gleiche Funktion, ist aber die neueste. Zunächst einige Demonstrationen in Form von animierten GIFs:

12, IPython

Wenn Sie häufig interaktive Programme verwenden, IPython aber nicht kennen, sollten Sie einige der Funktionen ausprobieren, die die erweiterte IPython-Shell bietet Dazu gehören:

Umfassende Objekt-Introspektion.

Der Eingabeverlauf bleibt sitzungsübergreifend bestehen.

Cache-Ausgabeergebnisse während der Sitzung mit automatisch generierten Referenzen.

Tab-Vervollständigung, unterstützt standardmäßig die Vervollständigung von Python-Variablen und -Schlüsselwörtern, Dateinamen und Funktionsschlüsselwörtern.

„Magischer“ Befehl zur Steuerung der Umgebung und zur Ausführung vieler IPython- oder Betriebssystem-bezogener Aufgaben.

Sitzungsprotokollierung und Neuladen. Integrierter Zugriff auf den PDB-Debugger und den Python-Profiler.

Eine wenig bekannte Funktion von IPython: Seine Architektur ermöglicht auch paralleles und verteiltes Rechnen.

• IPython ist das Herzstück von Jupyter Notebook, einer Open-Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und teilen können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativen Text enthalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKosten senken und Effizienz steigern! 12 Python-Toolkits, die Sie unbedingt ausprobieren sollten!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!