Fünf nützliche Python-Module, die Sie vielleicht noch nicht kennen

Die Python-Standardbibliothek verfügt über über 200 Module, die Programmierer importieren und in ihren Programmen verwenden können. Während der durchschnittliche Programmierer mit vielen dieser Module über gewisse Erfahrung verfügt, ist es wahrscheinlich, dass er einige nützliche Module noch nicht kennt.

Ich habe festgestellt, dass viele dieser Module Funktionen enthalten, die in verschiedenen Bereichen sehr nützlich sind. Der Vergleich von Datensätzen, die Zusammenarbeit mit anderen Funktionen und die Audioverarbeitung können alle mit nur Python automatisiert werden.

Also habe ich eine Auswahlliste von Python-Modulen zusammengestellt, die Sie vielleicht noch nicht kennen, und diese wenigen Module richtig erklärt, damit Sie sie in Zukunft verstehen und verwenden können.

Alle diese Module haben unterschiedliche Funktionen und Klassen. Ich habe mehrere weniger bekannte Funktionen und Klassen eingefügt. Selbst wenn Sie von diesen Modulen gehört haben, kennen Sie möglicherweise einige ihrer Aspekte und Verwendungszwecke nicht.

1. difflib

​​difflib​​#🎜🎜 # ist ein Python-Modul, das sich auf den Vergleich von Datensätzen (insbesondere Strings) konzentriert. Um eine konkrete Vorstellung davon zu bekommen, was Sie mit diesem Modul tun können, schauen wir uns einige seiner häufigsten Funktionen an. ​difflib​​ 是一个专注于比较数据集（尤其是字符串）的 Python 模块。为了具体了解您可以使用此模块完成的几件事，让我们检查一下它的一些最常见的函数。

SequenceMatcher

​​SequenceMatcher​​ 是一个比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据的函数。通过使用 ​​ratio()​​，我们将能够根据比率/百分比来量化这种相似性。

语法：

SequenceMatcher(None, string1, string2)

下面这个个简单的例子展示了该函数的作用：

from difflib import SequenceMatcher

phrase1 = "Tandrew loves Trees."
phrase2 = "Tandrew loves to mount Trees."
similarity = SequenceMatcher(None, phrase1, phrase2)
print(similarity.ratio())
# Output: 0.8163265306122449

get_close_matches

接下来是 ​​get_close_matches​​，该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项。

语法：

get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)

下面解释一下这些可能有些混乱的参数：

• ​​word​​ 是函数将要查看的目标单词。
• ​​possibilities​​ 是一个数组，其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。
• ​​result_limit​​ 是返回结果数量的限制（可选）。
• ​​min_similarity​SequenceMatcher
​​SequenceMatcher​​ 🎜#

ist eine Funktion, die zwei Zeichenfolgen vergleicht und Daten basierend auf ihrer Ähnlichkeit zurückgibt. Durch die Verwendung von

​​ratio()​​, wir können ratio/percentage< verwenden /strong >UmdieseÄhnlichkeit zu quantifizieren. #🎜🎜##🎜🎜#Syntax: #🎜🎜#

from difflib import get_close_matches

word = 'Tandrew'
possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew']

print(get_close_matches(word, possibilities))
# Output: ['Andrew']

#🎜🎜#Das folgende einfache Beispiel zeigt die Funktion dieser Funktion: #🎜🎜#

schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)

#🎜🎜#get_close_matches# 🎜🎜 ##🎜🎜#Als nächstes folgt #🎜🎜# #🎜🎜#​​get_close_matches​​, diese Funktion gibt den als Parameter übergebenen Wert zurück Die größte Übereinstimmung mit der eingegebenen Zeichenfolge. #🎜🎜##🎜🎜#Syntax: #🎜🎜#

import sched
import time


def event_notification(event_name):
    print(event_name + " has started")


my_schedular = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
closing_ceremony = my_schedular.enterabs(time.time(), 1, event_notification, ("The Closing Ceremony", ))

my_schedular.run()
# Output: The Closing Ceremony has started

#🎜🎜# Lassen Sie uns diese Parameter erklären, die verwirrend sein können: #🎜🎜#

• ​​word​​#🎜🎜# #🎜🎜# ist das Zielwort, das von der Funktion untersucht wird. #🎜🎜#
• > ; line-height: inherit; overflow-wrap: break-word; text-indent: 0px;">​possibilities​​#🎜🎜# #🎜🎜# Suchen Sie nach Artikeln und finden Sie die ähnlichste Übereinstimmung. #🎜🎜#
• > ; line-height: inherit; overflow-wrap: break-word; text-indent: 0px;">​result_limit​​#🎜🎜# #🎜🎜# ). #🎜🎜#
• > ; line-height: inherit; overflow-wrap: break-word; text-indent: 0px;">​min_similarity​​#🎜🎜# #🎜🎜# ist die Mindestähnlichkeit, die zwei Wörter haben müssen als Rückgabewert durch die Funktion (optional). #🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#Hier ist ein Beispiel für seine Verwendung: #🎜🎜#

  from difflib import get_close_matches
  
  word = 'Tandrew'
  possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew']
  
  print(get_close_matches(word, possibilities))
  # Output: ['Andrew']
  
  

  除此之外还有几个是您可以查看的属于 ​​Difflib​​ 的其他一些方法和类：​​unified_diff​​、​​Differ​​ 和 ​​diff_bytes​​

  2. sched

  ​​sched​​ 是一个有用的模块，它以跨平台工作的事件调度为中心，与 Windows 上的任务调度程序等工具形成鲜明对比。大多数情况下，使用此模块时，都会使用 ​​schedular​​ 类。

  更常见的 ​​time​​ 模块通常与 ​​sched​​ 一起使用，因为它们都处理时间和调度的概念。

  创建一个 ​​schedular​​ 实例：

  schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)
  
  

  可以从这个实例中调用各种方法。

  • 事件执行的时间
  • 活动优先级
  • 事件本身（一个函数）
  • 事件函数的参数
  • 事件的关键字参数字典
  • 调用 ​​run()​​ 时，调度程序中的事件/条目会按照顺序被调用。在安排完事件后，此函数通常出现在程序的最后。
  • ​​enterabs()​​ 是一个函数，它本质上将事件添加到调度程序的内部队列中。它按以下顺序接收几个参数：

  下面是一个示例，说明如何一起使用这两个函数：

  import sched
  import time
  
  
  def event_notification(event_name):
      print(event_name + " has started")
  
  
  my_schedular = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
  closing_ceremony = my_schedular.enterabs(time.time(), 1, event_notification, ("The Closing Ceremony", ))
  
  my_schedular.run()
  # Output: The Closing Ceremony has started
  
  

  还有几个扩展 ​​sched​​ 模块用途的函数：​​cancel()​​、​​enter()​​ 和 ​​empty()​​。

  3. binaascii

  ​​binaascii​​ 是一个用于在二进制和 ASCII 之间转换的模块。

  ​​b2a_base64​​ 是 ​​binaascii​​ 模块中的一种方法，它将 base64 数据转换为二进制数据。下面是这个方法的一个例子：

  import base64
  import binascii
  
  msg = "Tandrew"
  encoded = msg.encode('ascii')
  base64_msg = base64.b64encode(encoded)
  decode = binascii.a2b_base64(base64_msg)
  print(decode)
  # Output: b'Tandrew'
  
  

  该段代码应该是不言自明的。简单地说，它涉及编码、转换为 base64，以及使用 ​​b2a_base64​​ 方法将其转换回二进制。

  以下是属于 ​​binaascii​​ 模块的其他一些函数：​​a2b_qp()​​、​​b2a_qp()​​ 和 ​​a2b_uu()​​。

  4. tty

  ​​tty​​ 是一个包含多个实用函数的模块，可用于处理 ​​tty​​ 设备。以下是它的两个函数：

  • setraw() 将其参数 (fd) 中文件描述符的模式更改为 raw。
  • setcbreak() 将其参数 (fd) 中的文件描述符的模式更改为 cbreak。

  由于需要使用 ​​termios​​ 模块，该模块仅适用于 Unix，例如在上述两个函数中指定第二个参数（​​when=termios.TCSAFLUSH​​）。

  5. weakref

  ​​weakref​​ 是一个用于在 Python 中创建对对象的弱引用的模块。

  弱引用是不保护给定对象不被垃圾回收机制收集的引用。

  以下是与该模块相关的两个函数：

  • getweakrefcount() 接受一个对象作为参数，并返回引用该对象的弱引用的数量。
  • getweakrefs() 接受一个对象并返回一个数组，其中包含引用该对象的所有弱引用。

  ​​weakref​​ 及其函数的使用示例：

  import weakref
  
  
  class Book:
      def print_type(self):
          print("Book")
  
  
  lotr = Book
  num = 1
  rcount_lotr = str(weakref.getweakrefcount(lotr))
  rcount_num = str(weakref.getweakrefcount(num))
  rlist_lotr = str(weakref.getweakrefs(lotr))
  rlist_num = str(weakref.getweakrefs(num))
  
  print("number of weakrefs of 'lotr': " + rcount_lotr)
  print("number of weakrefs of 'num': " + rcount_num)
  
  print("Weakrefs of 'lotr': " + rlist_lotr)
  print("Weakrefs of 'num': " + rlist_num)
  # Output: 
  # number of weakrefs of 'lotr': 1
  # number of weakrefs of 'num': 0
  # Weakrefs of 'lotr': [<weakref at 0x10b978a90; to 'type' at #0x7fb7755069f0 (Book)>]
  # Weakrefs of 'num': []
  
  

  输出从输出的函数返回值我们可以看到它的作用。由于 ​​num​​ 没有弱引用，因此 ​​getweakrefs()​​ 返回的数组为空。

  以下是与 ​​weakref​​ 模块相关的一些其他函数：​​ref()​​、​​proxy()​​ 和 ​​_remove_dead_weakref()​​。

  Review

  • Difflib ist ein Modul zum Vergleichen von Datensätzen, insbesondere von Zeichenfolgen. Zum Beispiel: SequenceMatcher kann zwei Zeichenfolgen vergleichen und Daten basierend auf ihrer Ähnlichkeit zurückgeben.
  Difflib 是一个用于比较数据集，尤其是字符串的模块。例如，SequenceMatcher 可以比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据。
  • sched 是与 time 模块一起使用的有用工具，用于使用 schedular 实例安排事件（以函数的形式）。例如，enterabs() 将一个事件添加到调度程序的内部队列中，该队列将在调用 run() 函数时运行。

  ​​binaascii​​ 可在二进制和 ASCII 之间转换以编码和解码数据。​​b2a_base64​​ 是 ​​binaascii​​ 模块中的一种方法，它将 base64 数据转换为二进制数据。

  ​​tty​​ 模块需要配合使用 ​​termios​​ 模块，并处理 tty 设备。它仅适用于 Unix。

  ​​weakref​​ 用于弱引用。它的函数可以返回对象的弱引用，查找对象的弱引用数量等。其中非常使用的函数之一是 ​​getweakrefs()​sched ist dasselbe wie time Ein nützliches Tool zur Verwendung mit dem run()

  ​​binaascii​​ Zum Kodieren und Dekodieren Daten. ​​b2a_base64​​ ist ​​binaascii​​ Eine Methode im Modul, die Base64-Daten in Binärdaten konvertiert.
  ​​tty​​ Modul muss zusammen mit ​​termios​​ Modul und behandelt TTY-Geräte. Es funktioniert nur unter Unix.
  ​​weakref​​ wird für schwache Referenzen verwendet. Seine Funktionen können schwache Referenzen auf ein Objekt zurückgeben, die Anzahl schwacher Referenzen auf ein Objekt ermitteln usw. Eine der am häufigsten verwendeten Funktionen ist ​​getweakrefs()​​, das ein Objekt akzeptiert und ein An Array aller schwachen Referenzen, die das Objekt enthält.
  Wichtige Punkte🎜🎜Jede dieser Funktionen hat ihren eigenen Zweck und jede ist unterschiedlich nützlich. Es ist wichtig, möglichst viele Python-Funktionen und -Module zu kennen, um eine stabile Bibliothek von Tools zu verwalten, die Sie beim Schreiben von Code schnell verwenden können. 🎜🎜Unabhängig von Ihrer Programmierkompetenz sollten Sie immer lernen. Wenn Sie etwas mehr Zeit investieren, können Sie einen höheren Wert erzielen und in Zukunft mehr Zeit sparen. 🎜

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