Warum mag ich Python? Dies ist eine einfache und leicht zu erlernende Programmiersprache für Anfänger. Ein weiterer Grund: Eine große Anzahl von Drittanbieter-Bibliotheken, die sofort verfügbar sind, sind es die 230.000 von Benutzern bereitgestellten Pakete, die Python wirklich ausmachen Kraftvoll und beliebt.
Dash ist ein relativ neues Paket, das sich ideal zum Erstellen von Datenvisualisierungs-Apps in reinem Python eignet und daher besonders für alle geeignet ist, die mit Daten arbeiten. Dash ist eine Mischung aus Flask, Plotly.js und React.js.
Pygame ist ein Python-Dekorator für die SDL-Multimedia-Bibliothek (Simple DirectMedia Layer). Folgender Inhalt: Low-Level-Schnittstelle:
Audio
Tastatur
Maus
Joystick
OpenGL- und Direct3D-basierte Grafikhardware
Pygame ist hochgradig portabel und kann auf fast allen Plattformen und Betriebssystemen ausgeführt werden. Obwohl es über eine vollständige Spiel-Engine verfügt, können Sie diese Bibliothek auch verwenden, um MP3-Dateien direkt aus Python-Skripten abzuspielen.
Pillow ist speziell für die Arbeit mit Bildern konzipiert. Mit dieser Bibliothek können Sie Miniaturansichten erstellen, zwischen Dateiformaten konvertieren, drehen, Filter anwenden, Bilder anzeigen und mehr. Dies ist ideal, wenn Sie Stapelvorgänge für viele Bilder durchführen müssen.
Um es schnell zu verstehen, werfen Sie einen Blick auf das folgende Codebeispiel (geladen und gerendert):
Colorama ermöglicht Ihnen die Verwendung von Farben im Terminal , perfekt für Python-Skripte. Die Dokumentation ist kurz und bündig und kann auf der Colorama PyPI-Seite gefunden werden.
Die Arbeit mit JSON in Python ist sehr einfach, da JSON sehr gut auf Python-Wörterbüchern abgebildet werden kann. Darüber hinaus verfügt Python über eine eigene hervorragende JSON-Bibliothek zum Parsen und Erstellen von JSON. Für mich ist dies eine der besten Eigenschaften. Wenn ich mit JSON arbeiten muss, könnte ich die Verwendung von Python in Betracht ziehen.
JMESPath erleichtert die Arbeit mit JSON in Python, indem Sie explizit angeben, wie Elemente aus einem JSON-Dokument extrahiert werden. Hier sind einige grundlegende Beispiele, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was es kann:
6. Requests
Das folgende Codebeispiel veranschaulicht, wie einfach die Verwendung von Anfragen ist. Verwenden von Cookies
Benutzerdefiniertes Zertifikat verwenden
Sitzung verwenden
Proxy verwenden
7. Was stimmt mit dem lokalen JSON-Modul in Simplejson nicht?
? NEIN! Eigentlich ist Pythons JSON SimpleJson. Das heißt, Python hat eine Version von simplejson genommen und sie in jede Distribution integriert. Aber die Verwendung von simplejson hat einige Vorteile:
Es funktioniert auf mehr Python-Versionen.
Es sind (optionale) Teile in C geschrieben, daher ist es sehr schnell.
Aufgrund dieser Tatsachen werden Sie in Skripten, die JSON verwenden, häufig Folgendes sehen: 
Ich würde einfach den Standard-JSON verwenden, es sei denn, Sie benötigen speziell:
Geschwindigkeit
Etwas, das nicht in der Standardbibliothek enthalten ist
Simplejson ist viel schneller als JSON, weil es verwendet C. Implementiert einige Schlüsselteile. Sofern Sie nicht Millionen von JSON-Dateien verarbeiten, werden Sie an dieser Geschwindigkeit nicht interessiert sein.
Emoji-Bibliothek ist sehr interessant, aber nicht jeder mag Emoticon-Pakete, die bei der Analyse perspektivischer Mediendaten sehr nützlich sind.
Hier ist ein einfaches Codebeispiel:
Sie können das Chardet-Modul verwenden, um den Zeichensatz einer Datei zu erkennen Datenstrom. 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.
Das Python-Dateutil-Modul bietet leistungsstarke Erweiterungen zum Standard-Datetime-Modul. Ich habe die Erfahrung gemacht, dass dort, wo die reguläre Python-Datetime-Funktionalität endet, python-dateutil ins Spiel kommt.
Mit dieser Bibliothek können Sie viele coole Dinge machen. Ich beschränke diese Beispiele auf diejenigen, die ich besonders nützlich gefunden habe: das Fuzzing von Datumsangaben in Protokolldateien, zum Beispiel:
Weitere Funktionen finden Sie in der vollständigen Dokumentation, z. B.:
Berechnen Sie das relative Delta (nächster Monat, nächstes Jahr, nächster Montag, letzte Woche des Monats usw.) und zwischen zwei gegebenen Datumsobjekten relativ Inkrement dazwischen.
Verwendet eine Obermenge der iCalendar-Spezifikation, um Daten basierend auf Wiederholungsregeln zu berechnen.
Zeitzonen-Implementierung (tzinfo) für tz-Dateien (/etc/localtime, /usr/share/zoneinfo usw.), TZ-Umgebungszeichenfolgen (alle bekannten Formate), iCalendar-Formatdateien, angegebener Bereich (im Verhältnis zu mithilfe von Delta), der Zeitzone des lokalen Computers, der Zeitzone mit festem Offset, der UTC-Zeitzone und der auf der Windows-Registrierung basierenden Zeitzone.
Interne aktuelle Weltzeitzoneninformationen basierend auf der Olson-Datenbank.
Berechnen Sie das Datum des Ostersonntags für jedes Jahr mit dem westlichen, orthodoxen oder julianischen Algorithmus.
Ein kleiner Betrug hier, da es sich um zwei Pakete handelt, aber es wäre unfair, eines davon zu ignorieren.
Sie können Ihren eigenen Fortschrittsbalken erstellen, was vielleicht Spaß macht, aber die Verwendung der Pakete progress oder tqdm ist schneller und weniger fehleranfällig.
progress
Mit Hilfe dieses Pakets können Sie ganz einfach Fortschrittsbalken erstellen:
tqdm
tqdm hat ungefähr die gleiche Funktionalität, scheint aber die neueste zu sein. Zuerst eine Demonstration in Form eines animierten GIF:
Ich bin sicher, Sie kennen die interaktive Shell von Python, die eine großartige Möglichkeit ist, Python auszuführen. Aber kennen Sie auch die IPython-Shell? Wenn Sie regelmäßig interaktive Shells verwenden, aber IPython nicht kennen, sollten Sie es ausprobieren!
Zu den Funktionen der erweiterten IPython-Shell gehören:
Umfassende Objekt-Introspektion.
Der Eingabeverlauf bleibt sitzungsübergreifend bestehen.
Cache-Ausgabeergebnisse während einer Sitzung mit automatisch generierten Zitaten.
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.
Sitzungsaufzeichnung und Neuladen.
Integrierter Zugriff auf den PDF-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.
Ich liebe Heimautomation. Es war ein bisschen ein Hobby für mich, aber es tut mir immer noch zutiefst leid, da es mittlerweile einen großen Teil unseres Hauses kontrolliert. Ich verwende Home Assistant, um alle Systeme im Haus miteinander zu verbinden. Obwohl es sich tatsächlich um eine vollständige Anwendung handelt, können Sie sie auch als Python-PyPI-Paket installieren.
Die meisten unserer Leuchten sind automatisiert, ebenso wie unsere Jalousien.
Ich überwache unseren Gasverbrauch, Stromverbrauch und unsere Produktion (Solarmodule).
Ich kann den Standort der meisten Telefone verfolgen und Aktionen einleiten, wenn ich einen Bereich betrete, z. B. das Einschalten der Garagenbeleuchtung, wenn ich nach Hause komme.
Es kann auch alle unsere Unterhaltungssysteme wie Samsung-Fernseher und Sonos-Lautsprecher steuern.
Die meisten Geräte im Netzwerk können automatisch erkannt werden, sodass der Einstieg sehr einfach ist.
Ich benutze Home Assistant jetzt seit 3 Jahren täglich, es befindet sich noch in der Beta-Phase, aber es ist die beste Plattform von allen, die ich ausprobiert habe. Es ist in der Lage, eine Vielzahl von Geräten und Protokollen zu integrieren und zu steuern und ist allesamt kostenlos und Open Source.
Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr Zuhause zu automatisieren, sollten Sie sich die Chance unbedingt sichern! Wenn Sie mehr wissen möchten, besuchen Sie bitte deren offizielle Website. Wenn Sie können, installieren Sie es auf Ihrem Raspberry Pi. Dies ist bei weitem der einfachste und sicherste Einstieg. Ich habe es auf einem leistungsstärkeren Server in einem Docker-Container installiert.
Flask ist meine bevorzugte Bibliothek zum Erstellen schneller Webdienste oder einfacher Websites. Es handelt sich um ein Mikroframework, was bedeutet, dass Flask darauf abzielt, den Kern einfach, aber erweiterbar zu halten. Es gibt über 700 offizielle und Community-Erweiterungen.
Wenn Sie wissen, dass Sie eine große Webanwendung entwickeln werden, möchten Sie vielleicht nach einem umfassenderen Framework suchen. Am beliebtesten in dieser Kategorie ist Django.
Wenn Sie HTML aus Ihrer Website extrahiert haben, müssen Sie es analysieren, um den gewünschten Inhalt zu erhalten. Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien. Es bietet einfache Methoden zum Navigieren, Suchen und Ändern von Analysebäumen. Es ist sehr leistungsfähig und kann, selbst wenn es kaputt ist, alle Arten von HTML verarbeiten. Vertrauen Sie mir, HTML ist oft kaputt, daher ist dies eine sehr leistungsstarke Funktion.
Einige seiner Hauptfunktionen:
Beautiful Soup konvertiert eingehende Dokumente automatisch in Unicode und ausgehende Dokumente in UTF-8. Sie müssen nicht über das Codieren nachdenken.
Beautiful Soup basiert auf beliebten Python-Parsern wie lxml und html5lib und ermöglicht es Ihnen, verschiedene Parsing-Strategien auszuprobieren oder die Flexibilität zu erhöhen.
BeautifulSoup analysiert alles, was Sie bereitstellen, und erledigt den Spaziergang über den Baum für Sie. Sie können sagen: „Alle Links finden“ oder „Suchen Sie den Tabellentitel in Fettschrift und geben Sie mir diesen Text.“
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSehr empfehlenswert sind 15 High-Level-Python-Bibliotheken, die mit halbem Aufwand das Doppelte des Ergebnisses erzielen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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