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#Python ビデオチュートリアル##このコラムでは 15 の便利な Python ライブラリを紹介します

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なぜ Python が好きなのですか? Python が初心者にとって学びやすいプログラミング言語であることにはもう 1 つの理由があります。それは、すぐに利用できる多数のサードパーティライブラリと、Python を真に強力で人気のあるものにする 230,000 のユーザー提供パッケージです。

この記事では、最も便利なソフトウェアパッケージを 15 個選択し、その機能と特徴を紹介しました。

1. Dash

Dash は、純粋な Python でデータ視覚化アプリを構築するのに最適な比較的新しいパッケージであり、データを扱うすべての人に特に適しています。 Dash は、Flask、Plotly.js、React.js のハイブリッドです。

泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。 2. Pygame

Pygame は、SDL マルチメディアライブラリの Python デコレータです。SDL (Simple DirectMedia Layer) はクロスです。 -platform 以下への低レベルインターフェイスを提供するように設計された開発ライブラリ:

#オーディオ

#キーボード
#マウス
ジョイスティック
OpenGLおよびDirect3Dベースのグラフィックスハードウェア
Pygameは高いポータブルで、ほぼすべてのプラットフォームとオペレーティングシステムで実行できます。完全なゲームエンジンを備えていますが、このライブラリを使用して Python スクリプトから MP3 ファイルを直接再生することもできます。

3. Pillow

Pillow は画像処理用に特別に設計されており、このライブラリを使用して、サムネイルの作成、ファイル形式間の変換、回転、フィルターの適用、画像の表示を行うことができます。等々。これは、多くのイメージに対してバッチ操作を実行する必要がある場合に最適です。これを簡単に理解するために、次のコード例を見てください (画像をロードしてレンダリングします):

4. Colorama 泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。

Colorama を使用すると、ターミナルで色を操作でき、Python スクリプトに最適です。ドキュメントは短くて分かりやすく、Colorama PyPI ページで見つけることができます。

5. JmesPath 泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。

JSON は Python 辞書に非常によくマッピングされるため、Python での JSON の操作は非常に簡単です。さらに、Python には、JSON を解析して作成するための独自の優れた json ライブラリが付属しています。私にとって、これはその最高の機能の 1 つです。 JSON を使用する必要がある場合は、Python の使用を検討するかもしれません。 JMESPath を使用すると、JSON ドキュメントから要素を抽出する方法を明示的に指定できるため、Python での JSON の処理が容易になります。その機能を理解するための基本的な例をいくつか示します:

6. リクエスト泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。

リクエストは上に構築されています。世界で最もダウンロードされている Python ライブラリ urllib3 は、Web リクエストを非常にシンプル、強力、多用途にします。次のコード例は、リクエストの使用がいかに簡単かを示しています。

#リクエストでは、次のような高度な機能をすべて実行できます。

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#認証

Cookie を使用する
POST、PUT、DELETE などを実行します。
カスタム証明書を使用します
7.Simplejson

より多くの Python バージョンで動作します。

デフォルトをそのまま使用します。特に必要な場合を除き、json:

##Speed 泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。

#標準ライブラリにないもの

# #Simplejson は、いくつかの重要な部分を C で実装しているため、json よりもはるかに高速です。数百万の JSON ファイルを処理しない限り、この種の速度には興味がありません。
絵文字ライブラリは非常に興味深いですが、誰もが絵文字を好むわけではありません。絵文字パッケージは、パースペクティブメディアデータを分析するときに非常に役立ちます。

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次は簡単なコード例です:

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9.Chardet

chardet モジュールを使用して、ファイルまたはデータストリームの文字セットを検出できます。これは、たとえば、大量のランダムなテキストを分析する場合に役立ちます。ただし、文字セットがわからないときにリモートでダウンロードしたデータを操作する場合にも使用できます。

10. Python-dateutil

python-dateutil モジュールは、標準の datetime モジュールに強力な拡張機能を提供します。私の経験では、通常の Python 日時機能が終了すると、python-dateutil が登場します。

このライブラリを使用すると、さまざまな素晴らしいことができます。これらの例は、私が特に役立つと感じたものに限定しました。ログファイル内の日付のファジー分析。例:

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その他の機能については、完全なドキュメントを参照してください。例:

相対デルタ (来月、翌年、来週月曜日、月の最終週など) と、指定された 2 つの日付オブジェクト間の相対デルタを計算します。
iCalendar 仕様のスーパーセットを使用して、繰り返しルールに基づいて日付を計算します。
tzfile ファイル (/etc/localtime、/usr/share/zoneinfo など)、TZ 環境文字列 (すべて既知の形式)、iCalendar 形式ファイルのタイムゾーン (tzinfo) 実装, 指定された範囲 (相対増分の助けを借りて)、ローカルマシンのタイムゾーン、固定オフセットタイムゾーン、UTC タイムゾーン、および Windows レジストリベースのタイムゾーン。
Olson データベースに基づく内部の最新のワールドタイムゾーン情報。
西暦、正教会、またはユリウスアルゴリズムを使用して、任意の年の復活祭の日曜日の日付を計算します。

11. 進行状況バー: 進行状況と tqdm

これらは 2 つのパッケージであるため、ここでは少し不正行為を行っていますが、無視することはできません。そのうちの1つはフェアです。

独自の進行状況バーを作成することもでき、それは楽しいかもしれませんが、進行状況または tqdm パッケージを使用した方が高速でエラーが発生しにくくなります。

progress

このパッケージを使用すると、進行状況バーを簡単に作成できます:

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tqdm

tqdm はほぼ同じことを行いますが、最新のようです。最初に、アニメーション GIF の形式でいくつかのデモンストレーションを示します:

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12.IPython

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包括的なオブジェクトのイントロスペクション。
入力履歴はセッションをまたいで保持されます。
自動生成された参照を使用して、セッション中の出力結果をキャッシュします。
タブ補完は、デフォルトで Python 変数とキーワード、ファイル名、関数キーワードの補完をサポートします。
「マジック」コマンドは、環境を制御し、IPython またはオペレーティングシステムに関連する多くのタスクを実行するために使用されます。
セッションの記録とリロード。
pdb デバッガーと Python プロファイラーへの統合アクセス。
IPython のあまり知られていない機能: そのアーキテクチャにより、並列および分散コンピューティングも可能になります。

13. ホームアシスタント

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当社の照明器具のほとんどは、ブラインドと同様に自動化されています。
私は天然ガスの使用量、電気の使用量、生産（ソーラーパネル）を監視しています。
ほとんどの携帯電話の位置を追跡し、携帯電話がエリアに入るとアクションを開始できます。たとえば、帰宅したらガレージの照明をオンにするなどです。
Samsung TV や Sonos スピーカーなどのすべてのエンターテイメントシステムを制御することもできます。
ネットワーク上のほとんどのデバイスを自動的に検出できるため、非常に簡単に始めることができます。 ###

私はホームアシスタントを 3 年間毎日使用しています。まだベータ版ですが、私が試したすべてのプラットフォームの中で最高のプラットフォームです。さまざまなデバイスやプロトコルを統合して制御でき、すべて無料でオープンソースです。

自宅の自動化に興味がある場合は、ぜひチャンスを掴んでください。さらに詳しく知りたい場合は、公式ウェブサイトをご覧ください。可能であれば、Raspberry Pi にインストールしてください。これは、これまでで最も簡単で安全な方法です。 Dockerコンテナ内のより強力なサーバーにインストールしました。

14. Flask

Flask は、高速 Web サービスやシンプルな Web サイトを作成するための私にとって頼りになるライブラリです。これはマイクロフレームワークであり、Flask がコアをシンプルでありながら拡張可能に保つことを目指していることを意味します。 700 を超える公式拡張機能とコミュニティ拡張機能があります。

大規模な Web アプリケーションを開発することがわかっている場合は、より完全なフレームワークを検討することをお勧めします。このカテゴリで最も人気があるのは Django です。

15. BeautifulSoup

Web サイトから HTML を抽出した場合は、それを解析して必要な実際のコンテンツを取得する必要があります。 Beautiful Soup は、HTML および XML ファイルからデータを抽出するための Python ライブラリです。解析ツリーを移動、検索、および変更するための簡単な方法を提供します。これは非常に強力で、たとえ壊れていたとしても、あらゆる種類の HTML を処理できます。信じてください、HTML は壊れることが多いので、これは非常に強力な機能です。

その主な機能の一部:

Beautiful Soup は、受信ドキュメントを Unicode に、送信ドキュメントを UTF-8 に自動的に変換します。コーディングについて考える必要はありません。
Beautiful Soup は、lxml や html5lib などの一般的な Python パーサーの上に位置し、さまざまな解析戦略を試したり、柔軟性を高めたりすることができます。
BeautifulSoup は、提供されたものをすべて解析し、ツリーをたどる作業を行います。「すべてのリンクを検索してください」、または「太字フォントで表のタイトルを検索して、そのテキストを教えてください」と指示することができます。

以上が泣けるほど便利なPythonライブラリ15選を紹介します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。