나는 왜 Python을 좋아하나요? 이것은 초보자를 위한 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 또 다른 이유: 즉시 사용할 수 있는 수많은 타사 라이브러리, Python을 진정으로 만드는 것은 230,000개의 사용자 기여 패키지입니다. 강력하고 인기가 높습니다.
Dash는 순수 Python으로 데이터 시각화 앱을 구축하는 데 이상적인 비교적 새로운 패키지이므로 데이터 작업을 하는 모든 사람에게 특히 적합합니다. Dash는 Flask, Plotly.js 및 React.js의 하이브리드입니다.
Pygame은 SDL 멀티미디어 라이브러리용 Python 데코레이터입니다. 다음 콘텐츠 하위 수준 인터페이스:
Audio
Keyboard
Mouse
Joystick
OpenGL 및 Direct3D 기반 그래픽 하드웨어
Pygame은 이식성이 뛰어나며 거의 모든 플랫폼과 운영 체제에서 실행될 수 있습니다. 완전한 게임 엔진을 갖추고 있지만 이 라이브러리를 사용하여 Python 스크립트에서 직접 MP3 파일을 재생할 수도 있습니다.
Pillow는 이미지 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 라이브러리를 사용하여 썸네일 만들기, 파일 형식 간 변환, 회전, 필터 적용, 이미지 표시 등을 할 수 있습니다. 이는 많은 이미지에 대해 일괄 작업을 수행해야 하는 경우에 이상적입니다.
빠른 이해를 위해 다음 코드 샘플(로드 및 렌더링)을 살펴보십시오.
Colorama를 사용하면 터미널에서 색상을 사용할 수 있습니다. , Python 스크립트에 적합합니다. 문서는 짧고 간단하며 Colorama PyPI 페이지에서 찾을 수 있습니다.
JSON은 Python 사전에서 매우 잘 매핑되므로 Python에서 JSON을 사용하는 것은 매우 쉽습니다. 또한 Python에는 JSON을 구문 분석하고 생성하기 위한 뛰어난 json 라이브러리가 함께 제공됩니다. 나에게 이것은 최고의 기능 중 하나입니다. JSON으로 작업해야 한다면 Python 사용을 고려할 수 있습니다.
JMESPath를 사용하면 Python에서 JSON 작업을 더 쉽게 수행할 수 있으므로 JSON 문서에서 요소를 추출하는 방법을 명시적으로 지정할 수 있습니다. 다음은 이것이 무엇을 할 수 있는지에 대한 아이디어를 제공하는 몇 가지 기본 예입니다.
Requests는 웹 요청을 매우 간단하고 강력하며 다양하게 만들어주는 세계에서 가장 많이 다운로드되는 Python 라이브러리 urllib3을 기반으로 구축되었습니다.
다음 코드 예제는 요청을 사용하는 것이 얼마나 간단한지 보여줍니다.
요청은 다음과 같이 생각할 수 있는 모든 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 더
사용자 정의 인증서 사용
세션 사용
프록시 사용
7.Simplejson의 로컬 json 모듈에 어떤 문제가 있나요?
특별히 필요한 경우가 아니면 기본 json을 사용하겠습니다.
속도
표준 라이브러리에 없는 것
Simplejson은 json보다 훨씬 빠릅니다. C를 사용하여 몇 가지 핵심 부분을 구현합니다. 수백만 개의 JSON 파일을 처리하지 않는 한 이러한 속도에는 관심이 없을 것입니다.
Emoji 라이브러리는 매우 흥미롭지만 Emoji 패키지는 관점 미디어 데이터를 분석할 때 매우 유용합니다.
다음은 간단한 코드 예입니다.
chardet 모듈을 사용하여 파일 또는 데이터 스트림의 문자 집합을 감지할 수 있습니다. . 예를 들어, 이는 대량의 임의 텍스트를 분석할 때 유용합니다. 그러나 문자 집합이 무엇인지 모르는 경우 원격으로 다운로드한 데이터로 작업할 때도 사용할 수 있습니다.
python-dateutil 모듈은 표준 datetime 모듈에 대한 강력한 확장을 제공합니다. 내 경험에 따르면 일반 Python datetime 기능이 끝나면 python-dateutil이 사용됩니다.
이 라이브러리를 사용하면 멋진 일을 많이 할 수 있습니다. 이 예는 특히 유용하다고 생각되는 것으로 제한합니다. 예를 들어 로그 파일의 날짜를 퍼징하는 것입니다.
다음과 같은 추가 기능에 대한 전체 문서를 참조하세요.
상대 델타(다음 달, 다음 해, 다음 월요일, 매월 마지막 주 등)와 주어진 두 날짜 개체 사이의 상대 값을 계산합니다. 사이의 증가.
iCalendar 사양의 상위 집합을 사용하여 반복 규칙에 따라 날짜를 계산합니다.
tzfiles(/etc/localtime, /usr/share/zoneinfo 등), TZ 환경 문자열(알려진 모든 형식), iCalendar 형식 파일, 지정된 범위(에 상대적인)에 대한 시간대(tzinfo) 구현 델타의 도움), 로컬 시스템 시간대, 고정 오프셋 시간대, UTC 시간대 및 Windows 레지스트리 기반 시간대.
Olson 데이터베이스를 기반으로 한 사내 최신 세계 시간대 정보.
서양, 정교회 또는 율리우스 알고리즘을 사용하여 특정 연도의 부활절 일요일 날짜를 계산합니다.
두 패키지이므로 여기서 약간의 속임수가 있지만 그중 하나를 무시하는 것은 불공평합니다.
자신만의 진행률 표시줄을 만들 수 있는데 재미있을 수도 있지만 진행률이나 tqdm 패키지를 사용하는 것이 더 빠르고 오류가 덜 발생합니다.
progress
이 패키지의 도움으로 진행률 표시줄을 쉽게 만들 수 있습니다.
tqdm
tqdm은 기능은 거의 동일하지만 최신인 것 같습니다. 먼저 애니메이션 gif 형식의 데모:
Python을 실행하는 좋은 방법인 Python의 대화형 셸에 대해 알고 계시리라 믿습니다. 하지만 IPython 쉘도 알고 있나요? 대화형 셸을 정기적으로 사용하지만 IPython을 모른다면 확인해 보세요!
향상된 IPython 셸에서 제공하는 일부 기능은 다음과 같습니다.
포괄적인 개체 검사.
입력 기록은 세션 전반에 걸쳐 유지됩니다.
자동으로 생성된 인용과 함께 세션 중에 출력 결과를 캐시합니다.
탭 완성은 기본적으로 Python 변수 및 키워드, 파일 이름 및 함수 키워드 완성을 지원합니다.
환경을 제어하고 많은 IPython 또는 운영 체제 관련 작업을 수행하기 위한 "Magic" 명령입니다.
세션 녹화 및 다시 로드.
pdb 디버거 및 Python 프로파일러에 대한 통합 액세스.
IPython의 잘 알려지지 않은 기능: IPython의 아키텍처는 병렬 및 분산 컴퓨팅도 허용합니다.
IPython은 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 설명 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션인 Jupyter Notebook의 핵심입니다.
저는 홈 오토메이션을 좋아합니다. 그것은 나에게는 약간의 취미였지만, 이제는 그것이 우리 집의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 아직도 깊이 후회하고 있습니다. 저는 홈어시스턴트를 사용하여 집안의 모든 시스템을 하나로 묶습니다. 실제로 완전한 애플리케이션이지만 Python PyPI 패키지로 설치할 수도 있습니다.
블라인드와 마찬가지로 대부분의 조명 기구는 자동화되어 있습니다.
가스 사용량, 전기 사용량, 생산(태양광 패널)을 모니터링합니다.
대부분의 휴대폰 위치를 추적하고 집에 도착하면 차고 조명을 켜는 등 특정 지역에 들어갈 때 작업을 시작할 수 있습니다.
또한 삼성 TV, Sonos 스피커 등 모든 엔터테인먼트 시스템을 제어할 수도 있습니다.
네트워크에 있는 대부분의 장치를 자동으로 검색할 수 있으므로 시작하기가 매우 쉽습니다.
저는 홈어시스턴트를 3년 동안 매일 사용해왔습니다. 아직 베타 버전이지만 제가 시도한 모든 플랫폼 중에서는 최고의 플랫폼입니다. 다양한 장치와 프로토콜을 통합하고 제어할 수 있으며 모두 무료이며 오픈 소스입니다.
집 자동화에 관심이 있다면 꼭 기회를 잡으세요! 더 자세히 알고 싶으시면 공식 홈페이지를 방문해주세요. 가능하다면 Raspberry Pi에 설치하세요. 이것은 시작하는 가장 쉽고 안전한 방법입니다. Docker 컨테이너 내부의 더 강력한 서버에 설치했습니다.
Flask는 빠른 웹 서비스나 간단한 웹사이트를 만들 때 즐겨 사용하는 라이브러리입니다. 이는 Flask가 핵심을 단순하면서도 확장 가능하게 유지하는 것을 목표로 하는 마이크로 프레임워크입니다. 700개 이상의 공식 및 커뮤니티 확장이 있습니다.
대규모 웹 애플리케이션을 개발할 예정이라면 더 완전한 프레임워크를 살펴보고 싶을 수도 있습니다. 이 카테고리에서 가장 인기 있는 것은 Django입니다.
웹사이트에서 일부 HTML을 추출한 경우 원하는 실제 콘텐츠를 얻으려면 이를 구문 분석해야 합니다. Beautiful Soup은 HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하기 위한 Python 라이브러리입니다. 구문 분석 트리를 탐색, 검색 및 수정하는 간단한 방법을 제공합니다. 이는 매우 강력하며, 손상되더라도 모든 종류의 HTML을 처리할 수 있습니다. 저를 믿으십시오. HTML은 종종 깨지기 때문에 이것은 매우 강력한 기능입니다.
주요 기능 중 일부:
Beautiful Soup은 자동으로 들어오는 문서를 유니코드로, 나가는 문서를 UTF-8로 변환합니다. 코딩에 대해 생각할 필요가 없습니다.
Beautiful Soup은 lxml 및 html5lib와 같은 널리 사용되는 Python 파서 위에 위치하므로 다양한 파싱 전략을 시도하거나 유연성을 높일 수 있습니다.
BeautifulSoup은 귀하가 제공하는 모든 것을 분석하고 귀하를 위해 나무를 걷는 작업을 수행합니다. "모든 링크 찾기" 또는 "굵은 글꼴이 있는 표 제목을 찾아 해당 텍스트를 알려주세요."라고 말할 수 있습니다.
위 내용은 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있는 15개의 고급 Python 라이브러리를 적극 권장합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
