


Die am meisten untersch?tzten Python-Bibliotheken, die Sie sofort verwenden sollten
Nov 03, 2024 am 07:02 AM?Warten Sie … es gibt andere Python-Bibliotheken als Pandas und NumPy?“
Wenn Sie das gerade gedacht haben: Willkommen im Club! Sicher, Pandas und NumPy sind gro?artig, aber es gibt eine ganze Welt untersch?tzter Python-Bibliotheken, die Sie wie einen Coding-Zauberer aussehen lassen k?nnen ??♂? (meine Lieblingsarbeit, ehrlich gesagt).
In diesem Beitrag stelle ich Ihnen 5 versteckte Sch?tze im Python-?kosystem vor. Wenn Sie diese Bibliotheken verwenden, werden die Leute denken, Sie seien eine Art Python-Zauberer (keine Sorge, ich werde ihnen nicht sagen, wie einfach es war).
Und wenn Sie ein fauler Entwickler sind (wie ich), k?nnen Sie die Recherche überspringen und sich einfach für meinen Beehive-Newsletter anmelden (der v?llig kostenlos ist), in dem ich Ihnen regelm??ig Code, Hacks und lebensrettende Bibliotheken direkt zusende Posteingang. Kein Spam, nur Code.
Okay, fangen wir an!
1. Reichhaltig: Wundersch?ne Konsolenausgabe, kinderleicht
Waren Sie jemals neidisch auf die schicken, farbenfrohen Terminalausgaben, die Sie online sehen? NEIN? Nun, jetzt wirst du es sein.
Mit Rich k?nnen Sie Ihrer Terminalausgabe in nur wenigen Codezeilen hübsche Farben, Fortschrittsbalken und sogar Markdown-Unterstützung hinzufügen. Es ist im Grunde so, als würde man Ihrem Terminal ein Leuchten verleihen.
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
Warum Sie es lieben werden: Weil einfacher Text langweilig ist und Sie jetzt Ihre Kollegen mit einem Terminal bel?stigen k?nnen, das aussieht, als würde es für einen Science-Fiction-Film vorsprechen. ?
2. Typer: CLI-Tools erstellen, ohne weinen zu wollen
Das Erstellen von Befehlszeilenschnittstellen (CLI) in Python kann sich manchmal wie ein Kampf mit der Tastatur anfühlen. Dann kommt Typer ins Spiel, die Bibliothek, die CLI-Tools so einfach macht, dass Sie sich fragen werden, ob Sie schummeln.
import typer # Behold! The world's simplest CLI def greet(name: str): print(f"Hello, {name}! ?") if __name__ == "__main__": # Trust me, this one line is about to blow your mind typer.run(greet)
Warum Sie es lieben werden: Eine Zeile zum Erstellen einer voll funktionsf?higen CLI-App. Es ist wie Magie, aber ohne Zylinder und Hasen. Au?erdem kann man auf Partys Dinge sagen wie ?Ich habe ein CLI-Tool gemacht“. ?
3. Pfeil: Zeitzonen ohne den Verstand zu verlieren
Das Arbeiten mit Daten und Zeitzonen in Python ist wie der Versuch, IKEA-M?bel zusammenzubauen – ohne Anleitung. Arrow ist hier, um Ihren Verstand zu retten.
import arrow now = arrow.now() # Because we're too fancy for basic datetime print(now.shift(hours=+1).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))
Warum Sie es lieben werden: Sie müssen keine alten Zeitzonenschriftrollen mehr entziffern. Jetzt k?nnen Sie Datums- und Uhrzeitangaben wie ein Profi manipulieren und dabei so tun, als ob Sie die Zeitzonen vollkommen verstehen. ?
4. Pydantic: Datenvalidierung richtig gemacht
Haben Sie schon einmal versucht, Daten manuell zu validieren? NEIN? Nun, Sie haben Glück. Es sind Kopfschmerzen. Aber mit Pydantic macht die Datenvalidierung Spa? (ja, das habe ich gerade gesagt).
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
Warum Sie es lieben werden: Die Datenvalidierung muss nicht dazu führen, dass Sie Ihren Laptop aus dem Fenster werfen m?chten. Mit Pydantic ist es so, als ob Sie einen integrierten Korrekturleser für Ihren Code h?tten. ?
5. Loguru: Protokollierung ohne Setup-Kopfschmerzen
Das Anmelden bei Python kann … ?hm, mühsam sein. Geben Sie Loguru ein, das das Einrichten von Protokollen so einfach macht, dass es (wahrscheinlich) sogar Ihr Hund k?nnte.
import typer # Behold! The world's simplest CLI def greet(name: str): print(f"Hello, {name}! ?") if __name__ == "__main__": # Trust me, this one line is about to blow your mind typer.run(greet)
Warum Sie es lieben werden: Eine Zeile, keine Einrichtung, und jetzt sagt Ihnen Ihr Code, was schief l?uft, ohne Sie ins Trudeln zu bringen. Es ist Protokollierung ohne emotionalen Zusammenbruch. ?
Fazit: Machen Sie weiter und programmieren Sie (aber nutzen Sie diese Bibliotheken)
Da haben Sie es – 5 Python-Bibliotheken, die ernsthaft untersch?tzt werden und Ihnen Stunden an Arbeit ersparen werden. Probieren Sie sie aus, und bald werden Sie coole Einzeiler h?ren wie: ?Oh ja, ich habe mit Typer ein CLI-Tool erstellt“ oder ?Sie verwenden immer noch einfache Protokolle?“ Ich bin zu Loguru gewechselt.“
Und wenn Sie ein fauler Entwickler sind (wie ich), vergessen Sie nicht, sich für meinen Beehive-Newsletter anzumelden (der v?llig kostenlos ist). Ich liefere weitere versteckte Python-Sch?tze, Tipps und Tricks direkt in Ihren Posteingang, damit Sie weniger Zeit mit Googeln verbringen und mehr Zeit damit haben, wie ein Genie auszusehen. ??
Viel Spa? beim Codieren!
FAQs zu untersch?tzten Python-Bibliotheken
Warum sollte ich diese weniger bekannten Python-Bibliotheken anstelle der bekannteren verwenden?
W?hrend beliebte Bibliotheken wie Pandas und NumPy fantastisch sind, bieten diese untersch?tzten Bibliotheken speziellere Funktionen, die Ihnen in bestimmten Bereichen wie Terminalausgabe, Protokollierung und CLI-Erstellung Zeit und Mühe sparen k?nnen.
- Kann ich diese Bibliotheken in jedem Python-Projekt verwenden?
Ja! Diese Bibliotheken sind ?u?erst vielseitig und k?nnen in einer Vielzahl von Python-Projekten verwendet werden, von kleinen Skripten bis hin zu umfangreichen Anwendungen. Sie lassen sich auch nahtlos in andere Bibliotheken und Frameworks integrieren.
- Wird Rich dafür sorgen, dass mein Terminal wirklich hübsch aussieht, oder ist das nur ein Hype?
Reich ist nicht nur ein Hype! Es transformiert Ihre Terminalausgabe wirklich mit Farben, Formatierungen und Fortschrittsbalken. Es ist wie der Maskenbildner der Python-Bibliotheken – es l?sst Ihr Terminal ohne zus?tzlichen Aufwand fabelhaft aussehen.
- Ich bin neu in Python. Werden diese Bibliotheken zu fortgeschritten für mich sein?
überhaupt nicht! Jede dieser Bibliotheken wurde ausgew?hlt, weil sie die Aufgaben auch für Anf?nger vereinfacht. Sie reduzieren die Komplexit?t und machen das Programmieren unterhaltsamer und intuitiver. Sie werden im Handumdrehen wie ein Profi aussehen!
- Wie kann ich am einfachsten mit diesen Bibliotheken beginnen?
Codeausschnitte und Dokumentation finden Sie auf der Website jeder Bibliothek. Wenn Sie sich besonders faul fühlen (wie ich), melden Sie sich einfach für meinen Newsletter an (der v?llig kostenlos ist), in dem ich Ihnen Tipps, Tricks, und vorgefertigten Code direkt in Ihren Posteingang. Sie müssen nicht stundenlang googeln!
- Arbeiten diese Bibliotheken gut zusammen?
Absolut! Diese Bibliotheken k?nnen unabh?ngig voneinander oder zusammen in gr??eren Projekten verwendet werden. Sie k?nnen beispielsweise Rich für die Ausgabe, Loguru für die Protokollierung und Typer für Ihre Befehlszeilenschnittstellen verwenden, alles in einem Projekt.
- Wie verbessern diese Bibliotheken meine Produktivit?t als Entwickler?
Sie entfernen viel Standardcode und erm?glichen es Ihnen, sich auf die Kernlogik Ihrer Anwendung zu konzentrieren. Ganz gleich, ob es um die Verwaltung von Zeitzonen, die Erstellung von CLI-Tools oder die Protokollierung geht, diese Bibliotheken kümmern sich um die sich wiederholenden Aufgaben und geben Ihnen mehr Zeit für die Arbeit an den unterhaltsamen Teilen.
- Wie kann ich mehr über solche coolen Python-Bibliotheken erfahren?
Einfach! Abonnieren Sie meinen Beehive-Newsletter (komplett kostenlos), in dem ich regelm??ig versteckte Python-Juwelen, Tipps und gebrauchsfertigen Code ver?ffentliche. Sie werden der Erste sein, der von diesen Tools erf?hrt, bevor sie zum Mainstream werden!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie am meisten untersch?tzten Python-Bibliotheken, die Sie sofort verwenden sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector
