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今すぐ使い始めるべき過小評価されている Python ライブラリ

Nov 03, 2024 am 07:02 AM

The ost Underrated Python Libraries You Should Start Using Right Now

「待って…Pandas と NumPy 以外にも Python ライブラリはありますか?」

そう思った方は、クラブへようこそ!確かに、Pandas と NumPy は素晴らしいですが、コーディングの達(dá)人のように見える過小評価されている Python ライブラリが世界中に存在します ??♂? (私の好きな種類の作品、TBH)。

この投稿では、Python エコシステムの 5 つの隠れた寶石を紹介します。これらのライブラリを使用すると、人々はあなたを Python の魔術(shù)師のようなものだと思うでしょう (心配しないでください。それがどれほど簡単だったかは教えません)。

そして、もしあなたが(私のように)怠惰な開発者であれば、リサーチをスキップして、私の Beehive ニュースレター(完全に無料)にサインアップするだけで大??丈夫です。私は定期的にコード、ハック、救命ライブラリを直接あなたのところにドロップしています。受信箱。スパムはありません。コードだけです。

それでは、始めましょう!

1. リッチ: 美しいコンソール出力、簡単操作

オンラインで見る派手でカラフルなターミナル出力に嫉妬したことはありませんか?いいえ?さあ、あなたもそうなります。

Rich を使用すると、わずか數(shù)行のコードで、きれいな色、プログレス バー、さらには Markdown サポートをターミナル出力に追加できます?;镜膜摔隙四─蚬猡椁护毪瑜Δ胜猡韦扦埂?br>

from rich.console import Console
console = Console()

# Welcome to the world of fancy console output
console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")

気に入っていただける理由: プレーン テキストは退屈ですが、SF 映畫のオーディションを受けているような端末で同僚に柔軟に対応できるからです。 ?

2. Typer: 泣きたくない CLI ツールの作成

Python でコマンドライン インターフェイス (CLI) を構(gòu)築すると、キーボードと格闘しているように感じることがあります。 Typer は、不正行為をしているのではないかと思うほど簡単に CLI ツールを作成できるライブラリです。

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)

気に入っていただける理由: 1 行で完全に機(jī)能する CLI アプリを作成できます。それは魔法のようなものですが、シルクハットやウサギは必要ありません。あと、飲み會とかで「CLIツールを作りました」とか言うこともあります。 ?

3. 矢印: 心を失わずにタイムゾーンを設(shè)定する

Python で日付とタイムゾーンを操作するのは、説明書なしで IKEA の家具を組み立てようとするようなものです。 Arrow はあなたの正気を守るためにここにいます。

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'))

気に入っていただける理由: 古代のタイムゾーンの文書を解読する必要はもうありません。タイムゾーンを完全に理解しているふりをしながら、プロのように日付と時(shí)刻を操作できるようになりました。 ?

4. Pydantic: データ検証は適切に行われます

データを手動(dòng)で検証しようとしたことがありますか?いいえ?まあ、あなたは幸運(yùn)です。頭が痛いです。しかし、Pydantic を使用すると、データ検証が楽しくなります (はい、先ほど言いました)。

from rich.console import Console
console = Console()

# Welcome to the world of fancy console output
console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")

気に入っていただける理由: データ検証を行うと、ラップトップを窓から投げ捨てたくなる必要はありません。 Pydantic を使用すると、コードに校正機(jī)能が組み込まれているようなものです。 ?

5. Loguru: 面倒なセットアップを必要としないログ記録

Python でのログインは…うーん、面倒です。 Loguru を使用すると、ログの設(shè)定が非常に簡単になるため、(おそらく) あなたの犬でも行うことができます。

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)

気に入っていただける理由: 1 行で、セットアップ不要で、コードが混亂に陥ることなく、何が問題なのかを教えてくれます。感情を揺さぶられることなくログを記録できます。 ?

結(jié)論: コードを書いてみましょう (ただし、これらのライブラリを使用してください)

これで終わりです — かなり過小評価されているものの、何時(shí)間もの作業(yè)時(shí)間を節(jié)約できる 5 つの Python ライブラリです。それらを試してみると、すぐに「そうそう、Typer で CLI ツールを作成しました」や「まだ基本的なログを使用していますか?」のようなクールなワンライナーが作成されるでしょう。ろぐるに切り替えました。

そして、あなたが(私のように)怠惰な開発者であれば、私の Beehive ニュースレターにサインアップすることを忘れないでください(完全に無料です)。隠された Python の逸品、ヒント、コツをさらにメールでお送りします。そうすれば、グーグルに費(fèi)やす時(shí)間を減らし、天才のように見える時(shí)間を増やすことができます。 ??

コーディングを楽しんでください!

過小評価されている Python ライブラリに関する FAQ

人気のある Python ライブラリではなく、これらのあまり知られていない Python ライブラリを使用する必要があるのはなぜですか?
Pandas や NumPy などの人気のあるライブラリは素晴らしいものですが、これらの過小評価されているライブラリは、端末出力、ロギング、CLI 作成などの特定の領(lǐng)域で時(shí)間と労力を節(jié)約できる、より特殊な機(jī)能を提供します。

  1. これらのライブラリを任意の Python プロジェクトで使用できますか?

はい!これらのライブラリは汎用性が高く、小規(guī)模なスクリプトから大規(guī)模なアプリケーションまで、幅広い Python プロジェクトで使用できます。他のライブラリやフレームワークともシームレスに統(tǒng)合されます。

  1. Rich は本當(dāng)に私の端末を美しく見せるつもりなのでしょうか、それとも単なる誇大広告なのでしょうか?

お金持ちとは単なる誇大宣伝ではありません!ターミナル出力を色、書式設(shè)定、プログレスバーで完全に変換します。これは、Python ライブラリのメイクアップ アーティストのようなものです。特別な努力をしなくても、ターミナルを素晴らしい外観に仕上げることができます。

  1. 私は Python を初めて使用します。これらのライブラリは私にとっては高度すぎるでしょうか?

全然違います!これらのライブラリはそれぞれ、初心者にとってもタスクを簡素化するために選択されました。複雑さが軽減され、コーディングがより楽しく直感的になります。すぐにプロのように見えます!

  1. これらのライブラリを使い始める最も簡単な方法は何ですか?

各ライブラリの Web サイトでコード スニペットとドキュメントを見つけることができます。または、(私のように) めんどくさいと感じている場合は、ニュースレターにサインアップしてください。(完全に無料です)、ヒントやテクニックをお送りします。事前に作成されたコードが受信トレイに直接送信されます。グーグル検索に何時(shí)間も費(fèi)やす必要はありません!

  1. これらのライブラリは連攜してうまく機(jī)能しますか?

もちろんです!これらのライブラリは、獨(dú)立して使用することも、大規(guī)模なプロジェクトで一緒に使用することもできます。たとえば、出力には Rich、ログには Loguru、コマンドライン インターフェイスには Typer をすべて 1 つのプロジェクトで使用できます。

  1. これらのライブラリは開発者としての生産性をどのように向上させますか?

これらにより、多くの定型コードが削除され、アプリケーションのコアロジックに集中できるようになります。タイムゾーンの処理、CLI ツールの作成、ログ記録など、これらのライブラリは繰り返しの作業(yè)を処理して、楽しい部分に取り組む時(shí)間を増やすことができます。

  1. このような優(yōu)れた Python ライブラリについてさらに詳しく知るにはどうすればよいですか?

簡単!私の Beehive ニュースレター (完全に無料) を購読してください。隠れた Python の寶石、ヒント、すぐに使えるコードを定期的に配信しています。これらのツールが主流になる前に、あなたが誰よりも早くそのことを知ることができます!

以上が今すぐ使い始めるべき過小評価されている Python ライブラリの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Jul 04, 2025 am 03:26 AM

パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。

python `@classmethod`デコレーターが説明しました python `@classmethod`デコレーターが説明しました Jul 04, 2025 am 03:26 AM

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體(CLS)で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count()メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var(new_Value)メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド(自己パラメーター)および靜的メソッド(自動(dòng)パラメーターなし)とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

PythonのMagicMethods(またはDunder Methods)は、オブジェクトの動(dòng)作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)(__init__、__Repr__、__str__)、算術(shù)操作(__ add__、__sub__、__mul__)、および比較操作(__eq__、___lt__)が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動(dòng)が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。

Pythonメモリ管理はどのように機(jī)能しますか? Pythonメモリ管理はどのように機(jī)能しますか? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.

PythonのPython Garbage Collectionを説明してください。 PythonのPython Garbage Collectionを説明してください。 Jul 03, 2025 am 02:07 AM

Pythonのごみ収集メカニズムは、參照カウントと定期的なごみ収集を通じてメモリを自動(dòng)的に管理します。そのコアメソッドは參照カウントであり、オブジェクトの參照の數(shù)がゼロになるとすぐにメモリを解放します。ただし、円形の參照を処理できないため、ループを検出してクリーニングするために、Garbage Collection Module(GC)が導(dǎo)入されています。通常、ガベージコレクションは、プログラムの操作中に參照カウントが減少したときにトリガーされます。割り當(dāng)てとリリースの差がしきい値を超える、またはgc.collect()が手動(dòng)で呼ばれるときにトリガーされます。ユーザーは、gc.disable()を介して自動(dòng)リサイクルをオフにし、gc.collect()を手動(dòng)で実行し、gc.set_threshold()を介して制御を?qū)g現(xiàn)するためにしきい値を調(diào)整できます。すべてのオブジェクトがループリサイクルに參加するわけではありません。參照が含まれていないオブジェクトが參照カウントによって処理されている場合、それは組み込まれています

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