


Les bibliothèques Python les plus sous-estimées que vous devriez commencer à utiliser dès maintenant
Nov 03, 2024 am 07:02 AM? Attendez… il existe des bibliothèques Python autres que Pandas et NumPy ?
Si vous pensez cela, bienvenue au club ! Bien s?r, Pandas et NumPy sont géniaux, mais il existe tout un monde de bibliothèques Python sous-estimées qui peuvent vous faire ressembler à un assistant de codage ??♂? (mon type de travail préféré, TBH).
Dans cet article, je vais vous présenter 5 joyaux cachés de l'écosystème Python. Utilisez ces bibliothèques et les gens penseront que vous êtes une sorte de sorcier Python (ne vous inquiétez pas, je ne leur dirai pas à quel point c'était facile).
Et si vous êtes un développeur paresseux (comme moi), vous pouvez ignorer la recherche et simplement vous inscrire à ma newsletter Beehive (c'est entièrement gratuit) où je dépose régulièrement du code, des hacks et des bibliothèques qui sauvent des vies directement dans votre bo?te de réception. Pas de spam, juste du code.
Très bien, allons-y !
1. Riche?: belle sortie de console, facile à utiliser
Avez-vous déjà été jaloux de ces sorties de terminal fantaisistes et colorées que vous voyez en ligne?? Non? Eh bien, maintenant vous le serez.
Avec Rich, vous pouvez ajouter de jolies couleurs, des barres de progression et même la prise en charge de Markdown à la sortie de votre terminal en quelques lignes de code seulement. C'est essentiellement comme donner un éclat à votre terminal.
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
Pourquoi vous allez l'adorer?: Parce que le texte brut est ennuyeux, et que vous pouvez désormais vous plier à vos collègues avec un terminal qui ressemble à une audition pour un film de science-fiction. ?
2. Typer?: créer des outils CLI sans vouloir pleurer
Construire des interfaces de ligne de commande (CLI) en Python peut parfois donner l'impression que vous êtes dans une bataille avec votre clavier. Entrez Typer, la bibliothèque qui rend les outils CLI si simples que vous vous demanderez si vous trichez.
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)
Pourquoi vous allez l'adorer?: Une ligne pour créer une application CLI entièrement fonctionnelle. C’est comme par magie, mais sans le haut-de-forme et les lapins. De plus, vous pouvez dire des choses comme ? J'ai créé un outil CLI ? lors des fêtes. ?
3. Flèche?: les fuseaux horaires sans perdre la tête
Travailler avec des dates et des fuseaux horaires en Python, c'est comme essayer d'assembler des meubles IKEA — sans les instructions. Arrow est là pour sauver votre santé mentale.
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'))
Pourquoi vous allez l'adorer?: Plus besoin de déchiffrer les anciens parchemins de fuseau horaire. Vous pouvez désormais manipuler les dates et les heures comme un pro tout en prétendant que vous comprenez parfaitement les fuseaux horaires. ?
4. Pydantic?: la validation des données est bien effectuée
Avez-vous déjà essayé de valider les données manuellement?? Non? Eh bien, tu as de la chance. C'est un casse-tête. Mais avec Pydantic, la validation des données devient amusante (oui, je viens de le dire).
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
Pourquoi vous allez l'adorer?: La validation des données ne doit pas nécessairement vous donner envie de jeter votre ordinateur portable par la fenêtre. Avec Pydantic, c'est comme avoir un correcteur d'épreuves intégré pour votre code. ?
5. Loguru?: journalisation sans problème de configuration
Se connecter à Python peut être… euh, fastidieux. Entrez Loguru, qui rend la configuration des journaux si simple que même votre chien pourrait le faire (probablement).
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)
Pourquoi vous allez l'adorer?: Une ligne, pas de configuration, et maintenant votre code vous dira ce qui ne va pas sans vous envoyer en vrille. C’est une journalisation sans dépression émotionnelle. ?
Conclusion?: allez-y et codez (mais utilisez ces bibliothèques)
Voilà : 5 bibliothèques Python qui sont sérieusement sous-estimées et qui vous feront économiser des heures de travail. Essayez-les et bient?t vous publierez des phrases sympas comme ? Oh ouais, j'ai construit un outil CLI avec Typer ? ou ? Vous utilisez toujours des journaux de base ? Je suis passé à Loguru.”
Et si vous êtes un développeur paresseux (comme moi), n'oubliez pas de vous inscrire à ma newsletter Beehive (c'est entièrement gratuit). Je vous fournirai davantage de joyaux, de trucs et d'astuces Python cachés directement dans votre bo?te de réception afin que vous puissiez passer moins de temps à chercher sur Google et plus de temps à ressembler à un génie. ??
Bon codage?!
FAQ sur les bibliothèques Python sous-estimées
Pourquoi devrais-je utiliser ces bibliothèques Python moins connues plut?t que des bibliothèques plus populaires??
Bien que les bibliothèques populaires comme Pandas et NumPy soient fantastiques, ces bibliothèques sous-estimées offrent des fonctionnalités plus spécialisées qui peuvent vous faire gagner du temps et des efforts dans des domaines spécifiques tels que la sortie du terminal, la journalisation et la création de CLI.
- Puis-je utiliser ces bibliothèques dans n'importe quel projet Python??
Oui ! Ces bibliothèques sont très polyvalentes et peuvent être utilisées dans un large éventail de projets Python, des petits scripts aux applications à grande échelle. Ils s'intègrent également de manière transparente à d'autres bibliothèques et frameworks.
- Rich va-t-il vraiment rendre mon terminal joli, ou est-ce juste du battage médiatique??
Rich n’est pas qu’un battage médiatique?! Il transforme véritablement la sortie de votre terminal avec des couleurs, un formatage et des barres de progression. C'est comme le maquilleur des bibliothèques Python?: cela rendra votre terminal fabuleux sans aucun effort supplémentaire.
- Je suis nouveau sur Python. Ces bibliothèques seront-elles trop avancées pour moi??
Pas du tout ! Chacune de ces bibliothèques a été choisie car elle simplifie les taches, même pour les débutants. Ils réduisent la complexité et rendent le codage plus amusant et intuitif. Vous ressemblerez à un pro en un rien de temps?!
- Quel est le moyen le plus simple de démarrer avec ces bibliothèques??
Vous pouvez trouver des extraits de code et de la documentation sur le site Web de chaque bibliothèque, ou si vous vous sentez très paresseux (comme moi), inscrivez-vous simplement à ma newsletter (c'est entièrement gratuit) où je vous enverrai des conseils, des astuces, et du code pré-écrit directement dans votre bo?te de réception. Pas besoin de passer des heures à chercher sur Google?!
- Ces bibliothèques fonctionnent-elles bien ensemble??
Absolument ! Ces bibliothèques peuvent être utilisées indépendamment ou ensemble dans des projets plus vastes. Par exemple, vous pouvez utiliser Rich pour la sortie, Loguru pour la journalisation et Typer pour vos interfaces de ligne de commande, le tout dans un seul projet.
- Comment ces bibliothèques améliorent-elles ma productivité en tant que développeur??
Ils suppriment une grande partie du code passe-partout et vous permettent de vous concentrer sur la logique de base de votre application. Qu'il s'agisse de gérer les fuseaux horaires, de créer des outils CLI ou de journaliser, ces bibliothèques s'occupent des taches répétitives, vous donnant plus de temps pour travailler sur les parties amusantes.
- Comment puis-je en savoir plus sur les bibliothèques Python intéressantes comme celles-ci??
Facile?! Abonnez-vous à ma newsletter Beehive (c'est entièrement gratuit), où je dépose régulièrement des joyaux Python cachés, des astuces et du code prêt à l'emploi. Vous serez le premier informé de ces outils avant qu’ils ne soient généralisés?!
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La sécurité des applications Web doit être prête à faire attention. Les vulnérabilités communes sur les sites Web Python incluent des risques XSS, injection SQL, CSRF et téléchargement de fichiers. Pour XSS, le moteur de modèle doit être utilisé pour s'échapper automatiquement, filtrer le texte riche HTML et définir les politiques CSP; Pour éviter l'injection SQL, la requête paramétrée ou le cadre ORM et vérifier l'entrée utilisateur; Pour éviter le CSRF, le mécanisme CSRFTToken doit être activé et les opérations sensibles doivent être confirmées deux fois; Les vulnérabilités de téléchargement de fichiers doivent être utilisées pour restreindre les types, renommer les fichiers et interdire les autorisations d'exécution. Suivre les normes et l'utilisation d'outils matures peut réduire efficacement les risques, et les besoins de sécurité ont une attention et des tests continus.

L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

Le déploiement d'applications Python dans les environnements de production nécessite une attention à la stabilité, à la sécurité et à la maintenance. Tout d'abord, utilisez Gunicorn ou UWSGI pour remplacer le serveur de développement pour prendre en charge le traitement simultané; Deuxièmement, coopérez avec Nginx comme proxy inverse pour améliorer les performances; Troisièmement, configurez le nombre de processus en fonction du nombre de c?urs CPU pour optimiser les ressources; Quatrièmement, utilisez un environnement virtuel pour isoler les dépendances et geler les versions pour assurer la cohérence; Cinquièmement, permettez des journaux détaillés, intégrez des systèmes de surveillance et configurez des mécanismes d'alarme pour faciliter le fonctionnement et la maintenance; Sixièmement, évitez les autorisations racinaires pour exécuter des applications, fermer les informations de débogage et configurer les HTTP pour garantir la sécurité; Enfin, le déploiement automatique est réalisé via des outils CI / CD pour réduire les erreurs humaines.

Les paramètres par défaut de Python ne sont initialisés qu'une seule fois lorsqu'ils sont définis. Si des objets mutables (tels que des listes ou des dictionnaires) sont utilisés comme paramètres par défaut, un comportement inattendu peut être causé. Par exemple, lors de l'utilisation d'une liste vide comme paramètre par défaut, plusieurs appels à la fonction réutiliseront la même liste au lieu de générer une nouvelle liste à chaque fois. Les problèmes causés par ce comportement comprennent: 1. Partage inattendu des données entre les appels de fonction; 2. Les résultats des appels suivants sont affectés par les appels précédents, augmentant la difficulté de débogage; 3. Il provoque des erreurs logiques et est difficile à détecter; 4. Il est facile de confondre les développeurs novices et expérimentés. Pour éviter les problèmes, la meilleure pratique consiste à définir la valeur par défaut sur nulle et à créer un nouvel objet à l'intérieur de la fonction, comme utiliser my_list = aucun au lieu de my_list = [] et initialement dans la fonction

Python fonctionne bien avec d'autres langues et systèmes dans l'architecture microservice, la clé est de savoir comment chaque service s'exécute indépendamment et communique efficacement. 1. à l'aide d'API standard et de protocoles de communication (tels que HTTP, REST, GRPC), Python construit des API via des frameworks tels que Flask et Fastapi, et utilise des demandes ou HTTPX pour appeler d'autres services linguistiques; 2. Utiliser des courtiers de messages (tels que Kafka, Rabbitmq, Redis) pour réaliser la communication asynchrone, les services Python peuvent publier des messages pour que d'autres consommateurs de langues soient traités, améliorant le découplage du système, l'évolutivité et la tolérance aux défauts; 3. Développer ou intégrer d'autres temps de langue (comme Jython) via C / C pour réaliser la mise en ?uvre

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

La dérivation de la liste, du dictionnaire et de la collection de Python améliore la lisibilité du code et l'efficacité de l'écriture grace à la syntaxe concise. Ils conviennent pour simplifier les opérations d'itération et de conversion, telles que le remplacement des boucles multi-lignes par du code unique pour implémenter la transformation ou le filtrage des éléments. 1. Les compréhensions de la liste telles que [x2ForxInRange (10)] peuvent générer directement des séquences carrées; 2. Comprehensions du dictionnaire telles que {x: x2forxinrange (5)} Exprime clairement le mappage des valeurs clés; 3. Le filtrage conditionnel tel que [xforxinnumbersifx% 2 == 0] rend la logique de filtrage plus intuitive; 4. Des conditions complexes peuvent également être intégrées, comme la combinaison de filtrage multi-conditionnement ou d'expressions ternaires; Mais les opérations excessives de nidification ou d'effets secondaires doivent être évitées pour éviter de réduire la maintenabilité. L'utilisation rationnelle de la dérivation peut réduire
