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今すぐ使い始めるべき過小評(píng)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(píng)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(jiǎn)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(wú)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(jiǎn)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(jiǎn)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(huì)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(jiǎn)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(píng)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(wú)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(píng)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(píng)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(jiǎn)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(jiǎn)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(chǎng)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(wú)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(jiǎn)単!私の Beehive ニュースレター (完全に無(wú)料) を購(gòu)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(shuí)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(píng)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(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Webアプリケーションのセキュリティに注意する必要があります。 Python Webサイトの一般的な脆弱性には、XSS、SQLインジェクション、CSRF、およびファイルアップロードリスクが含まれます。 XSSの場(chǎng)合、テンプレートエンジンを使用して、自動(dòng)的にエスケープし、豊富なテキストHTMLをフィルタリングし、CSPポリシーを設(shè)定する必要があります。 SQLインジェクション、パラメーター化されたクエリまたはORMフレームワークを防ぎ、ユーザー入力を検証するため。 CSRFを防ぐには、CSRFTTOKENメカニズムを有効にし、機(jī)密操作を2回確認(rèn)する必要があります。ファイルアップロード脆弱性を使用して、タイプを制限し、ファイルの名前を変更し、実行権限を禁止する必要があります。規(guī)範(fàn)に従って、成熟したツールを使用すると、リスクが効果的に減少し、安全性が継続的に注意とテストを必要とします。

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Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡(jiǎn)素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡(jiǎn)潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています:Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています:un

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Pythonのデフォルトパラメーターは、定義されたときに1回のみ初期化されます??蓧浈芝弗Д龋ē辚攻趣滢o書など)がデフォルトのパラメーターとして使用される場(chǎng)合、予期しない動(dòng)作が引き起こされる可能性があります。たとえば、空のリストをデフォルトのパラメーターとして使用する場(chǎng)合、関數(shù)への複數(shù)の呼び出しは、毎回新しいリストを生成する代わりに同じリストを再利用します。この動(dòng)作によって引き起こされる問題には、次のものが含まれます。1。関數(shù)呼び出し間のデータの予期しない共有。 2。その後の呼び出しの結(jié)果は、以前の呼び出しの影響を受け、デバッグの難しさを増加させます。 3.論理エラーを引き起こし、検出が困難です。 4.初心者と経験豊富な開発者の両方を混亂させるのは簡(jiǎn)単です。問題を回避するために、ベストプラクティスは、デフォルト値をNONEに設(shè)定し、関數(shù)內(nèi)に新しいオブジェクトを作成することです。

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Pythonアプリケーションを生産環(huán)境に展開するには、安定性、セキュリティ、メンテナンスに注意が必要です。まず、GunicornまたはUWSGIを使用して開発サーバーを置き換えて、同時(shí)処理をサポートします。第二に、パフォーマンスを改善するための逆プロキシとしてNginxと協(xié)力します。第三に、リソースを最適化するためにCPUコアの數(shù)に従ってプロセスの數(shù)を構(gòu)成します。第4に、仮想環(huán)境を使用して依存関係を分離し、バージョンをフリーズして一貫性を確保します。第5に、詳細(xì)なログを有効にし、監(jiān)視システムを統(tǒng)合し、操作とメンテナンスを容易にするアラームメカニズムを設(shè)定します。第六に、アプリケーションを?qū)g行するためのルートアクセス許可を避け、デバッグ情報(bào)を閉じ、HTTPSを構(gòu)成してセキュリティを確保します。最後に、自動(dòng)展開はCI/CDツールを通じて達(dá)成され、人的エラーを減らします。

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Pythonは、マイクロサービスアーキテクチャの他の言語(yǔ)やシステムとうまく機(jī)能します。キーは、各サービスが獨(dú)立して実行され、効果的に通信する方法です。 1.標(biāo)準(zhǔn)のAPIおよび通信プロトコル(HTTP、REST、GRPCなど)を使用して、PythonはFlaskやFastapiなどのフレームワークを介してAPIを構(gòu)築し、リクエストまたはHTTPXを使用して他の言語(yǔ)サービスを呼び出します。 2。メッセージブローカー(Kafka、Rabbitmq、Redisなど)を使用して非同期コミュニケーションを?qū)g現(xiàn)するために、Python Servicesは他の言語(yǔ)消費(fèi)者向けのメッセージを公開して、システム分離、スケーラビリティ、フォールトトレランスを改善します。 3.実裝を?qū)g現(xiàn)するために、他の言語(yǔ)のランタイム(Jythonなど)をC/Cから拡張または埋め込んだ

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Pythonのリスト、辭書、コレクションの派生は、簡(jiǎn)潔な構(gòu)文を通じてコードの読みやすさと書き込み効率を向上させます。これらは、マルチラインループをシングルラインコードに置き換えて要素変換またはフィルタリングを?qū)g裝するなど、イテレーションおよび変換操作を簡(jiǎn)素化するのに適しています。 1. [x2forxinrange(10)]などの包括的リストは、正方形シーケンスを直接生成できます。 2。{x:x2forxinrange(5)}などの辭書の包括的な辭書は、キー値マッピングを明確に表現(xiàn)しています。 3。[XForxinNumberSifx%2 == 0]などの條件フィルタリングにより、フィルタリングロジックがより直感的になります。 4。複雑な條件を埋め込むこともできます。たとえば、マルチコンディションフィルタリングや三元式の組み合わせなど。しかし、保守性の低下を避けるために、過度のネスティングまたは副作用操作を避ける必要があります。派生の合理的な使用は減少する可能性があります

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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