Warum Sie Ihre Python-Toolbox in 5 überdenken sollten

Upgrade Ihrer 2025 Python Toolbox: Erforschen Sie die wichtige Bibliothek, die Sie verpasst haben

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Python ist mächtig, aber Ihre Werkzeuge können Sie zu einem programmierenden Gott machen und Sie in Schwierigkeiten geraten lassen. Werden Sie keine Entwickler, die immer noch veraltete Werkzeuge verwenden, und andere Teile der Welt entwickeln sich rapide.

Viele Entwickler verlassen sich immer noch ernsthaft auf Pandas, Anfragen und BeautifulSups, aber dies sind nicht die effektivsten Lösungen für die moderne Entwicklungsnachfrage. In diesem Artikel werden wir 2025 einige neue Python -Bibliotheken untersuchen. Diese Bibliotheken verbessern Ihren Entwicklungsprozess und helfen Ihnen bei der Aufrechterhaltung einer führenden Position.

a) Alte Bibliothek und bessere Alternative

Geben Sie das Betriebssystem für die Dateioperation auf: Verwenden Sie Pathlib

1. Betriebssystemmodul ist in der Regel in Bezug auf Dateien und Pfadverarbeitung umständlich, da es Probleme wie Pfadsegmente und langwierige Grammatik wie Pfade aufweist, die für die Plattform spezifisch sind. Pathlib vereinfacht dies durch die intuitive Objekt -orientierte Methode (z. B. ,
und

), die zur Überprüfung des Pfades verwendet wird, der diesen Punkt vereinfacht und so die Kompatibilität der nahtlosen Querplattform erreicht. Mit seiner einfacheren Grammatik und der gebauten Funktion beseitigt Pathlib die Bedürfnisse der manuellen Anpassung und wurde die erste Wahllösung für moderne Python -Entwickler.

/ Beispiel: .exists() .is_file()

Warum möchten Sie wechseln? Pathlib erleichtert das Leben. Es ist intuitiver als das Betriebssystem, wobei objektorientierte Methoden verwendet werden, um Dateien und Pfade zu verarbeiten. Sie müssen sich keine Sorgen um Probleme machen, die für die Plattform (z. B.

und

<code class="language-python">from pathlib import Path

# 创建文件
file = Path("example.txt")
file.write_text("Hello, Pathlib!")

# 读取文件
print(file.read_text())

# 检查是否存在
if file.exists():
    print("File exists")</code>

) spezifisch sind, da Pathlib mit Ihnen für Sie zu tun hat. Darüber hinaus ist die Grammatik prägnanter und leicht zu lesen.

Für kleine Projekte ist es kein Werkzeug, um die Spielregeln zu ändern, aber für jedes große Projekt ist es definitiv eine Richtung.

/ Ersetzen Sie Anforderungen durch HTTPX: Moderner HTTP -Client, der für asynchrone und synchronisierte Anforderungen verwendet wird

httpx ist zu einer leistungsstarken Alternative zu Anfragen geworden, insbesondere im Jahr 2025. Im Gegensatz zu Anforderungen bietet HTTPX auch HTTP/2 -Unterstützung, wodurch Verzögerungen erheblich reduziert und die Anfrageverarbeitung verbessert werden können, indem Multi -Road -Wiederverwendungsverbindungen zugelassen werden. HTTPX ist eine moderne Alternative, die asynchrone Operationen unterstützt, ohne die Einfachheit und Vertrautheit der API -Anfragen zu beeinträchtigen.

Beispiel:
Warum verwenden Sie HTTPX?

Wenn Sie Anwendungen entwickeln, die eine hohe und kombinierte Natur (z. B. Netzwerkaufnahmen oder Microservices) erfordern, kann die Unterstützung von HTTPX für asynchronen Operationen die Leistung erheblich verbessern.

Ein weiterer wichtiger Vorteil von HTTPX ist der Standardverbindungspool für jeden Host, der die Verzögerung und den Ressourcenverbrauch verringert.

<code class="language-python">import httpx
import asyncio

# asyncio用于启用异步编程，对于httpx的非阻塞HTTP请求来说是不可或缺的。
# 使用httpx，你可以使用async/await语法同时运行多个HTTP请求。


# 演示使用httpx的异步请求
async def async_get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
        if response.status_code == 200:
            print("Async Response:", response.json())
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行异步请求
asyncio.run(async_get_data())

# 使用httpx的异步HTTP/2请求
async def async_http2_request():
    async with httpx.AsyncClient(http2=True) as client:
        response = await client.get('https://http2.golang.org/reqinfo')
        if response.status_code == 200:
            print("HTTP/2 Response:", response.text)
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行HTTP/2请求
asyncio.run(async_http2_request())

# 使用httpx客户端进行连接池
def connection_pooling_example():
    with httpx.Client(keep_alive=True) as client:
        url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
        # 使用连接池进行多次请求
        for _ in range(5):
            response = client.get(url)
            if response.status_code == 200:
                print("Response Content:", response.text)
            else:
                print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行连接池示例
connection_pooling_example()</code>

Wenn Sie viel E/A behandeln, erspart HTTPX Ihnen große Probleme.

3. Jenseits von Pandas: Verwenden Sie Polaren

Pandas eignet sich hervorragend für kleine bis mittelgroße Datensätze, aber wenn Sie größere Datensätze hinzufügen, beginnen die Speichernutzung und die Leistung zu sinken.

Schwierigkeiten wie langsamer Speicherverbrauch, ineffiziente Spaltenoperationen und Datenkonvertierung (wie .fillna() und .loc) sind häufige Probleme, auf die viele Entwickler bei der Verwendung von Pandas stoßen.

Polars ist eine moderne, speichereffiziente Multithread-Datenverarbeitungsbibliothek, die eine schnellere Alternative zu Pandas für große Datenmengen bietet. Im Gegensatz zu Pandas unterstützt Polars die Parallelverarbeitung, was Datenmanipulationsaufgaben beschleunigt.

Beispiel:

<code class="language-python">from pathlib import Path

# 创建文件
file = Path("example.txt")
file.write_text("Hello, Pathlib!")

# 读取文件
print(file.read_text())

# 检查是否存在
if file.exists():
    print("File exists")</code>

Warum Polars verwenden?

Wenn Sie also mit der Verarbeitung umfangreicher Daten zu tun haben, eine parallele Ausführung benötigen oder eine speichereffiziente Lösung wünschen, ist Polars die beste Wahl für moderne Datenwissenschaft und -analyse. Pandas mögen Ihre erste Liebe sein, aber Polars ist derjenige, der die schwere Arbeit bewältigen kann.

4. Aktualisieren Sie Ihr Testspiel: Ersetzen Sie unittest durch pytest

unittest? Sicher, es funktioniert, aber komm schon, wir schreiben das Jahr 2025. Du wirst damit niemanden anlocken. Es ist, als würde man versuchen, jemanden mit einem Klapphandy zu verführen, während alle iPhones benutzen. Ja, es funktioniert, aber es ist ein totales Ärgernis. pytest: Dies ist ein cooles modernes Test-Framework, das das Schreiben und Lesen von Tests erleichtert.

Was ist Unittest?

Für diejenigen, die es nicht kennen: Unittest ist Pythons integriertes Test-Framework, aber es wirkt oft veraltet, mit ausführlicher Syntax und sich wiederholendem Boilerplate-Code. Mit pytest erhalten Sie leistungsstarke Funktionen wie flexible Fixture-Verwaltung, automatische Testerkennung und integrierte Parametrisierung (mit @pytest.mark.parametrize), um denselben Test problemlos mit unterschiedlichen Eingaben auszuführen. Es unterstützt auch die parallele Testausführung über pytest-xdist, was die Leistung großer Testsuiten verbessert.

Beispiel:

<code class="language-python">import httpx
import asyncio

# asyncio用于启用异步编程，对于httpx的非阻塞HTTP请求来说是不可或缺的。
# 使用httpx，你可以使用async/await语法同时运行多个HTTP请求。


# 演示使用httpx的异步请求
async def async_get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
        if response.status_code == 200:
            print("Async Response:", response.json())
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行异步请求
asyncio.run(async_get_data())

# 使用httpx的异步HTTP/2请求
async def async_http2_request():
    async with httpx.AsyncClient(http2=True) as client:
        response = await client.get('https://http2.golang.org/reqinfo')
        if response.status_code == 200:
            print("HTTP/2 Response:", response.text)
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行HTTP/2请求
asyncio.run(async_http2_request())

# 使用httpx客户端进行连接池
def connection_pooling_example():
    with httpx.Client(keep_alive=True) as client:
        url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
        # 使用连接池进行多次请求
        for _ in range(5):
            response = client.get(url)
            if response.status_code == 200:
                print("Response Content:", response.text)
            else:
                print(f"Error: {response.status_code}")

# 运行连接池示例
connection_pooling_example()</code>

Warum test_ verwenden?

Durch die Verwendung des Präfixes test_ können Sie Pytest klar machen, dass es sich bei diesen Funktionen um Tests handeln soll. Dies ist Teil der Pytest-Konvention, um die richtige Funktion ohne zusätzliche Konfiguration zu ermitteln und auszuführen.

Kurz gesagt: Pytest ersetzt das umständliche Setup von Unittest und macht das Testen effizienter, flexibler und skalierbarer.

Bibliotheken, die im Jahr 2025 mehr Aufmerksamkeit verdienen

1. Beeware für Cross -Plattform -Python -Anwendungsentwicklung

Beeware ist ein aufstrebender Python -Rahmen, insbesondere im Jahr 2025, es verdient mehr Aufmerksamkeit. Es ermöglicht Python -Entwicklern, dieselbe Code -Bibliothek zu verwenden, um native Anwendungen auf mehreren Plattformen (Desktop, Mobile, Web) zu schreiben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Desktop -Frameworks wie PYQT oder TKINTER hat Beeware die Bereitstellung für Android, iOS und sogar WebAssembly unterstützt. Eine wichtige Funktion von Beeware ist die Cross -Plattform -Funktion, sodass Sie eine Anwendung einmal schreiben und überall ausführen können.

Pydantic für die Datenüberprüfung
Daten überprüfen können eine bittere Sache sein. Pydantic ist eine Python -Bibliothek, die Daten basierend auf Typ -Eingabeaufforderungen überprüft und analysiert. Wenn Sie chaotische oder unzuverlässige Daten (z. B. API -Antwort, Benutzereingabe oder Konfiguration) verarbeiten, kann Pydantic sicherstellen, dass Ihre Daten sauber, strukturiert und falsch sind.

Poesie für das Verpacken und Abhängigkeitsmanagement

3. Poesie ist ein modernes Python -Tool für das einfache Abhängigkeitsmanagement und die Projektverpackung.

Es wird und

verwendet, um Versionen durchzuführen, um sicherzustellen, dass es wiederholt konstruiert werden kann, und vereinfacht den Prozess der Veröffentlichung von PYPI. Es verbessert die Transparenz von Abhängigkeitsdiagrammen und macht es zu einer stärkeren Alternative als alte Werkzeuge wie PIP und Setuptools.

pyproject.toml Fastapi für moderne API poetry.lock

4. Fastapi ist ein hoch -Performance -Python -Framework, das normalerweise als Alternative zu Flask- oder Django -REST -Framework verwendet wird, um APIs zu erstellen. Aufgrund seiner Skalierbarkeit und Effizienz ist es für kleine Projekte und große Anwendungen sehr geeignet. Fastapi ist hervorgehoben, da es die Art von Python integriert, um die Datenüberprüfung anzuzeigen und automatisch OpenAPI -Dokumente zu generieren, sodass die Entwicklung schneller und wahrscheinlicher ist, dass sie Fehler machen.
asyncpg wird für Datenbankoperationen verwendet

asyncpg ist ein asynchroner PostgreSQL -Datenbank -Treiber für Python. Möchten Sie eine kurze Frage in Ihrer Python -Anwendung vornehmen? Okay, nicht mehr langsame Blockierungsanrufe machen Ihre Anwendung so langsam, wie Sie noch das Dial -up -Internet verwenden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Synchronisationsbibliotheken wie Psycopg2 verwendet ASYNCPG eine asynchrone Programmierung, um den Datenbankbetrieb zu optimieren, ohne andere Aufgaben in der Anwendung zu blockieren.
5. duckdb wird in der Speicheranalyse verwendet

duckdb ist eine schnelle Speicherdatenbank, in der die komplexe Analyse und Abfragen effektiv durchgeführt werden sollen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken wie PostgreSQL verwendet DuckDB Daten direkt im Speicher, sodass Sie große Datensätze ohne externe Server schnell verarbeiten können.

6. Die endgültige Idee
Im Jahr 2025 ist es Zeit, Ihre Python -Toolbox zu berücksichtigen. Obwohl klassische Bibliotheken wie Anfragen und Pandas ihre Auswirkungen haben, können aufstrebende Bibliotheken wie HTTPX, Polars, Rich und Duckdb Ihren Workflow vereinfachen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum Sie Ihre Python-Toolbox in 5 überdenken sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!