Python ist eine beliebte und vielseitige Programmiersprache mit einer großen Bibliothek von Modulen, mit denen sich ihre Funktionalität erweitern lässt. Während beliebte Module wie Tensorflow, Numpy, Matplotlib und Pandas bekannt sind, gibt es viele unterschätzte Module, die gleichermaßen leistungsstark sind und Ihnen das Programmierleben erleichtern können. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf zehn der coolsten und am meisten unterschätzten Python-Module.
- Flask-RESTful: Dies ist eine Erweiterung des Flask-Webframeworks, die die Erstellung von RESTful-APIs vereinfacht. Es bietet eine einfache Schnittstelle zur Verarbeitung von HTTP-Anfragen und -Antworten und ist damit ein hervorragendes Tool für Webentwickler. Flask-RESTful: Sie können Flask-RESTful verwenden, um eine RESTful-API für Ihre Wetteranwendung zu erstellen. Die API kann eine Anfrage nach den aktuellen Wetterbedingungen in einer bestimmten Stadt empfangen und die Daten im JSON-Format zurückgeben.
- PyTorch Lightning: Dies ist eine High-Level-Bibliothek für PyTorch, die das Schreiben und Erweitern von Deep-Learning-Modellen erleichtert. Es vereinfacht den Trainingsprozess und bietet eine klare, prägnante API, was es zu einem hervorragenden Werkzeug für Praktiker des maschinellen Lernens macht.
- Beautiful Soup: Dies ist eine Bibliothek für Web Scraping, mit der sich problemlos Daten aus HTML- und XML-Dateien extrahieren lassen. Es bietet eine einfache und intuitive API und ist damit ein großartiges Werkzeug für Datenwissenschaftler und Webentwickler.
- Pyglet: Dies ist eine plattformübergreifende Spieleentwicklungsbibliothek, die es einfach macht, Spiele mit Python zu erstellen. Es ist eine hervorragende Alternative zu Pygame und bietet eine leichtere und effizientere API für die Spieleentwicklung.
- NetworkX: Dies ist eine Bibliothek zum Erstellen und Analysieren von Netzwerkdiagrammen. Es bietet eine Vielzahl von Algorithmen für die Diagrammanalyse und -visualisierung und ist damit ein hervorragendes Werkzeug für Datenwissenschaftler und Netzwerkanalysten.
- Pweave: Dies ist eine Bibliothek zum Erstellen reproduzierbarer wissenschaftlicher Berichte mit Python und LaTeX. Es kann problemlos Code und Text integrieren, was es zu einem hervorragenden Werkzeug für Forscher und Wissenschaftler macht.
- Scipy: Dies ist eine Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen, die eine Vielzahl von Funktionen zur Datenanalyse und -optimierung bereitstellt. Es ist eine hervorragende Alternative zu Numpy und bietet zusätzliche Funktionalität für das wissenschaftliche Rechnen.
- PyMuPDF: Dies ist eine Bibliothek für die Arbeit mit PDF-Dateien, die eine einfache und effiziente API zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von PDFs bietet. Es ist eine hervorragende Alternative zu anderen PDF-Bibliotheken und bietet eine effizientere und leichtere API.
- PyYAML: Dies ist eine Bibliothek für die Arbeit mit YAML-Dateien. Sie bietet eine einfache und intuitive API zum Lesen und Schreiben von YAML-Dateien. Es ist eine hervorragende Alternative zu JSON und XML und bietet ein besser lesbares Datenspeicherformat.
- Twisted: Dies ist eine ereignisgesteuerte Netzwerk-Engine, die es einfach macht, skalierbare und gleichzeitige Netzwerkanwendungen zu erstellen. Es bietet eine einfache und intuitive API und ist damit ein großartiges Werkzeug für Netzwerkingenieure und -entwickler. Mit Twisted können Sie Echtzeit-Chat-Anwendungen erstellen. Chat kann WebSockets für die Kommunikation zwischen Client und Server verwenden und mehrere Räume und Benutzer unterstützen.
Wie auch immer, das sind zehn der coolsten und am meisten unterschätzten Python-Module, von denen Sie vielleicht noch nie gehört haben. Diese Module können Ihr Programmierleben erleichtern und können verwendet werden, um die Funktionalität von Python auf vielfältige Weise zu erweitern. Egal, ob Sie Webentwickler, Datenwissenschaftler, Spieleentwickler oder irgendetwas dazwischen sind, es gibt ein Python-Modul, das Ihnen beim Erreichen Ihrer Ziele helfen kann. Zögern Sie also nicht, einige dieser unterschätzten Module auszuprobieren und versteckte Schätze in Python-Bibliotheken zu entdecken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZehn am meisten unterschätzte Python-Module. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

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