Empfohlene sieben Python-Effizienztools!

Um die Effizienz zu verbessern, verwenden wir in unserer täglichen Arbeit häufig einige Python-Effizienztools. Als ältere Programmiersprache kann Python verschiedene Automatisierungen der täglichen Arbeit realisieren.

1. Pandas – wird für die Datenanalyse verwendet.

Pandas ist ein leistungsstarkes Tool-Set zur Analyse strukturierter Daten Datenbereinigungsfunktionen.

# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

2. Selenium-Automated Testing

Selenium ist ein Tool zum Testen von Webanwendungen, mit dem Anwendungen aus der Sicht der Endbenutzer getestet werden können. Browser-Inkompatibilitäten lassen sich leichter erkennen, indem Tests in verschiedenen Browsern ausgeführt werden. Und es funktioniert in vielen Browsern.

Sie können einen einfachen Test durchführen, indem Sie den Browser öffnen und die Homepage von Google besuchen:

from selenium import webdriver
 import time
 browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:Program Files (x86)GoogleChromechromedriver.exe")
 website_URL ="https://www.google.co.in/"
 brower.get(website_URL)
 refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主页。
 # 它会一直运行，直到你停掉编译器。
 while True:
 time.sleep(refreshrate)
 browser.refresh()

3. Flask – Micro Web Framework

Flask ist ein leichtes, anpassbares Framework, das in der Python-Sprache geschrieben ist. sicherer und benutzerfreundlicher als andere Frameworks des gleichen Typs. Flask ist derzeit ein sehr beliebtes Webframework. Entwickler können die Python-Sprache verwenden, um eine Website oder einen Webdienst schnell zu implementieren.

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'

4. Scrapy – Seiten-Crawling

Scrapy kann Ihnen leistungsstarke Unterstützung bieten und es Ihnen ermöglichen, Informationen von der Website genau zu crawlen. Es ist sehr praktisch.

Grundsätzlich verwenden die meisten Entwickler Crawler-Tools, um die Crawling-Arbeit zu automatisieren. Sie können Scrapy also beim Schreiben von Crawler-Codierung verwenden.

Das Starten von Scrapy Shell ist ebenfalls sehr einfach:

scrapy shell

Wir können versuchen, den Wert der Suchschaltfläche auf der Baidu-Homepage zu extrahieren. Zuerst müssen wir die von der Schaltfläche verwendete Klasse finden „bt1“.

Führen Sie insbesondere die folgenden Vorgänge aus:

response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search"

5. Anfragen – API-Aufrufe durchführen

Requests ist eine leistungsstarke HTTP-Bibliothek. Damit können Sie ganz einfach Anfragen versenden. Es ist nicht erforderlich, Abfragezeichenfolgen manuell zu URLs hinzuzufügen. Darüber hinaus gibt es viele Funktionen wie Autorisierungsverarbeitung, JSON/XML-Analyse, Sitzungsverarbeitung usw.

Offizielles Beispiel:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}

6. Faker – wird zum Erstellen gefälschter Daten verwendet

Faker ist ein Python-Paket, das gefälschte Daten für Sie generiert. Egal, ob Sie eine Datenbank booten, ein gut aussehendes XML-Dokument erstellen, Ihre Persistenz für einen Stresstest ausfüllen oder dieselben Daten von einem Produktionsdienst abrufen müssen, Faker ist genau das Richtige für Sie

Damit können Sie sehr schnell generieren Falsche Namen, Adressen, Beschreibungen usw.! Das folgende Skript ist ein Beispiel, das den Namen, die Adresse und einen Beschreibungstext enthält:

Installation:

pip install Faker
from faker import Faker
fake = Faker()
fake.name()
fake.address()
fake.text()

Python-Bild Verarbeitungstools – Pillow verfügt über recht leistungsstarke Bildverarbeitungsfunktionen. Es kann verwendet werden, wenn Sie eine Bildverarbeitung durchführen müssen. Schließlich sollten Sie als Entwickler ein leistungsfähigeres Bildverarbeitungstool wählen.

Einfaches Beispiel:

from PIL import Image, ImageFilter
 try:
 original = Image.open("Lenna.png")
 blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)
 original.show()
 blurred.show()
 blurred.save("blurred.png")
 except:
 print "Unable to load image"

Effektive Tools können uns helfen, Arbeitsaufgaben schneller zu erledigen. Deshalb werde ich einige Tools mit Ihnen teilen, die ich für nützlich halte. Ich hoffe auch, dass diese 7 Python-Effizienztools Ihnen helfen können. .

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEmpfohlene sieben Python-Effizienztools!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!