Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Kennen Sie diese fünf nützlichen, aber wenig bekannten Python-Module?
Die Python-Standardbibliothek verfügt über über 200 Module, die Programmierer importieren und in ihren Programmen verwenden können. Während der durchschnittliche Programmierer mit vielen dieser Module über gewisse Erfahrung verfügt, ist es wahrscheinlich, dass er einige nützliche Module noch nicht kennt.
Ich habe festgestellt, dass viele dieser Module Funktionen enthalten, die in verschiedenen Bereichen sehr nützlich sind. Der Vergleich von Datensätzen, die Zusammenarbeit mit anderen Funktionen und die Audioverarbeitung können alle mit nur Python automatisiert werden.
Deshalb habe ich eine Auswahlliste von Python-Modulen zusammengestellt, die Sie vielleicht noch nicht kennen, und diese wenigen Module richtig erklärt, damit Sie sie in Zukunft verstehen und verwenden können.
Alle diese Module haben unterschiedliche Funktionen und Klassen. Dieser Artikel enthält mehrere weniger bekannte Funktionen und Klassen. Selbst wenn Sie von diesen Modulen gehört haben, kennen Sie möglicherweise einige ihrer Aspekte und Verwendungszwecke nicht.
difflib ist ein Python-Modul, das sich auf den Vergleich von Datensätzen (insbesondere Strings) konzentriert. Um eine konkrete Vorstellung davon zu bekommen, was Sie mit diesem Modul tun können, schauen wir uns einige seiner häufigsten Funktionen an.
SequenceMatcher ist eine Funktion, die zwei Zeichenfolgen vergleicht und Daten basierend auf ihrer Ähnlichkeit zurückgibt. Durch die Verwendung von ratio() können wir diese Ähnlichkeit in Bezug auf Verhältnis/Prozentsatz quantifizieren.
Syntax:
SequenceMatcher(None, string1, string2)
Das folgende einfache Beispiel zeigt, was diese Funktion macht:
from difflib import SequenceMatcher phrase1 = "Tandrew loves Trees." phrase2 = "Tandrew loves to mount Trees." similarity = SequenceMatcher(None, phrase1, phrase2) print(similarity.ratio()) # Output: 0.8163265306122449
Als nächstes kommt get_close_matches, das die nächste Übereinstimmung mit der als Parameter übergebenen Zeichenfolge zurückgibt.
Syntax:
get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)
Hier ist eine Erklärung dieser möglicherweise verwirrenden Parameter:
Hier ist ein Beispiel für die Verwendung:
from difflib import get_close_matches word = 'Tandrew' possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew'] print(get_close_matches(word, possibilities)) # Output: ['Andrew']
Darüber hinaus gibt es einige andere Methoden und Klassen, die zu Difflib gehören, die Sie ausprobieren können: unified_diff, Differ und diff_bytes
Das gebräuchlichere Zeitmodul wird normalerweise zusammen mit sched verwendet, da beide sich mit den Konzepten von Zeit und Terminplanung befassen.
Erstellen Sie eine Zeitplaninstanz:
schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)
Von dieser Instanz aus können verschiedene Methoden aufgerufen werden.
Wenn run() aufgerufen wird, werden die Ereignisse/Einträge im Scheduler der Reihe nach aufgerufen. Diese Funktion erscheint normalerweise am Ende der Sendung, nachdem die Veranstaltung geplant wurde. Durchsuchen Sie außerdem das öffentliche Linux-Konto und antworten Sie im Hintergrund auf „Git Books“, um ein Überraschungsgeschenkpaket zu erhalten.import sched import time def event_notification(event_name): print(event_name + " has started") my_schedular = sched.scheduler(time.time, time.sleep) closing_ceremony = my_schedular.enterabs(time.time(), 1, event_notification, ("The Closing Ceremony", )) my_schedular.run() # Output: The Closing Ceremony has started
Es gibt auch mehrere Funktionen, die die Verwendung des Sched-Moduls erweitern: cancel(), enter() und empty().
3. binaascii
b2a_base64 ist eine Methode im Binaascii-Modul, die Base64-Daten in Binärdaten konvertiert. Hier ist ein Beispiel für diesen Ansatz:
import base64 import binascii msg = "Tandrew" encoded = msg.encode('ascii') base64_msg = base64.b64encode(encoded) decode = binascii.a2b_base64(base64_msg) print(decode) # Output: b'Tandrew'
Dieser Code sollte selbsterklärend sein. Einfach ausgedrückt umfasst es die Kodierung, die Konvertierung in Base64 und die Rückkonvertierung in Binärform mithilfe der Methode b2a_base64.
Hier sind einige weitere Funktionen, die zum binaascii-Modul gehören: a2b_qp(), b2a_qp() und a2b_uu().
4. tty
5. schwachref
Eine schwache Referenz ist eine Referenz, die ein bestimmtes Objekt nicht davor schützt, vom Garbage-Collection-Mechanismus erfasst zu werden.
Die folgenden zwei Funktionen beziehen sich auf dieses Modul:
weakref 及其函数的使用示例:
import weakref class Book: def print_type(self): print("Book") lotr = Book num = 1 rcount_lotr = str(weakref.getweakrefcount(lotr)) rcount_num = str(weakref.getweakrefcount(num)) rlist_lotr = str(weakref.getweakrefs(lotr)) rlist_num = str(weakref.getweakrefs(num)) print("number of weakrefs of 'lotr': " + rcount_lotr) print("number of weakrefs of 'num': " + rcount_num) print("Weakrefs of 'lotr': " + rlist_lotr) print("Weakrefs of 'num': " + rlist_num) # Output: # number of weakrefs of 'lotr': 1 # number of weakrefs of 'num': 0 # Weakrefs of 'lotr': [<weakref at 0x10b978a90; to 'type' at #0x7fb7755069f0 (Book)>] # Weakrefs of 'num': []
输出从输出的函数返回值我们可以看到它的作用。由于 num 没有弱引用,因此 getweakrefs() 返回的数组为空。扩展:接私活儿
以下是与 weakref 模块相关的一些其他函数:ref()、proxy() 和 _remove_dead_weakref()。
binaascii 可在二进制和 ASCII 之间转换以编码和解码数据。b2a_base64 是 binaascii 模块中的一种方法,它将 base64 数据转换为二进制数据。
tty 模块需要配合使用 termios 模块,并处理 tty 设备。它仅适用于 Unix。
weakref 用于弱引用。它的函数可以返回对象的弱引用,查找对象的弱引用数量等。其中非常使用的函数之一是 getweakrefs(),它接受一个对象并返回一个该对象包含的所有弱引用的数组。
这些函数中的每一个都有其各自的用途,每一个都有不同程度的有用性。了解尽可能多的 Python 函数和模块非常重要,以便保持稳定的工具库,您可以在编写代码时快速使用。
无论您的编程专业知识水平如何,您都应该不断学习。多投入一点时间可以为您带来更多价值,并为您节省更多未来时间。
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