- Python のバージョンと環境を管理するためのツール
- パッケージと依存関係を管理するためのツール。
- 配布用に実行可能ファイルとしてパッケージ化します。
- 構成の保存と解析に使用されるライブラリ。
#2. Python 構築の管理構成
Files
aiofiles: asyncio に基づいて、非同期ファイル操作を提供します
imghdr: (Python 標準ライブラリ) イメージ タイプを検出します
mimetypes: (Python 標準ライブラリ) ファイル名を MIME タイプにマップします
path.py: os.path をカプセル化するモジュール
pathlib: (Python3.4 標準ライブラリ) クロスプラットフォーム、オブジェクト指向パス操作ライブラリ
python-magic: ファイル タイプ検出用のサードパーティ ライブラリ libmagic の Python インターフェイス
Unipath: オブジェクト指向の方法でファイルとディレクトリを操作します
watchdog: ファイル システム イベントを管理するための API およびシェル ツール
日付と時刻
日付と時刻を操作しますタイムクラスライブラリ。- 矢印: より優れた Python 日付と時刻操作ライブラリ。
Chronyk: 手書きの時刻と日付の形式を解析するための Python 3 クラス ライブラリ。
dateutil: Python datetime モジュールの拡張機能。
delorean: Python での日付処理に関する難しい問題を解決するライブラリ。
maya: 人間化された時間処理ライブラリ。
moment: 時刻と日付を操作するための Python ライブラリ。 Moment.js からインスピレーションを受けました。
pendulum: arrow よりも明示的で予測可能な動作を備えた時間操作ライブラリです。
PyTime: 文字列を介して日付/時刻を操作するためのシンプルで使いやすい Python モジュール。
pytz: ワールド タイム ゾーン定義の現代および歴史的バージョン。タイムゾーン データベースを Python に導入します。
when.py: ユーザーが一般的な日付と時刻の操作を実行できるようにする、使いやすい関数を提供します。
テキスト処理
-
解析とテキストの操作のためのライブラリ。General
- Slugification
- パーサー
- General
- Office
- PDF
- Markdown
- YAML
- CSV
- 構成の保存と解析に使用されるライブラリ。
- コマンド ライン プログラムを作成するためのライブラリ。
- コマンド ライン プログラム開発
- 生産性向上ツール
aws-cli: アマゾン ウェブ サービスの共通コマンドライン インターフェイス。
bashlotlib: ターミナルの基本的な描画。
caniusepython3: Python3 への移植を妨げているプロジェクトを特定します。
cookiecutter: cookiecutter (プロジェクト テンプレート) からプロジェクトを作成するためのコマンド ライン ツール。
doitlive: ターミナルでのライブ デモンストレーション用のツール。
pyftpdlib: 非常に高速で拡張可能な Python FTP サービス ライブラリ。
ハウドゥイ: コマンド ラインを使用して、プログラミングに関する質問に対する答えを即座に取得します。
httpie: コマンドライン HTTP クライアント。cURL に代わるもので、より使いやすくなっています。
PathPicker: bash 出力からファイルを選択します。
percol: UNIX シェルの従来のパイプ概念に対話型の選択機能を追加します。
SAWS: AWS コマンド ラインの拡張バージョン。
thefuck: 以前のコマンドライン命令を修正してください。
mycli: オートコンプリートと構文強調表示を備えた MySQL コマンド ライン クライアント。
pgcli: オートコンプリートと構文ハイライトを備えた Postgres コマンド ライン ツール。
try: Python ライブラリを試すためのコマンド ライン ツールがかつてないほど簡単になりました。
3. Python Building の倉庫
Database
- Python で実装されたデータベース。
pickleDB: シンプルで軽量なキーと値のストレージ データベース。
PipelineDB: ストリーミング SQL データベース。
TinyDB: マイクロのドキュメント指向データベース。
ZODB: Python ネイティブ オブジェクト データベース。キーと値およびオブジェクト グラフのデータベース。
データベース ドライバー
- データベースに接続して操作するために使用されるライブラリ。
- MySQL: awesome-mysql シリーズ
aiomysql: asyncio に基づく非同期 MySQL データベース操作ライブラリ。
mysql-python: Python 用の MySQL データベース コネクタ。
ysqlclient: mysql-python ブランチ、Python 3 をサポートします。
oursql: ネイティブのプリコンパイル済みディレクティブと BLOB をサポートする、より優れた MySQL コネクタ。
PyMySQL: mysql-python と互換性のある純粋な Python MySQL ドライバー。
- PostgreSQL
psycopg2: Python で最も人気のある PostgreSQL アダプター。
queries: psycopg2 ライブラリのラッパー。PostgreSQL と対話するために使用されます。
txpostgres: Twisted ベースの非同期 PostgreSQL ドライバー。
- その他のリレーショナル データベース
apsw: 別の Python SQLite ラッパー。
dataset: Python 辞書をデータベースに保存します。
pumblessql: シンプルな Microsoft SQL Server データベース インターフェイス。
- NoSQL データベース
asyncio-redis: asyncio (PEP 3156) に基づく Redis クライアント。
cassandra-python-driver: Cassandra 用の Python ドライバー。
HappyBase: Apache HBase 用に設計された開発者向けライブラリ。
Plyvel: LevelDB への高速で機能豊富な Python インターフェイス。
py2neo: Neo4j RESTful インターフェイス用の Python ラッパー クライアント。
pycassa: Cassandra 用の Python Thrift ドライバー。
PyMongo: MongoDB の公式 Python クライアント。
redis-py: Redis 用の Python クライアント。
telephus: Twisted に基づく Cassandra クライアント。
txRedis: Twisted に基づく Redis クライアント。
4. Python でのネットワーク通信
#Network- ネットワーク プログラミング用のライブラリ。
- HTTP を使用するためのライブラリ。
- WSGI 互換 Web サーバー
fapws3: 非同期 (ネットワーク側のみ)、C 言語で書かれています。
meinheld: 非同期、部分的に C で書かれています。
netius: 非同期で非常に高速です。
ペースト: マルチスレッド、安定性があり、実績があります。
ロケット: マルチスレッド。
ウェイトレス: マルチスレッド。Pyramid フレームワークを駆動します。
Werkzeug: Flask を駆動する WSGI ツール ライブラリで、プロジェクトに簡単に埋め込むことができます。
Web フレームワーク
- フルスタック Web フレームワーク。
Django: Python の世界で最も人気のある Web フレームワーク。
Flask: Python マイクロフレームワーク。
pyramid: 小さく、高速で、現実的なオープンソースの Python Web フレームワーク。
Bottle: 高速、小型、軽量の WSGI マイクロ Web フレームワーク。
CherryPy: HTTP/1.1 プロトコルに準拠し、WSGI スレッド プールを備えた最小限の Python Web フレームワーク。
TurboGears: フルスタック ソリューションに拡張できるマイクロ フレームワーク。
Tornado: Web フレームワークおよび非同期ネットワーキング ライブラリ。
sanic: Python3.5 ベースの非同期ネットワーク フレームワーク。
starlette: 軽量で高性能な ASGI フレームワーク
E-commerce
- 電子商取引と支払いのためのフレームワークとライブラリ。
django-oscar: Django 用のオープンソース e コマース フレームワーク。
django-shop: Django をベースにしたショップ システム。
カートリッジ: メザニン上に構築されたショッピング カート アプリケーション。
shoop: Django に基づくオープンソースの e コマース プラットフォーム。
alipay: 非公式 Python Alipay API。
merchant: 複数の支払いプラットフォームからの支払いを受け入れることができる Django アプリケーション。
money: 通貨ライブラリ。オプションの CLDR バックエンド ローカリゼーション フォーマットが付属しており、スケーラブルな通貨交換ソリューションを提供します。
python-currency: 通貨形式とその数値を表示します。
RESTful API
- RESTful API 開発用ライブラリ
- Django
django-rest-framework: 強力かつ柔軟なツールWeb APIの構築。
django-tastypie: Django アプリケーション用の API を開発します。
django-formapi: Django フォーム検証用の JSON API を作成します。
- Flask
flask-api: flask 用に開発され、Web API を参照します。
flask-restful: flask 用の REST API をすばやく作成します。
flask-restless: SQLAlchemy によって定義されたデータベース モデル用の RESTful API を作成します。
flask-api-utils: Flask の API 表現と検証を処理します。
eve: Flask、MongoDB などによって駆動される REST API フレームワーク。
- Pyramid
cornice: Pyramid の REST フレームワーク。
- フレームワークに依存しない
falcon: クラウド API と Web アプリ バックエンドを構築するための高性能フレームワーク。
sandman: 既存のデータベース駆動型システム用の REST API を自動的に作成します。
restless: Tastypie から学んだ教訓に基づいた、フレームワークに依存しない REST フレームワーク。
ripozo: REST/HATEOAS/ハイパーメディア API をすばやく作成します。
テンプレート エンジン
- テンプレート生成と字句解析のためのライブラリとツール。
Jinja2: デザイナーにとって使いやすい最新のテンプレート エンジン。
Chameleon: HTML/XML テンプレート エンジン。 ZPT (Zope Page Templates) を模倣し、速度を最適化します。
Genshi: Web 対応の結果を生成するための Python テンプレート ツール。
Mako: Python プラットフォーム用の超高速軽量テンプレート。
Queue
- イベントとタスクキューを処理するためのライブラリ。
celery: 分散メッセージングに基づく非同期タスク キュー/ジョブ キュー。
huey: 小規模なマルチスレッド タスク キュー。
mrq: Mr. Queue - Redis と gevent を使用した Python 分散ワーカー タスク キュー。
rq: 単純な Python ジョブ キュー。
simpleq: Amazon SQS に基づくシンプルで無限にスケーラブルなキュー。
検索
- データのインデックスを作成し、検索クエリを実行するライブラリとソフトウェア。
django-haystack: Django のモジュール検索。
elasticsearch-py: Elasticsearch の公式の基盤となる Python クライアント。
elasticsearch-dsl-py: Elasticsearch の公式の高レベル Python クライアント。
solrpy: solr 用の Python クライアント。
Whoosh: 高速な純粋な Python 検索エンジン ライブラリ。
- 電子メールの送信と解析のためのライブラリ。
django-celery-ses: AWS SES と Celery を使用した Django 電子メール バックエンド。
envelopes: 人間が使用する電子メール ライブラリ。
フランカー: 電子メール アドレスと Mime 解析ライブラリ。
imbox: Python IMAP ライブラリ。
inbox.py: Python SMTP サーバー。
inbox: オープンソースの電子メール ツールボックス。
lamson: Python スタイルの SMTP アプリケーション サーバー。
mailjet: Mailjet API 実装。メールのバッチ送信、統計、その他の機能を提供するために使用されます。
marrow.mailer: 高性能でスケーラブルな電子メール配布フレームワーク。
modoboa: 最新のミニマリスト Web UI を備えた電子メール ホスティングおよび管理プラットフォーム。
pyzmail: 電子メールを作成、送信、解析します。
Talon: Mailgun ライブラリ。情報と署名を抽出するために使用されます。
yagmail: yagmail は、電子メールの送信をできるだけ簡単にするように設計された GMAIL/SMTP クライアントです。
URL Handling
- URL を解析するためのライブラリ
furl: URL の処理を容易にする小さな Python ライブラリです。
purl: 問い合わせと処理のための簡潔な API を備えたシンプルで不変の URL クラス。
pyshorteners: 純粋な Python URL 短縮ライブラリ。
shorturl: bit.ly に似た短い URL と短いリンクを生成するための Python 実装。
webargs: Flask、Django、Bottle、Tornado、Pyramid などの一般的な Web フレームワークのサポートが組み込まれた、HTTP リクエスト パラメーターを解析するためのライブラリです。
5. Python 構築の電源システム
プロセス
- オペレーティング システム プロセスの起動と通信ライブラリ。
envoy: Python サブプロセス モジュールよりも使いやすい。
sarge: サブプロセス モジュールの別のカプセル化。
sh: 完全なサブプロセス置換ライブラリ。
同時実行性と並列処理
- 同時操作および並列操作のためのライブラリ。
multiprocessing: (Python 標準ライブラリ) プロセスベースの「スレッド」インターフェイス。
threading: (Python 標準ライブラリ) 高レベルのスレッド インターフェイス。
eventlet: WSGI をサポートする非同期フレームワーク。
gevent: greenlet を使用したコルーチンベースの Python ネットワーク ライブラリ。
明日: 非同期コードを生成するための魔法のデコレータ構文の実装。
uvloop: libuv 上での asyncio イベント ループの超高速実装。
#知らない人は一見すると驚くと思いますが、Pythonのライブラリは本当に多すぎます。上記の 100 のライブラリは Python 帝国の建物の一部にすぎず、建物の内部の基礎を構築する役割を担っています。今後も Xiao F が Python アプリケーションのライブラリを紹介していきますので、ご期待ください。
必要な学生さんの体験も大歓迎ですので、この記事が参考になったら「いいね!」と視聴をお願いします! ❤️
GitHub には、さらに高品質のプロジェクト システム学習リソースがあります。他の学生と共有することを歓迎します。
以上がPythonライブラリを厳選して100個まとめたので集めておくのがおすすめです!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

記事では、構文のあいまいさのためにPythonにおけるタプル理解の不可能性について説明します。 Tupple式を使用してTuple()を使用するなどの代替は、Tuppleを効率的に作成するためにお勧めします。(159文字)

この記事では、Pythonのモジュールとパッケージ、その違い、および使用について説明しています。モジュールは単一のファイルであり、パッケージは__init__.pyファイルを備えたディレクトリであり、関連するモジュールを階層的に整理します。

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