半分の労力で 2 倍の結果を得る、強く推奨される 15 の高レベル Python ライブラリ
- Python当打之年転載
- 2023-08-11 15:36:351435ブラウズ
なぜ私は Python が好きなのですか? 初心者にとって、これはシンプルで学びやすいプログラミング言語です;もう 1 つの理由:すぐに利用できる多数のサードパーティ ライブラリこれはまさに 230,000 のユーザー提供パッケージによって Python が真に強力で人気のあるものになっているのです。
1. Dash
Dash は比較的新しいソフトウェア パッケージで、純粋な Python で構築されています。データ視覚化アプリに最適であるため、データを扱うすべての人に特に適しています。 Dash は、Flask、Plotly.js、React.js のハイブリッドです。
2.Pygame
Pygame は、SDL マルチメディア ライブラリ用の Python デコレータです。SDL (Simple DirectMedia Layer) は、次のものへの低レベル インターフェイスを提供するように設計されたクロスプラットフォーム開発ライブラリです:
##オーディオ
##キーボード-
#マウス
-
ジョイスティック
OpenGL および Direct3D に基づくグラフィック ハードウェア
Pygame は移植性が高く、実行されているほぼすべてのプラットフォームとオペレーティング システムで使用できます。の上。完全なゲーム エンジンを備えていますが、このライブラリを使用して Python スクリプトから MP3 ファイルを直接再生することもできます。
3. Pillow
Pillow は画像処理用に特別に設計されており、このライブラリを使用して次のことができます。ミニチュアの作成、サムネイル、ファイル形式間の変換、回転、フィルターの適用、画像の表示など。これは、多くのイメージに対してバッチ操作を実行する必要がある場合に最適です。
これを簡単に理解するには、次のコード例 (ロードおよびレンダリング) を見てください。
##4. Colorama
Colorama を使用すると、ターミナルで色を操作でき、Python スクリプトに最適で、ドキュメントは短くて分かりやすいです。 Colorama PyPI ページで見つけることができます。
##JSON は Python 辞書に非常によくマップされるため、Python で JSON を使用するのは非常に簡単です。さらに、Python には、JSON を解析して作成するための独自の優れた json ライブラリが付属しています。私にとって、これはその最高の機能の 1 つです。 JSON を使用する必要がある場合は、Python の使用を検討するかもしれません。 JMESPath を使用すると、JSON ドキュメントから要素を抽出する方法を明示的に指定できるため、Python での JSON の処理が容易になります。その機能を理解するための基本的な例をいくつか示します:
##6. リクエスト
Requests は、世界で最もダウンロードされている Python ライブラリ urllib3 に基づいて構築されており、Web リクエストを驚くほどシンプル、強力、多用途にします。 次のコード例は、リクエストの使用がいかに簡単かを示しています。
#リクエストでは、次のような高度な機能をすべて実行できます。 - #認証
- Cookie を使用する
- POST、PUT、DELETE などを実行します。
-
ローカル json モジュールの何が間違っているのかパイソン？いいえ！実はPythonのjsonはsimplejsonです。つまり、Python は simplejson のバージョンを採用し、それをすべてのディストリビューションに組み込みました。ただし、simplejson の使用にはいくつかの利点があります。
- より多くの Python バージョンで動作します。
-
これらの事実により、JSON を使用するスクリプトでは次のことがよく見られます:
速度
標準ライブラリにないもの
相対増分を計算します (来月、来年、来週の月曜日、月の最後の週など) と 2 つの指定された日付オブジェクト間の相対デルタ。
iCalendar 仕様のスーパーセットを使用して、繰り返しルールに基づいて日付を計算します。
tzfile のタイム ゾーン (tzinfo) 実装 (/etc/localtime、/usr/share/zoneinfo など)、TZ 環境文字列 (すべて既知の形式) )、iCalendar 形式ファイル、指定された範囲 (相対増分の助けを借りて)、ローカル コンピューターのタイム ゾーン、固定オフセット タイム ゾーン、UTC タイム ゾーン、および Windows レジストリ ベースのタイム ゾーン。
# Olson データベースに基づく内部の最新のワールド タイム ゾーン情報。
西暦、正統派、またはユリウス暦のアルゴリズムを使用して、任意の年の復活祭の日曜日の日付を計算します。
特に必要ない限り、デフォルトの json を使用します:
Simplejson はいくつかの重要な部分を C で実装しているため、json よりもはるかに高速です。数百万の JSON ファイルを処理しない限り、この種の速度には興味がありません。
8. 絵文字
絵文字ライブラリは非常に興味深いものですが、誰もが絵文字を好むわけではありません。パッケージは、パースペクティブ メディア データを分析するときに非常に役立ちます。
次は簡単なコード例です:
##9.Chardet#chardet モジュールを使用して、ファイルまたはデータ ストリームの文字セットを検出できます。これは、たとえば、大量のランダムなテキストを分析する場合に役立ちます。ただし、文字セットがわからないときにリモートでダウンロードしたデータを操作する場合にも使用できます。
python-dateutil モジュールは、標準への強力な追加機能を提供します。 datetime モジュールの拡張子。私の経験では、通常の Python 日時機能が終了すると、python-dateutil が登場します。
このライブラリを使用すると、さまざまな素晴らしいことができます。これらの例は、私が特に役立つと感じたものに限定しています。ログ ファイル内の日付のあいまい化です。例:
その他の関数については、完全なドキュメントを参照してください。例:
11. 進行状況バー: 進行状況と tqdm
これらは 2 つであるため、ここで少しごまかします。パッケージですが、そのうちの 1 つを無視するのは不公平です。
独自の進行状況バーを作成することもでき、それは楽しいかもしれませんが、進行状況または tqdm パッケージを使用した方が高速でエラーが発生しにくくなります。
progress
このパッケージを使用すると、進行状況バーを簡単に作成できます:
tqdm
tqdm はほぼ同じことを行いますが、最新のようです。最初に gif アニメーションの形式でいくつかのデモンストレーションを行います:
12.IPython
包括的なオブジェクトのイントロスペクション。
#入力履歴はセッションをまたいで保持されます。
#自動生成された参照を使用して、セッション中の出力結果をキャッシュします。
タブ補完は、デフォルトで Python 変数とキーワード、ファイル名、関数キーワードの補完をサポートします。
# 「マジック」コマンドは、環境を制御し、IPython またはオペレーティング システムに関連する多くのタスクを実行するために使用されます。
# セッションの記録とリロード。
#pdb デバッガーと Python プロファイラーへの統合アクセス。
IPython のあまり知られていない機能: そのアーキテクチャにより、並列および分散コンピューティングも可能になります。
13. ホームアシスタント
私はホームオートメーションが大好きです。私にとってそれはちょっとした趣味でしたが、今ではそれが家の大部分を支配しているので、今でも非常に残念に思っています。私はホーム アシスタントを使用して、家のすべてのシステムを連携させています。これは確かに完全なアプリケーションですが、Python PyPI パッケージとしてインストールすることもできます。
当社の照明器具のほとんどは、ブラインドと同様に自動化されています。
#天然ガスの使用量、電気の使用量、生産 (ソーラー パネル) を監視しています。
#ほとんどの携帯電話の位置を追跡し、携帯電話がエリアに入ったときにアクションを開始できます。たとえば、帰宅したらガレージの照明をオンにするなどです。
# Samsung TV や Sonos スピーカーなど、すべてのエンターテイメント システムを制御することもできます。
#ネットワーク上のほとんどのデバイスを自動的に検出できるため、非常に簡単に始めることができます。
私はホーム アシスタントを 3 年間毎日使用しています。まだベータ版ですが、私が試したすべてのプラットフォームの中で最高のプラットフォームです。さまざまなデバイスやプロトコルを統合して制御でき、すべて無料でオープンソースです。
自宅の自動化に興味がある場合は、ぜひチャンスを掴んでください。さらに詳しく知りたい場合は、公式ウェブサイトをご覧ください。可能であれば、Raspberry Pi にインストールしてください。これは、これまでで最も簡単で安全な方法です。 Dockerコンテナ内のより強力なサーバーにインストールしました。
14. Flask
Flask は、高速な Web サービスを作成するための私の入門レベルのライブラリです。シンプルなウェブサイト。これはマイクロフレームワークであり、Flask がコアをシンプルでありながら拡張可能に保つことを目指していることを意味します。 700 を超える公式拡張機能とコミュニティ拡張機能があります。
大規模な Web アプリケーションを開発することがわかっている場合は、より完全なフレームワークを検討することをお勧めします。このカテゴリで最も人気があるのは Django です。
15. BeautifulSoup
Web サイトから HTML を抽出した場合は、それを解析して必要な実際のコンテンツを取得する必要があります。 Beautiful Soup は、HTML および XML ファイルからデータを抽出するための Python ライブラリです。解析ツリーを移動、検索、および変更するための簡単な方法を提供します。これは非常に強力で、たとえ壊れていたとしても、あらゆる種類の HTML を処理できます。信じてください、HTML は壊れることが多いので、これは非常に強力な機能です。
その主な機能の一部:
Beautiful Soup は、受信ドキュメントを Unicode に、送信ドキュメントを UTF-8 に自動的に変換します。コーディングについて考える必要はありません。
Beautiful Soup は、lxml や html5lib などの一般的な Python パーサーの上に位置し、さまざまな解析戦略を試したり、柔軟性を高めたりすることができます。
BeautifulSoup は、提供されたものをすべて解析し、ツリーをたどる作業を行います。 「すべてのリンクを検索してください」、または「太字フォントで表のタイトルを検索してそのテキストを教えてください」と指示することができます。
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