"잠깐만요... Pandas와 NumPy 외에 Python 라이브러리도 있나요?"
그렇게 생각하셨다면 클럽에 오신 것을 환영합니다! 물론, Pandas와 NumPy도 훌륭하지만 코딩 마법사처럼 보이게 만들 수 있는 과소평가된 Python 라이브러리가 엄청나게 많습니다 ?♂️(제가 가장 좋아하는 작품, TBH).
이번 포스팅에서는 Python 생태계의 숨겨진 보석 5가지를 소개하겠습니다. 이 라이브러리를 사용하면 사람들은 당신을 일종의 Python 마법사라고 생각할 것입니다. (걱정하지 마세요. 얼마나 쉬웠는지는 말하지 않겠습니다.)
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자, 시작해 보겠습니다!
1. 풍부함: 아름다운 콘솔 출력, Easy Peasy
온라인에서 볼 수 있는 화려하고 다채로운 터미널 출력이 부러운 적이 있나요? 아니요? 이제 그럴 것입니다.
Rich를 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 터미널 출력에 예쁜 색상, 진행률 표시줄, 마크다운 지원까지 추가할 수 있습니다. 이는 기본적으로 터미널에 빛을 발하는 것과 같습니다.
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
사랑할 수밖에 없는 이유: 일반 텍스트는 지루하기 때문에 이제 공상과학 영화 오디션처럼 보이는 터미널을 사용하여 동료들과 긴장을 풀 수 있습니다. ?
2. Typer: 울고 싶지 않은 CLI 도구 만들기
Python에서 명령줄 인터페이스(CLI)를 구축하면 때로는 키보드와의 전투를 벌이는 것처럼 느껴질 수 있습니다. CLI 도구를 매우 쉽게 만들어주는 라이브러리인 Typer를 입력하면 부정행위를 하고 있는지 의심스러울 것입니다.
import typer # Behold! The world's simplest CLI def greet(name: str): print(f"Hello, {name}! ?") if __name__ == "__main__": # Trust me, this one line is about to blow your mind typer.run(greet)
사랑할 수밖에 없는 이유: 한 줄로 모든 기능을 갖춘 CLI 앱을 만들 수 있습니다. 그것은 마술과 같지만 모자와 토끼가 없습니다. 또, 파티에서 “CLI 도구를 만들었어요”라는 말을 하기도 합니다. ?
3. 화살표: 마음을 잃지 않는 시간대
Python에서 날짜와 시간대를 다루는 것은 지침 없이 IKEA 가구를 조립하는 것과 같습니다. Arrow가 당신의 정신을 구하기 위해 여기 있습니다.
import arrow now = arrow.now() # Because we're too fancy for basic datetime print(now.shift(hours=+1).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))
사랑할 수밖에 없는 이유: 더 이상 고대 시간대 두루마리를 해독할 필요가 없습니다. 이제 시간대를 완전히 이해하는 척하면서 전문가처럼 날짜와 시간을 조작할 수 있습니다. ⏰
4. Pydantic: 올바른 데이터 검증
수동으로 데이터 유효성을 검사해 본 적이 있나요? 아니요? 글쎄, 당신은 운이 좋다. 두통이에요. 하지만 Pydantic을 사용하면 데이터 검증이 재미있어집니다(예, 방금 말씀드렸습니다).
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
사랑할 수밖에 없는 이유: 데이터 검증을 한다고 해서 노트북을 창밖으로 내던져버릴 필요는 없습니다. Pydantic을 사용하면 코드 교정기가 내장되어 있는 것과 같습니다. ?
5. Loguru: 설정 문제 없이 로깅
Python에 로그인하는 것은… 어, 지루할 수 있습니다. 강아지도 할 수 있을 정도로 쉽게 로그를 설정할 수 있는 Loguru를 만나보세요.
import typer # Behold! The world's simplest CLI def greet(name: str): print(f"Hello, {name}! ?") if __name__ == "__main__": # Trust me, this one line is about to blow your mind typer.run(greet)
사랑할 수밖에 없는 이유: 한 줄로 설정이 필요 없으며 이제 코드는 혼란에 빠지지 않고 무엇이 잘못되었는지 알려줄 것입니다. 감정의 붕괴 없이 로깅하는 것입니다. ?
결론: 계속해서 코드를 작성하세요(단, 이 라이브러리를 사용하세요)
여기 있습니다. 심각하게 과소평가되어 작업 시간을 절약해 줄 Python 라이브러리 5개입니다. 사용해 보면 곧 "아, 그래, Typer로 CLI 도구를 만들었어요" 또는 "아직도 기본 로그를 사용하고 있나요?"와 같은 멋진 한 줄의 말을 하게 될 것입니다. 로그루로 바꿨습니다.”
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즐거운 코딩하세요!
과소평가된 Python 라이브러리에 대한 FAQ
더 인기 있는 Python 라이브러리 대신 덜 알려진 Python 라이브러리를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
Pandas 및 NumPy와 같은 인기 라이브러리는 환상적이지만 과소평가된 이러한 라이브러리는 터미널 출력, 로깅, CLI 생성과 같은 특정 영역에서 시간과 노력을 절약할 수 있는 보다 전문화된 기능을 제공합니다.
- 이 라이브러리를 모든 Python 프로젝트에서 사용할 수 있나요?
그렇습니다! 이러한 라이브러리는 매우 다양하며 소규모 스크립트부터 대규모 애플리케이션까지 광범위한 Python 프로젝트에서 사용할 수 있습니다. 다른 라이브러리 및 프레임워크와도 원활하게 통합됩니다.
- 리치가 정말 내 단말기를 예쁘게 만들어줄까요, 아니면 그냥 과대광고일까요?
부자는 단지 과대광고가 아닙니다! 색상, 서식 및 진행률 표시줄을 사용하여 터미널 출력을 완전히 변화시킵니다. 이는 Python 라이브러리의 메이크업 아티스트와 같습니다. 별도의 노력 없이도 터미널을 멋지게 보이게 할 것입니다.
- 저는 Python을 처음 사용합니다. 이 라이브러리가 나에게 너무 발전된 것일까요?
전혀 그렇지 않습니다! 이러한 각 라이브러리는 초보자라도 작업을 단순화하기 때문에 선택되었습니다. 복잡성을 줄이고 코딩을 더욱 재미있고 직관적으로 만듭니다. 당신은 곧 프로처럼 보일 것입니다!
- 이러한 라이브러리를 시작하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까?
각 도서관의 웹사이트에서 코드 조각과 문서를 찾을 수 있습니다. 또는 저처럼 게으르다면 제 뉴스레터에 등록하세요(완전 무료입니다). 여기에서 제가 팁, 요령, 미리 작성된 코드를 받은 편지함으로 직접 보낼 수 있습니다. 몇 시간씩 인터넷 검색을 할 필요가 없습니다!
- 이러한 라이브러리가 서로 잘 작동하나요?
물론이죠! 이러한 라이브러리는 독립적으로 사용하거나 대규모 프로젝트에서 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 출력에 Rich를, 로깅에 Loguru를, 명령줄 인터페이스에 Typer를 모두 하나의 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.
- 이러한 라이브러리는 개발자로서 생산성을 어떻게 향상시키나요?
많은 상용구 코드를 제거하고 애플리케이션의 핵심 로직에 집중할 수 있게 해줍니다. 시간대 처리, CLI 도구 생성, 로깅 등 이러한 라이브러리는 반복적인 작업을 처리하므로 재미있는 부분에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
- 이런 멋진 Python 라이브러리에 대해 어떻게 더 알아볼 수 있나요?
쉽죠! 내 Beehive 뉴스레터(완전 무료입니다)를 구독하세요. 여기에서 제가 정기적으로 숨겨진 Python 보석, 팁, 바로 사용할 수 있는 코드를 전해 드립니다. 이러한 도구가 주류로 출시되기 전에 가장 먼저 알게 될 것입니다!
위 내용은 지금 당장 사용해야 할 과소평가된 Python 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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