일반적인 Python 라이브러리는 무엇입니까?

1. difflib

difflib는 데이터 세트(특히 문자열) 비교에 초점을 맞춘 Python 모듈입니다. 이 모듈로 수행할 수 있는 몇 가지 작업에 대한 구체적인 아이디어를 얻기 위해 가장 일반적인 기능 중 일부를 살펴보겠습니다.

SequenceMatcher

SequenceMatcher는 두 문자열을 비교하고 유사성에 따라 데이터를 반환하는 함수입니다. ratio()를 사용하면 이 유사성을 비율/백분율로 수량화할 수 있습니다.

구문: ​​

SequenceMatcher(None, string1, string2)

다음의 간단한 예는 이 함수의 기능을 보여줍니다.

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

get_close_matches

다음은 매개변수로 전달된 문자열과 가장 가까운 일치 항목을 반환하는 get_close_matches입니다.

구문: ​​

get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)

다음은 혼동될 수 있는 매개변수에 대한 설명입니다.

word는 함수가 살펴볼 대상 단어입니다.

possibilities는 함수가 가장 가까운 일치 항목을 찾고 찾을 일치 항목이 포함된 배열입니다.

result_limit는 반환되는 결과 수에 대한 제한입니다(선택 사항).

min_similarity는 함수에 의해 반환 값으로 간주되기 위해 두 단어가 가져야 하는 최소 유사성입니다(선택 사항).

사용 예는 다음과 같습니다.

from difflib import get_close_matches
word = 'Tandrew'
possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew']
print(get_close_matches(word, possibilities))
# Output: ['Andrew']

이 외에도 확인할 수 있는 Difflib에 속하는 몇 가지 다른 메서드와 클래스가 있습니다: Unified_diff, Differ 및 diff_bytes

2 sched

sched는 다음과 같은 유용한 모듈입니다. Windows의 작업 스케줄러와 같은 도구와 달리 크로스 플랫폼 작업을 위한 이벤트 예약에 중점을 둡니다. 이 모듈을 사용할 때 대부분의 경우 스케줄러 클래스를 사용하게 됩니다.

보다 일반적인 시간 모듈은 일반적으로 sched와 함께 사용됩니다. 둘 다 시간과 일정의 개념을 다루기 때문입니다.

예약 인스턴스 만들기:

schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)

이 인스턴스에서 다양한 메서드를 호출할 수 있습니다.

run()이 호출되면 스케줄러의 이벤트/항목이 순서대로 호출됩니다. 이 기능은 일반적으로 이벤트 일정이 잡힌 후 프로그램이 끝날 때 나타납니다. 또한, 공개 계정인 리눅스를 검색하고 백그라운드에서 "git books"라고 답하면 깜짝 선물 패키지를 얻을 수 있다.

enterabs()는 기본적으로 스케줄러의 내부 대기열에 이벤트를 추가하는 함수입니다. 다음 순서로 여러 매개변수를 받습니다.

• 이벤트가 실행되는 시간
• 활동 우선순위
• 이벤트 자체(함수)
• 이벤트 함수에 대한 매개변수
• 이벤트에 대한 키워드 인수 사전

다음은 이 두 함수를 함께 사용하는 방법을 보여주는 예입니다:

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

또한 sched 모듈의 사용을 확장하는 여러 함수인 cancel(), enter() 및empty()가 있습니다.

3. binaascii

binaascii는 바이너리와 ASCII 간 변환을 위한 모듈입니다.

b2a_base64는 base64 데이터를 바이너리 데이터로 변환하는 binaascii 모듈의 메서드입니다. 다음은 이 접근 방식의 예입니다.

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'

이 코드 부분은 설명이 필요합니다. 간단히 말해서, 인코딩하고, base64로 변환하고, b2a_base64 메서드를 사용하여 다시 바이너리로 변환하는 작업이 포함됩니다.

binaascii 모듈에 속하는 다른 함수는 다음과 같습니다: a2b_qp(), b2a_qp() 및 a2b_uu().

4.tty

tty는 tty 장치를 처리하는 데 사용할 수 있는 여러 유틸리티 기능이 포함된 모듈입니다. 다음은 두 가지 함수입니다.

setraw()는 인수(fd)의 파일 설명자 모드를 raw로 변경합니다.

setcbreak()는 인수(fd)의 파일 설명자 모드를 cbreak로 변경합니다.

위 두 함수에서 두 번째 매개변수(when=termios.TCSAFLUSH)를 지정하는 등 termios 모듈을 사용해야 하기 때문에 이 모듈은 Unix에서만 사용할 수 있습니다.

5.weakref

weakref는 Python에서 객체에 대한 약한 참조를 생성하는 모듈입니다.

약한 참조는 가비지 수집 메커니즘에 의해 수집되는 객체를 보호하지 않는 참조입니다.

다음은 이 모듈과 관련된 두 가지 함수입니다.

• getweakrefcount()는 개체를 매개 변수로 받아들이고 개체를 참조하는 약한 참조 수를 반환합니다.
• getweakrefs()는 객체를 가져와 해당 객체를 참조하는 모든 약한 참조가 포함된 배열을 반환합니다.

weakref 및 해당 함수 사용 예:

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': []
# Weakrefs of 'num': []

Output 출력 함수 반환 값에서 그 효과를 확인할 수 있습니다. num에는 약한 참조가 없으므로 getweakrefs()에서 반환된 배열은 비어 있습니다. 확장: 개인 작업 수행

weakref 모듈과 관련된 다른 함수는 다음과 같습니다: ref(), Proxy() 및 _remove_dead_weakref().

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