“等等……除了 Pandas 和 NumPy 之外还有 Python 库吗?”
如果你就是这么想的,欢迎来到俱乐部!当然,Pandas 和 NumPy 很棒,但是世界上有很多被低估的 Python 库,它们可以让你看起来像一个编码向导?♂️(我最喜欢的工作,TBH)。
在这篇文章中,我将向您介绍 Python 生态系统中的 5 个隐藏宝石。使用这些库,人们会认为你是某种 Python 魔法师(别担心,我不会告诉他们这有多容易)。
如果您是一个懒惰的开发人员(像我一样),您可以跳过研究,只需注册我的 Beehive 时事通讯(完全免费),我会定期将代码、黑客和救生库直接发送给您收件箱。没有垃圾邮件,只有代码。
好了,开始吧!
1. 丰富:控制台输出漂亮,简单
您曾经嫉妒过您在网上看到的那些奇特、多彩的终端输出吗?不?好吧,现在你就会了。
使用 Rich,您只需几行代码即可向终端输出添加漂亮的颜色、进度条,甚至 Markdown 支持。这基本上就像让你的终端发光一样。
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
为什么你会喜欢它:因为纯文本很无聊,现在你可以用一个看起来像是科幻电影试镜的终端来向你的同事展示。 ?
2. Typer:制作 CLI 工具而无需哭泣
在 Python 中构建命令行界面 (CLI) 有时会让人感觉像是在与键盘进行战斗。输入 Typer,这个库让 CLI 工具变得如此简单,你会怀疑自己是否在作弊。
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)
为什么你会喜欢它:一行即可创建功能齐全的 CLI 应用程序。这就像魔术,但没有高顶帽子和兔子。此外,你还可以在聚会上说“我做了一个 CLI 工具”之类的话。 ?
3. Arrow:不失去理智的时区
在 Python 中处理日期和时区就像尝试组装宜家家具 - 没有说明。箭头来拯救你的理智。
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'))
为什么你会喜欢它:不再需要破译古老的时区卷轴。现在,您可以像专业人士一样操纵日期和时间,同时假装您完全了解时区。 ⏰
4. Pydantic:正确完成数据验证
您是否尝试过手动验证数据?不?嗯,你很幸运。真是令人头疼。但有了 Pydantic,数据验证变得很有趣(是的,我只是这么说的)。
from rich.console import Console console = Console() # Welcome to the world of fancy console output console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")
为什么你会喜欢它:数据验证并不一定会让你想把笔记本电脑扔出窗外。使用 Pydantic,就像为您的代码提供了一个内置校对器。 ?
5. Loguru:记录日志,无需设置头痛
在 Python 中登录可能会……呃,乏味。输入 Loguru,它使设置日志变得如此简单,甚至您的狗也可以做到(可能)。
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)
为什么你会喜欢它:一行,无需设置,现在你的代码会告诉你出了什么问题,而不会让你陷入混乱。这是一种没有情绪崩溃的记录。 ?
结论:继续编写代码(但使用这些库)
你已经看到了——5 个被严重低估的 Python 库,它们会节省你的工作时间。尝试一下,很快你就会说出一些很酷的俏皮话,比如“哦,是的,我用 Typer 构建了一个 CLI 工具”或“你还在使用基本日志吗?我切换到 Loguru。”
如果您是一个懒惰的开发人员(像我一样),请不要忘记订阅我的 Beehive 时事通讯(完全免费)。我将把更多隐藏的 Python 精华、提示和技巧直接发送到您的收件箱,这样您就可以花更少的时间在谷歌上搜索,而花更多的时间让自己看起来像个天才。 ?✨
编码愉快!
关于被低估的 Python 库的常见问题解答
为什么我应该使用这些鲜为人知的 Python 库而不是更流行的库?
虽然 Pandas 和 NumPy 等流行的库非常棒,但这些被低估的库提供了更专业的功能,可以在终端输出、日志记录和 CLI 创建等特定领域节省您的时间和精力。
- 我可以在任何 Python 项目中使用这些库吗?
是的!这些库用途广泛,可用于各种 Python 项目,从小型脚本到大型应用程序。它们也与其他库和框架无缝集成。
- Rich 真的会让我的终端看起来很漂亮,还是只是炒作?
富有不仅仅是炒作!它真正改变了您的终端输出的颜色、格式和进度条。它就像 Python 库的化妆师——无需任何额外的努力,它就能让你的终端看起来非常漂亮。
- 我是 Python 新手。这些库对我来说会太先进吗?
一点也不!选择这些库是因为它们简化了任务,即使对于初学者也是如此。它们降低了复杂性,使编码变得更加有趣和直观。您很快就会看起来像专业人士!
- 开始使用这些库的最简单方法是什么?
您可以在每个图书馆的网站上找到代码片段和文档,或者如果您感觉特别懒(像我一样),只需注册我的时事通讯(完全免费),我将向您发送提示、技巧,并将预先编写的代码直接发送到您的收件箱。无需花费数小时谷歌搜索!
- 这些库可以很好地协同工作吗?
绝对!这些库可以独立使用,也可以在较大的项目中一起使用。例如,您可以使用 Rich 进行输出,使用 Loguru 进行日志记录,使用 Typer 进行命令行界面,所有这些都在一个项目中。
- 这些库如何提高我作为开发人员的生产力?
它们删除了大量样板代码,让您可以专注于应用程序的核心逻辑。无论是处理时区、创建 CLI 工具还是日志记录,这些库都会处理重复的事情,让您有更多时间处理有趣的部分。
- 我如何才能了解更多有关这些超酷 Python 库的信息?
简单!订阅我的 Beehive 时事通讯(完全免费),我会定期在其中发布隐藏的 Python 精华、技巧和即用型代码。在这些工具成为主流之前,您将是第一个了解它们的人!
以上是最被低估的 Python 库,你应该立即开始使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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