搜索
首页后端开发Python教程五个让日常编码更简单的 Python 库

五个让日常编码更简单的 Python 库

Apr 12, 2023 pm 02:40 PM
python系统subprocess

今天我们一起来研究一些非常有用的第三方模块,可以使得我们的日常编码变得更加简单方便。

​sh

https://github.com/amoffat/sh

如果曾经在 Python 中使用过 subprocess 库,那么我们很有可能对它感到失望,它不是最直观的库,可能还有些复杂,并且很难处理底层系统调用的输出。

但是 sh​ 库结束了低效使用子进程的痛苦,使用 sh 库,我们几乎可以进行任何想要的系统调用,就好像它是一个普通函数一样,这使得执行这些调用变得更加简单和直观。我们可以像使用普通 Python 函数一样使用它们。

下面是使用 ls​ 从 sh 获取目录内容的示例:

图片

我们所要做的就是像导入普通函数一样导入系统调用,最好的部分是所有函数都是动态生成的,因此我们应该可以访问底层系统中已经存在的大多数二进制文件。

下次当我们需要进行一些系统调用时,可以尝试使用 sh。

rstr

https://github.com/leapfrogonline/rstr

如果我们需要一些易于访问的随机数据的次数是无法计算的,无论是为代码构建测试、填充缓冲区还是用随机数据模糊代码以查看它在哪里中断,rstr 库都能满足我们的需求。

这个方便的小库可让我们生成不同类型的随机字符串数据,它可以生成字母数字数据、特殊符号,甚至使用正则表达式构建复杂的数据模式。

例如,假设我们想要一串一定长度的数字。我们可以使用下面的 rstr 片段来完成此操作:

图片

这将打印出随机选择的 10 位数字,便利!

IPython

https://ipython.org/

IPython 不是一般的模块,这是一个令人难以置信的交互式 shell 模块,可增强我们的 Python REPL。IPython 为交互式 Python shell 带来了一套很棒的功能,例如自动完成、彩色输出和运行细节。

图片

使用 IPython,引入类和检查函数变得容易得多。命令历史更易于导航,并且我们还可以获得类似于 Zsh 的强大的选项卡完成和自动完成功能。

Humanize

https://github.com/jmoiron/humanize

这个库实在令人兴奋,它将采用日期、时间和数字等数字,并将它们“人性化”成人类可读的短语,如“三点钟”或“100 亿”,更加优秀的是它会自动执行此操作!

例如,假设我们正在处理一堆非常大的数字(想想数百万和数十亿),并且希望以更友好的方式向用户展示它们。这个库可以做到这一点,甚至不费吹灰之力:

图片

Ouptu:

400.0 million

人性化模块也非常适合计算我们的股市收益(或损失……)并以易于阅读的方式呈现。

Emoji

https://github.com/carpedm20/emoji/

最后我们介绍一个有趣的库,这个库是将表情符号添加到文本中。没有人愿意将表情符号直接复制并粘贴到他们的代码中,或者在混乱的字符代码中摸索。

以下是如何在代码中添加眨眼表情符号的示例:

图片

这将打印出实际的表情符号,现在当用户在控制台中出错时,就可以向他们眨眼了。

以上是五个让日常编码更简单的 Python 库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
在Python阵列上可以执行哪些常见操作?在Python阵列上可以执行哪些常见操作?Apr 26, 2025 am 12:22 AM

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

在哪些类型的应用程序中,Numpy数组常用?在哪些类型的应用程序中,Numpy数组常用?Apr 26, 2025 am 12:13 AM

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

您什么时候选择在Python中的列表上使用数组?您什么时候选择在Python中的列表上使用数组?Apr 26, 2025 am 12:12 AM

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

所有列表操作是否由数组支持,反之亦然?为什么或为什么不呢?所有列表操作是否由数组支持,反之亦然?为什么或为什么不呢?Apr 26, 2025 am 12:05 AM

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

您如何在python列表中访问元素?您如何在python列表中访问元素?Apr 26, 2025 am 12:03 AM

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Python的科学计算中如何使用阵列?Python的科学计算中如何使用阵列?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

您如何处理同一系统上的不同Python版本?您如何处理同一系统上的不同Python版本?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

与标准Python阵列相比,使用Numpy数组的一些优点是什么?与标准Python阵列相比,使用Numpy数组的一些优点是什么?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

SublimeText3 英文版

SublimeText3 英文版

推荐:为Win版本,支持代码提示!

VSCode Windows 64位 下载

VSCode Windows 64位 下载

微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

好用的JavaScript开发工具

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具