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:
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:
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。
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:
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:
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!

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

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

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)

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

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

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

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。

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


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