正文
Python 标准库有超过 200 个模块,程序员可以在他们的程序中导入和使用。虽然普通程序员对其中许多模块都有一些经验,但很可能有一些好用的模块他们仍然没有注意到。
我发现其中许多模块都包含了在各个领域都非常有用的函数。比较数据集、协作其他函数以及音频处理等都可以仅使用 Python 就可以自动完成。
因此,我编制了一份您可能不知道的 Python 模块的候选清单,并对这几个模块进行了适当的解释,以便您在将来理解和使用它们。
所有这些模块都有不同的函数和类。本文包含了几个鲜为人知的函数和类,因此即使您听说过这些模块,也可能不知道它们的某些方面和用途。
1. difflib
difflib 是一个专注于比较数据集(尤其是字符串)的 Python 模块。为了具体了解,您可以使用此模块完成的几件事,让我们检查一下它的一些最常见的函数。
SequenceMatcher
SequenceMatcher 是一个比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据的函数。通过使用 ratio(),我们将能够根据比率/百分比来量化这种相似性。
语法:
SequenceMatcher(None, string1, string2)
下面这个个简单的例子展示了该函数的作用:
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
接下来是 get_close_matches,该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项。
语法:
get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)
下面解释一下这些可能有些混乱的参数:
- word 是函数将要查看的目标单词。
- possibilities 是一个数组,其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。
- result_limit 是返回结果数量的限制(可选)。
- min_similarity 是两个单词需要具有的最小相似度才能被函数视为返回值(可选)。
下面是它的一个使用示例:
from difflib import get_close_matches word = 'Tandrew' possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew'] print(get_close_matches(word, possibilities)) # Output: ['Andrew']
除此之外还有几个是您可以查看的属于 Difflib 的其他一些方法和类:unified_diff、Differ和 diff_bytes
2. sched
sched 是一个有用的模块,它以跨平台工作的事件调度为中心,与 Windows 上的任务调度程序等工具形成鲜明对比。大多数情况下,使用此模块时,都会使用 schedular 类。
更常见的 time 模块通常与 sched 一起使用,因为它们都处理时间和调度的概念。
创建一个 schedular 实例:
schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)
可以从这个实例中调用各种方法。
- 调用 run() 时,调度程序中的事件/条目会按照顺序被调用。在安排完事件后,此函数通常出现在程序的最后。另外,搜索公众号Linux就该这样学后台回复“git书籍”,获取一份惊喜礼包。
- enterabs() 是一个函数,它本质上将事件添加到调度程序的内部队列中。它按以下顺序接收几个参数:
- 事件执行的时间
- 活动优先级
- 事件本身(一个函数)
- 事件函数的参数
- 事件的关键字参数字典
下面是一个示例,说明如何一起使用这两个函数:
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
还有几个扩展 sched 模块用途的函数:cancel()、enter() 和 empty()。
3. binaascii
binaascii 是一个用于在二进制和 ASCII 之间转换的模块。
b2a_base64 是 binaascii 模块中的一种方法,它将 base64 数据转换为二进制数据。下面是这个方法的一个例子:
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'
该段代码应该是不言自明的。简单地说,它涉及编码、转换为 base64,以及使用 b2a_base64 方法将其转换回二进制。
以下是属于 binaascii 模块的其他一些函数:a2b_qp()、b2a_qp() 和 a2b_uu()。
4. tty
tty 是一个包含多个实用函数的模块,可用于处理 tty 设备。以下是它的两个函数:
- setraw() 将其参数 (fd) 中文件描述符的模式更改为 raw。
- setcbreak() 将其参数 (fd) 中的文件描述符的模式更改为 cbreak。
由于需要使用 termios 模块,该模块仅适用于 Unix,例如在上述两个函数中指定第二个参数(when=termios.TCSAFLUSH)。
5. weakref
weakref 是一个用于在 Python 中创建对对象的弱引用的模块。
弱引用是不保护给定对象不被垃圾回收机制收集的引用。
以下是与该模块相关的两个函数:
- getweakrefcount() 接受一个对象作为参数,并返回引用该对象的弱引用的数量。
- getweakrefs() 接受一个对象并返回一个数组,其中包含引用该对象的所有弱引用。
weakref 及其函数的使用示例:
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': [<weakref at 0x10b978a90; to 'type' at #0x7fb7755069f0 (Book)>] # Weakrefs of 'num': []
输出从输出的函数返回值我们可以看到它的作用。由于 num 没有弱引用,因此 getweakrefs() 返回的数组为空。扩展:接私活儿
以下是与 weakref 模块相关的一些其他函数:ref()、proxy() 和 _remove_dead_weakref()。
回顾
- Difflib 是一个用于比较数据集,尤其是字符串的模块。例如,SequenceMatcher 可以比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据。
- sched 是与 time 模块一起使用的有用工具,用于使用 schedular 实例安排事件(以函数的形式)。例如,enterabs() 将一个事件添加到调度程序的内部队列中,该队列将在调用 run() 函数时运行。
binaascii 可在二进制和 ASCII 之间转换以编码和解码数据。b2a_base64 是 binaascii 模块中的一种方法,它将 base64 数据转换为二进制数据。
tty 模块需要配合使用 termios 模块,并处理 tty 设备。它仅适用于 Unix。
weakref 用于弱引用。它的函数可以返回对象的弱引用,查找对象的弱引用数量等。其中非常使用的函数之一是 getweakrefs(),它接受一个对象并返回一个该对象包含的所有弱引用的数组。
要点
这些函数中的每一个都有其各自的用途,每一个都有不同程度的有用性。了解尽可能多的 Python 函数和模块非常重要,以便保持稳定的工具库,您可以在编写代码时快速使用。
无论您的编程专业知识水平如何,您都应该不断学习。多投入一点时间可以为您带来更多价值,并为您节省更多未来时间。
以上是这五个实用但鲜为人知的 Python 模块,你知道么?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


热AI工具

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
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

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!

热门文章

热工具

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

ZendStudio 13.5.1 Mac
功能强大的PHP集成开发环境