5 个让日常编码更简单的 Python 库

简介: 5 个让日常编码更简单的 Python 库

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 lssh 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。

好了,这就是今天分享的全部内容,喜欢就点个吧~

相关文章
|
12天前
|
调度 开发者 Python
Python中的异步编程:理解asyncio库
在Python的世界里,异步编程是一种高效处理I/O密集型任务的方法。本文将深入探讨Python的asyncio库,它是实现异步编程的核心。我们将从asyncio的基本概念出发,逐步解析事件循环、协程、任务和期货的概念,并通过实例展示如何使用asyncio来编写异步代码。不同于传统的同步编程,异步编程能够让程序在等待I/O操作完成时释放资源去处理其他任务,从而提高程序的整体效率和响应速度。
|
15天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
43 0
|
8天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
26 4
|
8天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
19 2
|
14天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
36 7
|
30天前
|
网络协议 数据库连接 Python
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
【10月更文挑战第4天】Requests 是基于 Python 开发的 HTTP 库,使用简单,功能强大。然而,随着 Python 3.6 的发布,出现了 Requests 的替代品 —— httpx。httpx 继承了 Requests 的所有特性,并增加了对异步请求的支持,支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2,能够发送同步和异步请求,适用于 WSGI 和 ASGI 应用。安装使用 httpx 需要 Python 3.6 及以上版本,异步请求则需要 Python 3.8 及以上。httpx 提供了 Client 和 AsyncClient,分别用于优化同步和异步请求的性能。
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python机器学习:Scikit-learn库的高效使用技巧
【10月更文挑战第28天】Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一,以其简洁的 API、丰富的算法和良好的文档支持而受到开发者喜爱。本文介绍了 Scikit-learn 的高效使用技巧,包括数据预处理(如使用 Pipeline 和 ColumnTransformer)、模型选择与评估(如交叉验证和 GridSearchCV)以及模型持久化(如使用 joblib)。通过这些技巧,你可以在机器学习项目中事半功倍。
21 3
|
17天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
37 5
|
16天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
30 2
|
25天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Seaborn 库创建吸引人的统计图表
【10月更文挑战第11天】本文介绍了如何使用 Seaborn 库创建多种统计图表,包括散点图、箱线图、直方图、线性回归图、热力图等。通过具体示例和代码,展示了 Seaborn 在数据可视化中的强大功能和灵活性,帮助读者更好地理解和应用这一工具。
36 3