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          這 5 個實用的 Python 模塊,你還不知道?

          共 5507字,需瀏覽 12分鐘

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          2022-05-10 20:29


          編輯:樂樂 | 來自:網(wǎng)絡

          正文


          Python 標準庫有超過 200 個模塊,程序員可以在他們的程序中導入和使用。雖然普通程序員對其中許多模塊都有一些經(jīng)驗,但很可能有一些好用的模塊他們?nèi)匀粵]有注意到。

          我發(fā)現(xiàn)其中許多模塊都包含了在各個領域都非常有用的函數(shù)。比較數(shù)據(jù)集、協(xié)作其他函數(shù)以及音頻處理等都可以僅使用 Python 就可以自動完成。

          因此,我編制了一份您可能不知道的 Python 模塊的候選清單,并對這幾個模塊進行了適當?shù)慕忉?,以便您在將來理解和使用它們?/p>

          所有這些模塊都有不同的函數(shù)和類。我包含了幾個鮮為人知的函數(shù)和類,因此即使您聽說過這些模塊,也可能不知道它們的某些方面和用途。

          1. difflib

          difflib 是一個專注于比較數(shù)據(jù)集(尤其是字符串)的 Python 模塊。為了具體了解您可以使用此模塊完成的幾件事,讓我們檢查一下它的一些最常見的函數(shù)。

          SequenceMatcher

          SequenceMatcher 是一個比較兩個字符串并根據(jù)它們的相似性返回數(shù)據(jù)的函數(shù)。通過使用 ratio(),我們將能夠根據(jù)比率/百分比量化這種相似性。

          語法:

          SequenceMatcher(None, string1, string2)

          下面這個個簡單的例子展示了該函數(shù)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

          接下來是 get_close_matches,該函數(shù)返回與作為參數(shù)傳入的字符串最接近的匹配項。

          語法:

          get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)

          下面解釋一下這些可能有些混亂的參數(shù):

          • word 是函數(shù)將要查看的目標單詞。
          • possibilities 是一個數(shù)組,其中包含函數(shù)將要查找的匹配項并找到最接近的匹配項。
          • result_limit 是返回結果數(shù)量的限制(可選)。
          • min_similarity 是兩個單詞需要具有的最小相似度才能被函數(shù)視為返回值(可選)。

          下面是它的一個使用示例:

          from difflib import get_close_matches

          word = 'Tandrew'
          possibilities = ['Andrew''Teresa''Kairu''Janderson''Drew']

          print(get_close_matches(word, possibilities))
          # Output: ['Andrew']

          除此之外還有幾個是您可以查看的屬于 Difflib 的其他一些方法和類:unified_diff、Differ和 diff_bytes

          2. sched

          sched 是一個有用的模塊,它以跨平臺工作的事件調(diào)度為中心,與 Windows 上的任務調(diào)度程序等工具形成鮮明對比。大多數(shù)情況下,使用此模塊時,都會使用 schedular 類。

          更常見的 time 模塊通常與 sched 一起使用,因為它們都處理時間和調(diào)度的概念。

          創(chuàng)建一個 schedular 實例:

          schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)

          可以從這個實例中調(diào)用各種方法。

          • 調(diào)用 run() 時,調(diào)度程序中的事件/條目會按照順序被調(diào)用。在安排完事件后,此函數(shù)通常出現(xiàn)在程序的最后。另外,搜索公眾號Linux就該這樣學后臺回復“git書籍”,獲取一份驚喜禮包。

          • enterabs() 是一個函數(shù),它本質(zhì)上將事件添加到調(diào)度程序的內(nèi)部隊列中。它按以下順序接收幾個參數(shù):

            • 事件執(zhí)行的時間
            • 活動優(yōu)先級
            • 事件本身(一個函數(shù))
            • 事件函數(shù)的參數(shù)
            • 事件的關鍵字參數(shù)字典

          下面是一個示例,說明如何一起使用這兩個函數(shù):

          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

          還有幾個擴展 sched 模塊用途的函數(shù):cancel()、enter() 和 empty()。

          3. binaascii

          binaascii 是一個用于在二進制和 ASCII 之間轉(zhuǎn)換的模塊。

          b2a_base64 是 binaascii 模塊中的一種方法,它將 base64 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二進制數(shù)據(jù)。下面是這個方法的一個例子:

          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'

          該段代碼應該是不言自明的。簡單地說,它涉及編碼、轉(zhuǎn)換為 base64,以及使用 b2a_base64 方法將其轉(zhuǎn)換回二進制。

          以下是屬于 binaascii 模塊的其他一些函數(shù):a2b_qp()b2a_qp() 和 a2b_uu()。

          4. tty

          tty 是一個包含多個實用函數(shù)的模塊,可用于處理 tty 設備。以下是它的兩個函數(shù):

          • setraw() 將其參數(shù) (fd) 中文件描述符的模式更改為 raw。

          • setcbreak() 將其參數(shù) (fd) 中的文件描述符的模式更改為 cbreak。

          由于需要使用 termios 模塊,該模塊僅適用于 Unix,例如在上述兩個函數(shù)中指定第二個參數(shù)(when=termios.TCSAFLUSH)。

          5. weakref

          weakref 是一個用于在 Python 中創(chuàng)建對對象的弱引用的模塊。

          弱引用是不保護給定對象不被垃圾回收機制收集的引用。

          以下是與該模塊相關的兩個函數(shù):

          • getweakrefcount() 接受一個對象作為參數(shù),并返回引用該對象的弱引用的數(shù)量。

          • getweakrefs() 接受一個對象并返回一個數(shù)組,其中包含引用該對象的所有弱引用。

          weakref 及其函數(shù)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': []

          輸出從輸出的函數(shù)返回值我們可以看到它的作用。由于 num 沒有弱引用,因此 getweakrefs() 返回的數(shù)組為空。擴展:接私活兒

          以下是與 weakref 模塊相關的一些其他函數(shù):ref()proxy() 和 _remove_dead_weakref()。

          回顧

          • Difflib 是一個用于比較數(shù)據(jù)集,尤其是字符串的模塊。例如,SequenceMatcher 可以比較兩個字符串并根據(jù)它們的相似性返回數(shù)據(jù)。

          • sched 是與 time 模塊一起使用的有用工具,用于使用 schedular 實例安排事件(以函數(shù)的形式)。例如,enterabs() 將一個事件添加到調(diào)度程序的內(nèi)部隊列中,該隊列將在調(diào)用 run() 函數(shù)時運行。

          binaascii 可在二進制和 ASCII 之間轉(zhuǎn)換以編碼和解碼數(shù)據(jù)。b2a_base64 是 binaascii 模塊中的一種方法,它將 base64 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二進制數(shù)據(jù)。

          tty 模塊需要配合使用 termios 模塊,并處理 tty 設備。它僅適用于 Unix。

          weakref 用于弱引用。它的函數(shù)可以返回對象的弱引用,查找對象的弱引用數(shù)量等。其中非常使用的函數(shù)之一是 getweakrefs(),它接受一個對象并返回一個該對象包含的所有弱引用的數(shù)組。

          要點

          這些函數(shù)中的每一個都有其各自的用途,每一個都有不同程度的有用性。了解盡可能多的 Python 函數(shù)和模塊非常重要,以便保持穩(wěn)定的工具庫,您可以在編寫代碼時快速使用。

          無論您的編程專業(yè)知識水平如何,您都應該不斷學習。多投入一點時間可以為您帶來更多價值,并為您節(jié)省更多未來時間。

          鏈接:https://python.plainenglish.io/5-python-modules-no-one-knows-about-3398f436fcfe

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