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驗,但很可能有一些好用的模塊他們仍然沒有注意到。
我發現其中許多模塊都包含了在各個領域都非常有用的函數。比較數據集、協作其他函數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的解釋,以便您在將來理解和使用它們。
所有這些模塊都有不同的函數和類。我包含了幾個鮮為人知的函數和類,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據集(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。
SequenceMatcher
SequenceMatcher
是一個比較兩個字符串并根據它們的相似性返回數據的函數。通過使用 ratio()
,我們將能夠根據比率/百分比來量化這種相似性。
語法:
SequenceMatcher(None,string1,string2)
下面這個個簡單的例子展示了該函數的作用:
fromdifflibimportSequenceMatcher
phrase1="TandrewlovesTrees."
phrase2="TandrewlovestomountTrees."
similarity=SequenceMatcher(None,phrase1,phrase2)
print(similarity.ratio())
#Output:0.8163265306122449
get_close_matches
接下來是 get_close_matches
,該函數返回與作為參數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:
-
word
是函數將要查看的目標單詞。 -
possibilities
是一個數組,其中包含函數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視為返回值(可選)。
下面是它的一個使用示例:
fromdifflibimportget_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度為中心,與 Windows 上的任務調度程序等工具形成鮮明對比。大多數情況下,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度的概念。
創建一個 schedular
實例:
schedular_name=sched.schedular(time.time,time.sleep)
可以從這個實例中調用各種方法。
-
調用
run()
時,調度程序中的事件/條目會按照順序被調用。在安排完事件后,此函數通常出現在程序的最后。 -
enterabs()
是一個函數,它本質上將事件添加到調度程序的內部隊列中。它按以下順序接收幾個參數:- 事件執行的時間
- 活動優先級
- 事件本身(一個函數)
- 事件函數的參數
- 事件的關鍵字參數字典
下面是一個示例,說明如何一起使用這兩個函數:
importsched
importtime
defevent_notification(event_name):
print(event_name+"hasstarted")
my_schedular=sched.scheduler(time.time,time.sleep)
closing_ceremony=my_schedular.enterabs(time.time(),1,event_notification,("TheClosingCeremony",))
my_schedular.run()
#Output:TheClosingCeremonyhasstarted
還有幾個擴展 sched
模塊用途的函數:cancel()
、enter()
和 empty()
。
3. binaascii
binaascii
是一個用于在二進制和 ASCII 之間轉換的模塊。
b2a_base64
是 binaascii
模塊中的一種方法,它將 base64 數據轉換為二進制數據。下面是這個方法的一個例子:
importbase64
importbinascii
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、轉換為 base64,以及使用 b2a_base64
方法將其轉換回二進制。
以下是屬于 binaascii
模塊的其他一些函數:a2b_qp()
、b2a_qp()
和 a2b_uu()
。
4. tty
tty
是一個包含多個實用函數的模塊,可用于處理 tty
設備。以下是它的兩個函數:
-
setraw()
將其參數 (fd) 中文件描述符的模式更改為 raw。 -
setcbreak()
將其參數 (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中指定第二個參數(when=termios.TCSAFLUSH
)。
5. weakref
weakref
是一個用于在 Python 中創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:
-
getweakrefcount()
接受一個對象作為參數,并返回引用該對象的弱引用的數量。 -
getweakrefs()
接受一個對象并返回一個數組,其中包含引用該對象的所有弱引用。
weakref
及其函數的使用示例:
importweakref
classBook:
defprint_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("numberofweakrefsof'lotr':"+rcount_lotr)
print("numberofweakrefsof'num':"+rcount_num)
print("Weakrefsof'lotr':"+rlist_lotr)
print("Weakrefsof'num':"+rlist_num)
#Output:
#numberofweakrefsof'lotr':1
#numberofweakrefsof'num':0
#Weakrefsof'lotr':[]
#Weakrefsof'num':[]
輸出從輸出的函數返回值我們可以看到它的作用。由于 num
沒有弱引用,因此 getweakrefs()
返回的數組為空。
以下是與 weakref
模塊相關的一些其他函數:ref()
、proxy()
和 _remove_dead_weakref()
。
回顧
-
Difflib
是一個用于比較數據集,尤其是字符串的模塊。例如,SequenceMatcher
可以比較兩個字符串并根據它們的相似性返回數據。 -
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(以函數的形式)。例如,enterabs()
將一個事件添加到調度程序的內部隊列中,該隊列將在調用run()
函數時運行。
binaascii
可在二進制和 ASCII 之間轉換以編碼和解碼數據。b2a_base64
是 binaascii
模塊中的一種方法,它將 base64 數據轉換為二進制數據。
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。它的函數可以返回對象的弱引用,查找對象的弱引用數量等。其中非常使用的函數之一是 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組。
要點
這些函數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 函數和模塊非常重要,以便保持穩定的工具庫,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,并為您節省更多未來時間。
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原文標題:你可能不知道的 5 個實用的 Python 模塊
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