全球微头条丨这 5 个实用的 Python 模块,你还不知道?
正文编辑:乐乐 | 来自:网络
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。
(资料图片仅供参考)
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. difflibdifflib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 SequenceMatcherphrase1 = "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_matchesword = "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. schedsched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 schedimport timedef 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. binaasciibinaascii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 base64import binasciimsg = "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. ttytty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. weakrefweakref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 weakrefclass Book: def print_type(self): print("Book")lotr = Booknum = 1rcount_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": []# 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。
链接:https://python.plainenglish.io/5-python-modules-no-one-knows-about-3398f436fcfe
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