学Python太枯燥?不多BB这几个有趣的python 库让你爱上python
随着每个 Python 版本的发布,都会添加新模块,并引入新的更好的做事方式,虽然我们都习惯了使用好的旧 Python 库和某些做事方式,但现在也时候升级并利用新的和改进的模块及其特性了。
今天给大家介绍几个有趣的Python 库,感兴趣的同学建议收藏哦~
1.Pathlib
pathlib 绝对是 Python 标准库中最近添加的更大的内容之一, 自 Python 3.4 以来,它一直是标准库的一部分,但很多人仍然使用 os 模块进行文件系统操作。
然而,pathlib 与旧的 os.path 相比具有许多优点 - 虽然 os 模块以原始字符串格式表示路径,但 pathlib 使用面向对象的样式,这使得它更具可读性和编写自然:
from pathlib import Path
import os.path# 老方式
two_dirs_up = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 新方式,可读性强
two_dirs_up = Path(__file__).resolve().parent.parent
路径被视为对象而不是字符串这一事实也使得可以创建一次对象,然后查找其属性或对其进行操作:
readme = Path("README.md").resolve()print(f"Absolute path: {readme.absolute()}")
# Absolute path: /home/martin/some/path/README.md
print(f"File name: {readme.name}")
# File name: README.md
print(f"Path root: {readme.root}")
# Path root: /
print(f"Parent directory: {readme.parent}")
# Parent directory: /home/martin/some/path
print(f"File extension: {readme.suffix}")
# File extension: .md
print(f"Is it absolute: {readme.is_absolute()}")
# Is it absolute: True
我最喜欢 pathlib 的一个特性是可以使用 /(“除法”)运算符来连接路径:
# Operators:
etc = Path('/etc')joined = etc / "cron.d" / "anacron"
print(f"Exists? - {joined.exists()}")
# Exists? - True
重要的是要注意 pathlib 只是替代 os.path 而不是整个 os 模块, 它还包括 glob 模块的功能,因此如果你习惯于将 os.path 与 glob.glob 结合使用,那么你可以完全用pathlib替代它们。
在上面的片段中,我们展示了一些方便的路径操作和对象属性,但 pathlib 还包括你习惯于 os.path 的所有方法,例如:
print(f"Working directory: {Path.cwd()}") # same as os.getcwd()
# Working directory: /home/martin/some/path
Path.mkdir(Path.cwd() / "new_dir", exist_ok=True) # same as os.makedirs()
print(Path("README.md").resolve()) # same as os.path.abspath()
# /home/martin/some/path/README.md
print(Path.home()) # same as os.path.expanduser()
# /home/martin
有关 os.path 函数到 pathlib 中新函数的完整映射,请参阅 官方文档。
2.Secrets
说到 os 模块,你应该停止使用的另一部分是 os.urandom。相反,你应该使用自 Python 3.6 以来可用的新秘密模块:
# 老方式:
import oslength = 64value = os.urandom(length)
print(f"Bytes: {value}")
# Bytes: b'\xfa\xf3...\xf2\x1b\xf5\xb6'
print(f"Hex: {value.hex()}")
# Hex: faf3cc656370e31a938e7...33d9b023c3c24f1bf5# 新方式:
import secretsvalue = secrets.token_bytes(length)
print(f"Bytes: {value}")
# Bytes: b'U\xe9n\x87...\x85>\x04j:\xb0'
value = secrets.token_hex(length)
print(f"Hex: {value}")
# Hex: fb5dd85e7d73f7a08b8e3...4fd9f95beb08d77391
使用 os.urandom 实际上并不是这里的问题,引入secrets模块的原因是因为人们使用随机模块来生成密码等,即使随机模块不产生密码安全令牌。
根据文档,随机模块不应用于安全目的, 你应该使用 secrets 或 os.urandom,但 secrets 模块绝对更可取,因为它比较新,并且包含一些用于十六进制令牌的实用程序/便利方法以及 URL 安全令牌。
3.Zoneinfo
在 Python 3.9 之前,没有用于时区操作的内置库,所以每个人都在使用 pytz,但现在我们在标准库中有 zoneinfo,所以是时候切换了。
from datetime import datetime
import pytz # pip install pytzdt = datetime(2022, 6, 4)
nyc = pytz.timezone("America/New_York")localized = nyc.localize(dt)
print(f"Datetime: {localized}, Timezone: {localized.tzname()}, TZ Info: {localized.tzinfo}")# 新方式:
from zoneinfo import ZoneInfonyc = ZoneInfo("America/New_York")
localized = datetime(2022, 6, 4, tzinfo=nyc)
print(f"Datetime: {localized}, Timezone: {localized.tzname()}, TZ Info: {localized.tzinfo}")
# Datetime: 2022-06-04 00:00:00-04:00, Timezone: EDT, TZ Info: America/New_York
datetime 模块将所有时区操作委托给抽象基类 datetime.tzinfo, 这个抽象基类需要一个具体的实现——在引入这个很可能来自 pytz 的模块之前。现在我们在标准库中有 zoneinfo,我们可以使用它。
然而,使用 zoneinfo 有一个警告——它假定系统上有可用的时区数据,UNIX 系统就是这种情况, 如果你的系统没有时区数据,那么你应该使用 tzdata 包,它是由 CPython 核心开发人员维护的第一方库,其中包含 IANA 时区数据库。
4.Dataclasses
Python 3.7 的一个重要补充是 dataclasses 包,它是 namedtuple 的替代品。
你可能想知道为什么需要替换 namedtuple?以下是你应该考虑切换到数据类的一些原因:
- 它可以是可变的
- 默认提供 repr、eq、init、hash 魔术方法,
- 允许指定默认值,
- 支持继承。
此外,数据类还支持 frozen 和 slots(从 3.10 开始)属性以提供与命名元组的特征奇偶校验。
切换真的不应该太难,因为你只需要更改定义:
# 老方式:
# from collections import namedtuple
from typing import NamedTuple
import sysUser = NamedTuple("User", [("name", str), ("surname", str), ("password", bytes)])u = User("John", "Doe", b'tfeL+uD...\xd2')
print(f"Size: {sys.getsizeof(u)}")
# Size: 64# 新方式:
from dataclasses import dataclass@dataclass()
class User:name: strsurname: strpassword: bytesu = User("John", "Doe", b'tfeL+uD...\xd2')print(u)
# User(name='John', surname='Doe', password=b'tfeL+uD...\xd2')print(f"Size: {sys.getsizeof(u)}, {sys.getsizeof(u) + sys.getsizeof(vars(u))}")
在上面的代码中,我们还包含了大小比较,因为这是 namedtuple 和数据类之间的较大差异之一,如上所见,命名元组的大小要小得多,这是由于数据类使用 dict 来表示属性。
至于速度比较,除非你计划创建数百万个实例,否则属性的访问时间应该基本相同,或者不够重要:
import timeitsetup = '''
from typing import NamedTuple
User = NamedTuple("User", [("name", str), ("surname", str), ("password", bytes)])
u = User("John", "Doe", b'')
'''print(f"Access speed: {min(timeit.repeat('u.name', setup=setup, number=10000000))}")
# Access speed: 0.16838401100540068setup = '''
from dataclasses import dataclass@dataclass(slots=True)
class User:name: strsurname: strpassword: bytesu = User("John", "Doe", b'')
'''print(f"Access speed: {min(timeit.repeat('u.name', setup=setup, number=10000000))}")
# Access speed: 0.17728697300481144
如果以上内容说服了你打算切换到数据类,请尽快尝试吧
相反,如果你不想切换并且出于某种原因真的想使用命名元组,那么你至少应该使用键入模块而不是collections中的 NamedTuple:
# 不好方式的:
from collections import namedtuple
Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])# 更好的方式:
from typing import NamedTuple
class Point(NamedTuple):x: floaty: float
最后,如果你既不使用 namedtuple 也不使用数据类,你可能需要考虑直接使用 Pydantic。
5.Proper Logging
这不是标准库的最新添加,但值得使用 - 你应该使用正确的日志记录而不是打印语句, 如果你在本地调试问题,则可以使用 print,但对于任何无需用户干预即可运行的生产就绪程序,正确的日志记录是必须的。
特别是考虑到设置 Python 日志记录非常简单:
import logging
logging.basicConfig(filename='application.log',level=logging.WARNING,format='[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s',datefmt='%H:%M:%S'
)logging.error("Some serious error occurred.")
# [12:52:35] {<stdin>:1} ERROR - Some serious error occurred.
logging.warning('Some warning.')
# [12:52:35] {<stdin>:1} WARNING - Some warning.
与打印语句相比,上面的简单配置将为你提供卓越的调试体验, 最重要的是,你可以进一步自定义日志库以记录到不同的位置、更改日志级别、自动轮换日志等。
6.f-strings
Python 包含很多格式化字符串的方法,包括 C 样式格式化、f 字符串、模板字符串或 .format 函数, 不过,其中之一 - f-strings - 格式化的字符串文字 , 它们写起来更自然,可读性更强,并且是前面提到的选项中最快的。
因此,我认为没有必要争论或解释为什么要使用它们,然而,在某些情况下不能使用 f 字符串:
使用 % 格式的唯一原因是用于记录:
import loggingthings = "something happened..."logger = logging.getLogger(__name__)
logger.error("Message: %s", things) # 评估内部记录器方法
logger.error(f"Message: {things}") # 立即评估
在上面的示例中,如果你使用 f 字符串,则表达式将立即计算,而使用 C 样式格式,替换将被推迟到实际需要时,这对于消息分组很重要,其中具有相同模板的所有消息都可以记录为一个, 这不适用于 f 字符串,因为模板在传递给记录器之前填充了数据。
此外,有些事情是 f-strings 根本无法做到的, 例如在运行时填充模板 - 即动态格式 - 这就是 f-strings 被称为文字字符串格式的原因:
# 动态设置模板及其参数
def func(tpl: str, param1: str, param2: str) -> str:return tpl.format(param=param1, param2=param2)some_template = "First template: {param1}, {param2}"
another_template = "Other template: {param1} and {param2}"print(func(some_template, "Hello", "World"))
print(func(another_template, "Hello", "Python"))# 动态重用具有不同参数的相同模板.
inputs = ["Hello", "World", "!"]
template = "Here's some dynamic value: {value}"for value in inputs:print(template.format(value=value))
最重要的是,尽可能使用 f 字符串,因为它们更具可读性和更高性能,但请注意,在某些情况下仍然首选和/或需要其他格式样式。
最后
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