Библиотеки Python, которые сделают вашу жизнь намного проще

Программирование на Python полно возможностей. Это прямолинейно и просто с множеством интересных библиотек и функций, которые могут значительно облегчить задачи. Каждый разработчик Python должен работать с популярными библиотеками, такими как NumPy, pandas, date time, matplotlib, Tkinter и многими другими. Однако есть несколько менее известных библиотек, которые могут значительно облегчить вашу жизнь как разработчика и улучшить ваш опыт программирования.

В этой статье я рассмотрю девять таких библиотек Python, которые могут вас заинтересовать. Некоторые из этих библиотек можно даже использовать в качестве замены некоторых стандартных библиотек Python. Так что их определенно стоит остерегаться!

1. Маятник

Pendulum - отличная библиотека Python для работы с датой и временем. Эта библиотека может быть действительно полезна в случаях, когда задействованы часовые пояса. Лучшее в библиотеке то, что она наследуется от библиотеки Python DateTime, поэтому может работать и с этой библиотекой.

Мы можем установить библиотеку, используя следующую строку кода.

pip install pendulum

Хотите увидеть волшебство маятниковой библиотеки? Ознакомьтесь с приведенной ниже строкой кода.

import pendulum
past = pendulum.now().subtract(minutes=2)
past.diff_for_humans()

Преимущество использования маятникового модуля - удобство использования. Вы можете получить потрясающие результаты.

2. Великолепно

Большинство приложений Python, запускаемых из командной строки, выглядят скучно и скучно. Fabulous можно использовать, чтобы придать им красивый вид, добавив изображения, цветной текст на консоль.

Чтобы установить fabulous, нам нужно запустить следующую команду python.

pip install fabulous

Чтобы распечатать цветной текст на Терминале, мы можем использовать

from fabulous.color import bold, magenta, highlight_red
print(bold(magenta('''hello world
this is some new line
and here is the last line. :)
''')))

Эта библиотека поддерживает Python 2.6, 2.7, 3.3, 3.4, 3.5 и PyPy. Вы также можете протестировать его в Google Colab.

3. Pywebview

Pywebview - это библиотека Python для отображения содержимого HTML, CSS и JavaScript в форме графического интерфейса пользователя. Это означает, что с помощью этой библиотеки вы можете отображать свой веб-сайт или веб-страницу как настольное приложение.

Установите pywebview, используя следующую команду.

pip install pywebview

Чтобы запустить окно, отображающее данный веб-сайт, нам нужно запустить

import webview
webview.create_window(“Test window”, “target domain name”, width=400, height=200, fullscreen=False, resizable= true)
webview.start()

Откроется новое окно для веб-просмотра.

Хотите, чтобы следите за обновлениями больше похожих интересных статей о Python и науке о данных - рассмотрите возможность стать средним участником, используя мою реферальную ссылку: Https://pranjalai.medium.com/membership.

4. Сиборн

Seaborn - это библиотека, используемая для визуализации данных в проектах по науке о данных. Он построен на основе стандартной библиотеки визуализации Matplotlib и может делать графики более красочными и привлекательными.

Чтобы установить его, мы можем запустить следующую команду.

pip install seaborn

Чтобы построить линейный график с использованием набора данных, мы можем использовать:

import seaborn as sns
dataset=sns.load_dataset(“dataset name”)
sns.lineplot(x=”x-axis name”, y=”y-axis name”, data = dataset)

5. Псутил

Psutil - это полезный кроссплатформенный телефон с библиотекой Python, получающий информацию, относящуюся к системе. Можно собирать информацию о текущих процессах, использовании ЦП, использовании ОЗУ и т. Д. В системе.

Установите psutil, используя следующую команду.

pip install psutil

Чтобы рассчитать загрузку ЦП системой за 3 секунды, мы можем запустить:

import psutil
psutil.cpu_percent(interval=3)

6. PyGame

как следует из названия, это библиотека Python для создания игр. Он содержит множество графических и звуковых библиотек, которые разработчики могут использовать для создания игр. Также сложная игровая логика и физика также могут быть реализованы с помощью встроенных модулей PyGame.

Для установки PyGame нам нужно использовать:

pip install pygame

7. Pyforest

при работе над проектом по науке о данных нам необходимо импортировать множество библиотек, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и т. д. Библиотека Pyforest помогает нам импортировать все важные библиотеки вместе

Нам просто нужно выполнить следующую команду.

pip install pyforest

И вы можете получить доступ ко всем библиотекам, таким как NumPy, Pandas, Matplotlib, seaborn и т. Д. Pyforest также устанавливает некоторые другие важные библиотеки, такие как os, tqdm, re и т. Д.

8. Модин

Modin - это библиотека, которая улучшает рабочий процесс Pandas, используя все ядра машины вместо одного ядра. Это особенно полезно для повышения производительности при работе с большими наборами данных.

Вы можете установить библиотеку, используя строку кода.

pip install modin

Теперь вы можете установить его так, чтобы не вносить дальнейшие изменения в код.

import modin.pandas as pd

Это все, что тебе нужно сделать. Никаких дополнительных изменений в коде не требуется.

9. Pandas_profiling

Это библиотека Python, которую можно использовать для получения общего обзора набора данных, его атрибутов и корреляции между атрибутами.

Его можно установить с помощью команды, показанной ниже.

pip install pandas-profiling

Чтобы получить анализ фрейма данных и сохранить анализ в веб-формате, мы можем использовать

from pandas_profiling import ProfileReport
report = ProfileReport(dataframe)
report.to_file(output_file=’output.html’)

Вы можете в дальнейшем сохранить этот отчет как файл HTML или pdf для дальнейшего анализа.

Если вы ищете больше таких интересных возможностей python, то - вот книга по программированию на Python, которую я определенно рекомендую всем новичкам.

Заключение

Это несколько менее известных библиотек, которые можно использовать для улучшения вашего опыта кодирования и замены уже существующих стандартных библиотек Python. Вы можете получить подробное руководство о библиотеках на страницах документации, так как большинство из них имеют открытый исходный код.

Эти библиотеки определенно могут облегчить вашу жизнь как разработчика.

Примечание. Эта статья содержит партнерскую ссылку. Это означает, что если вы нажмете на него и решите купить ресурс, на который я указал выше, небольшая часть вашей абонентской платы перейдет мне.

Тем не менее, рекомендуемый ресурс испытан мной и помог мне на моем пути к карьере в области науки о данных.

Перед тем, как уйти…

Если вам понравилась эта статья и вы хотите, чтобы следите за обновлениями больше интересных статей о Python и науке о данных, рассмотрите возможность стать средним участником, нажав здесь Https://pranjalai.medium.com/membership.

Пожалуйста, рассмотрите возможность регистрации по моей реферальной ссылке. Таким образом, часть членского взноса достается мне, что побуждает меня писать более интересные материалы о Python и Data Science.

Кроме того, не стесняйтесь подписаться на мою бесплатную рассылку новостей: Информационная рассылка Пранджала.