提升Python技能：20个鲜为人知但强大的库
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更新于2024-07-18
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《20个Python库：你可能未使用但应掌握》是一本由Caleb Hattingh编著的书籍，它针对那些在Python编程领域中不太常用但极其强大的标准库和第三方库进行了深入解析。这本书旨在帮助Python学习者和开发者拓宽视野，提升对Python生态系统的理解，尤其是在日常开发中可能被忽视的一些高效工具。
书中详细介绍了20个库，包括但不限于：
1. **Python标准库**：尽管有些库可能不如Numpy、Pandas或Matplotlib那样广为人知，但它们提供了基础且不可或缺的功能，如os、sys、re等，对于理解语言底层原理和实现基础操作至关重要。
2. **第三方库**：作者着重推荐了一些鲜为人知但实用的第三方库，如asyncio用于异步编程，SQLAlchemy处理数据库交互，requests进行HTTP请求，Pygments用于代码高亮显示，以及Click用于构建命令行界面等。这些库可以显著简化开发流程，提高效率。
3. **数据处理与分析**：书中涵盖了Numexpr、Pandas-Profiling等用于数据分析的库，它们可以提供高效的数据预处理和探索性分析能力，对于数据科学项目尤其有用。
4. **网络爬虫与抓取**：Scrapy和Requests-HTML这类库能帮助开发者轻松地抓取网站数据，这对于自动化数据采集和监控有重要作用。
5. **机器学习与人工智能**：尽管TensorFlow和Keras是热门选择，但Theano和Lasagne等库也有独特之处，适合对深度学习理论和技术感兴趣的读者。
6. **科学计算与可视化**：除了科学计算库如SciPy和SymPy，还有Bokeh这样的高级数据可视化库，可以制作出高质量的交互式图表。
7. **Web框架与微服务**：Flask和Django虽是主流，但轻量级的FastAPI和Tornado也有其特定场景下的优势，适用于小型应用和API开发。
8. **测试与调试**：尽管unittest和pytest是常见的测试工具，但unittest.mock和hypothesis等库在复杂场景下能提供更精细的控制和更高的测试覆盖率。
通过阅读这本书，读者不仅能了解这些库的基本用法，还能学习如何根据实际需求选择和组合库，以实现更加灵活和高效的编程。《20个Python库：你可能未使用但应掌握》是一本值得所有Python开发者珍藏的参考资料，能够帮助他们在技术栈的深度和广度上取得更大的突破。
@contextmanager
def timing(label: str):
t0 = perf_counter()
yield lambda: (label, t1 - t0)
t1 = perf_counter()
with timing('Array tests') as total:
with timing('Array creation innermul') as inner:
x = array('d', [0] * 1000000)
with timing('Array creation outermul') as outer:
x = array('d', [0]) * 1000000
print('Total [%s]: %.6f s' % total())
print(' Timing [%s]: %.6f s' % inner())
print(' Timing [%s]: %.6f s' % outer())
The array module in the standard library has an unusual
approach to initialization: you pass it an existing sequence, such
as a large list, and it converts the data into the datatype of your
array if possible; however, you can also create an array from a
short sequence, after which you expand it to its full size. Have
you ever wondered which is faster? In a moment, we’ll create a
timing context manager to measure this and know for sure!
The key step you need to do to make your own context manager
is to use the @contextmanager decora
tor.
The section before the yield is where you can write code tha
t
must execute before the body of your context manager will run.
Here we record the timestamp before the body will run.
The yield is where execution is transferred to the body of your
con
text manager; in our case, this is where our arrays get cre‐
ated. You can also return data: here I return a closure that will
calculate the elapsed time when called. It’s a little clever but
hopefully not excessively so: the nal time t1 is ca
ptured within
the closure even though it will only be determined on the next
line.
After the yield, we write the code tha
t will be executed when
the context manager finishes. For scenarios like file handling,
this would be where you close them. In this example, this is
where we record the final time t1.
The Standard Library | 7
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