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收藏這五個優秀Python庫,事半功倍!

來源: 責編: 時間:2023-11-28 09:34:11 220觀看
導讀Python作為一種流行的編程語言,擁有豐富的生態系統和強大的庫支持,可以幫助開發人員事半功倍。在本文中,筆者將介紹五個頂級Python庫,這些庫在各個領域都具有卓越的功能和靈活的應用。1. pybboxes
pybboxes是一個用于處理

Python作為一種流行的編程語言,擁有豐富的生態系統和強大的庫支持,可以幫助開發人員事半功倍。在本文中,筆者將介紹五個頂級Python庫,這些庫在各個領域都具有卓越的功能和靈活的應用。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

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1. pybboxes

pybboxes是一個用于處理邊界框(bounding box)的Python庫。它提供了一組方便的函數和工具,用于創建、操作和計算邊界框的各種屬性。使用pybboxes,可以執行以下操作:HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

  • 創建邊界框
  • 操作邊界框
  • 計算邊界框屬性
  • 邊界框格式轉換

2. Whylogs

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Whylogs是一個用于數據日志記錄和分析的開源Python庫。它提供了一種簡單的方式來生成和記錄數據的摘要信息,包括數據的描述統計、數據類型、空值比例以及其他有用的統計指標。它可以與常見的數據處理和分析工具(如Pandas和Apache Spark)無縫集成,以便在數據處理流程中使用。使用Whylogs,可以執行以下操作:HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

  • 數據摘要:Whylogs可以生成數據的摘要信息,包括描述統計、數據類型分布、空值比例等,幫助我們快速了解數據的特征。
  • 數據監控:Whylogs可以幫助我們監控數據的質量和變化。它可以自動記錄并跟蹤數據的統計指標,以便在數據發生變化時進行比較和分析。
  • 數據可視化:Whylogs提供了可視化工具,幫助我們更直觀地理解數據的摘要信息和變化趨勢。
  • 可擴展性:Whylogs是可擴展的,可以適應大規模數據和分布式計算環境。它可以與Apache Spark等大數據處理框架集成,以處理大規模數據集。

3. python-benedict

python-benedict是一個Python庫,用于處理復雜嵌套數據結構,如字典(dict)和列表(list)。它提供了一組方便的方法,使得對這些數據結構的操作更加簡單和直觀。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

使用python-benedict,可以輕松地進行數據的導入、導出、合并、轉換和查詢等操作。它支持多種數據格式,包括JSON、YAML、INI等,可以方便地將數據結構轉換為這些格式,并進行讀寫操作。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

以下是一個使用python-benedict的簡單示例:HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

d = benedict()# 檢查字典是否為空print(d.is_empty())  # -> True# 獲取字典的鍵列表keys = d.keys()print(keys)  # -> []# 更新字典中的值d.update({'profile': {'age': 30}})print(d)  # -> { 'profile': { 'age': 30 } }# 獲取字典的值age = d.get('profile.age')print(age)  # -> 30# 檢查字典中是否存在指定的鍵print(d.has_key('profile.age'))  # -> True# 獲取字典的大小(鍵的數量)size = d.size()print(size)  # -> 1# 清空字典d.clear()print(d)  # -> {}# 從其他字典加載數據other_dict = {'profile': {'firstname': 'John'}}d.load(other_dict)print(d)  # -> { 'profile': { 'firstname': 'John' } }# 將字典轉換為JSON字符串json_data = d.to_json()print(json_data)  # -> {"profile": {"firstname": "John"}}# 從JSON字符串加載數據d.load_json(json_data)print(d)  # -> { 'profile': { 'firstname': 'John' } }# 將字典轉換為YAML字符串yaml_data = d.to_yaml()print(yaml_data)  # -> profile:/n  firstname: John/n# 從YAML字符串加載數據d.load_yaml(yaml_data)print(d)  # -> { 'profile': { 'firstname': 'John' } }

4. Memray

Memray是一個內存分析器,它可以幫助我們識別和解決Python代碼、本機擴展模塊和Python解釋器的內存分配問題。它提供了全面的內存使用情況視圖,并生成各種報告,如火焰圖,幫助我們分析收集的數據并定位內存泄漏和熱點問題。使用Memray,可以執行以下操作:HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

  • 跟蹤內存分配:Memray能夠跟蹤 Python 代碼、本機擴展模塊和 Python 解釋器本身中的內存分配,提供全面的內存使用情況視圖。
  • 生成報告:Memray生成各種報告,包括火焰圖,以可視化內存使用情況和調用關系。這有助于分析收集的數據,并找出潛在的內存泄漏和熱點問題。
  • 多線程支持:Memray可以與 Python 和本機線程一起使用,使其成為調試多線程程序中內存問題的強大工具。
  • 高性能:Memray的性能很高,可以處理大型應用程序的內存分析任務。

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5. Ruff

Ruff是一個用Rust編寫的極其快速的Python linter。它比現有的linter快10~100倍。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

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除了linting之外,Ruff還可以用作高級代碼轉換工具,能夠升級類型注釋、重寫類定義、排序導入等等。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

它是一個功能強大的工具,旨在取代各種其他工具,包括 Flake8、isort、pydocstyle、yesqa、eradicate,甚至 pyupgrade 和 autoflake 的子集,同時以閃電般的速度執行。HBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

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