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Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Die am meisten untersch?tzten Python-Bibliotheken, die Sie sofort verwenden sollten

Die am meisten untersch?tzten Python-Bibliotheken, die Sie sofort verwenden sollten

Nov 03, 2024 am 07:02 AM

The ost Underrated Python Libraries You Should Start Using Right Now

?Warten Sie … es gibt andere Python-Bibliotheken als Pandas und NumPy?“

Wenn Sie das gerade gedacht haben: Willkommen im Club! Sicher, Pandas und NumPy sind gro?artig, aber es gibt eine ganze Welt untersch?tzter Python-Bibliotheken, die Sie wie einen Coding-Zauberer aussehen lassen k?nnen ??♂? (meine Lieblingsarbeit, ehrlich gesagt).

In diesem Beitrag stelle ich Ihnen 5 versteckte Sch?tze im Python-?kosystem vor. Wenn Sie diese Bibliotheken verwenden, werden die Leute denken, Sie seien eine Art Python-Zauberer (keine Sorge, ich werde ihnen nicht sagen, wie einfach es war).

Und wenn Sie ein fauler Entwickler sind (wie ich), k?nnen Sie die Recherche überspringen und sich einfach für meinen Beehive-Newsletter anmelden (der v?llig kostenlos ist), in dem ich Ihnen regelm??ig Code, Hacks und lebensrettende Bibliotheken direkt zusende Posteingang. Kein Spam, nur Code.

Okay, fangen wir an!

1. Reichhaltig: Wundersch?ne Konsolenausgabe, kinderleicht

Waren Sie jemals neidisch auf die schicken, farbenfrohen Terminalausgaben, die Sie online sehen? NEIN? Nun, jetzt wirst du es sein.

Mit Rich k?nnen Sie Ihrer Terminalausgabe in nur wenigen Codezeilen hübsche Farben, Fortschrittsbalken und sogar Markdown-Unterstützung hinzufügen. Es ist im Grunde so, als würde man Ihrem Terminal ein Leuchten verleihen.

from rich.console import Console
console = Console()

# Welcome to the world of fancy console output
console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")

Warum Sie es lieben werden: Weil einfacher Text langweilig ist und Sie jetzt Ihre Kollegen mit einem Terminal bel?stigen k?nnen, das aussieht, als würde es für einen Science-Fiction-Film vorsprechen. ?

2. Typer: CLI-Tools erstellen, ohne weinen zu wollen

Das Erstellen von Befehlszeilenschnittstellen (CLI) in Python kann sich manchmal wie ein Kampf mit der Tastatur anfühlen. Dann kommt Typer ins Spiel, die Bibliothek, die CLI-Tools so einfach macht, dass Sie sich fragen werden, ob Sie schummeln.

import typer
# Behold! The world's simplest CLI
def greet(name: str):
    print(f"Hello, {name}! ?")
if __name__ == "__main__":
   # Trust me, this one line is about to blow your mind
    typer.run(greet)

Warum Sie es lieben werden: Eine Zeile zum Erstellen einer voll funktionsf?higen CLI-App. Es ist wie Magie, aber ohne Zylinder und Hasen. Au?erdem kann man auf Partys Dinge sagen wie ?Ich habe ein CLI-Tool gemacht“. ?

3. Pfeil: Zeitzonen ohne den Verstand zu verlieren

Das Arbeiten mit Daten und Zeitzonen in Python ist wie der Versuch, IKEA-M?bel zusammenzubauen – ohne Anleitung. Arrow ist hier, um Ihren Verstand zu retten.

import arrow
now = arrow.now()

# Because we're too fancy for basic datetime
print(now.shift(hours=+1).format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))

Warum Sie es lieben werden: Sie müssen keine alten Zeitzonenschriftrollen mehr entziffern. Jetzt k?nnen Sie Datums- und Uhrzeitangaben wie ein Profi manipulieren und dabei so tun, als ob Sie die Zeitzonen vollkommen verstehen. ?

4. Pydantic: Datenvalidierung richtig gemacht

Haben Sie schon einmal versucht, Daten manuell zu validieren? NEIN? Nun, Sie haben Glück. Es sind Kopfschmerzen. Aber mit Pydantic macht die Datenvalidierung Spa? (ja, das habe ich gerade gesagt).

from rich.console import Console
console = Console()

# Welcome to the world of fancy console output
console.print("Hello, [bold magenta]World![/bold magenta] ?")

Warum Sie es lieben werden: Die Datenvalidierung muss nicht dazu führen, dass Sie Ihren Laptop aus dem Fenster werfen m?chten. Mit Pydantic ist es so, als ob Sie einen integrierten Korrekturleser für Ihren Code h?tten. ?

5. Loguru: Protokollierung ohne Setup-Kopfschmerzen

Das Anmelden bei Python kann … ?hm, mühsam sein. Geben Sie Loguru ein, das das Einrichten von Protokollen so einfach macht, dass es (wahrscheinlich) sogar Ihr Hund k?nnte.

import typer
# Behold! The world's simplest CLI
def greet(name: str):
    print(f"Hello, {name}! ?")
if __name__ == "__main__":
   # Trust me, this one line is about to blow your mind
    typer.run(greet)

Warum Sie es lieben werden: Eine Zeile, keine Einrichtung, und jetzt sagt Ihnen Ihr Code, was schief l?uft, ohne Sie ins Trudeln zu bringen. Es ist Protokollierung ohne emotionalen Zusammenbruch. ?

Fazit: Machen Sie weiter und programmieren Sie (aber nutzen Sie diese Bibliotheken)

Da haben Sie es – 5 Python-Bibliotheken, die ernsthaft untersch?tzt werden und Ihnen Stunden an Arbeit ersparen werden. Probieren Sie sie aus, und bald werden Sie coole Einzeiler h?ren wie: ?Oh ja, ich habe mit Typer ein CLI-Tool erstellt“ oder ?Sie verwenden immer noch einfache Protokolle?“ Ich bin zu Loguru gewechselt.

Und wenn Sie ein fauler Entwickler sind (wie ich), vergessen Sie nicht, sich für meinen Beehive-Newsletter anzumelden (der v?llig kostenlos ist). Ich liefere weitere versteckte Python-Sch?tze, Tipps und Tricks direkt in Ihren Posteingang, damit Sie weniger Zeit mit Googeln verbringen und mehr Zeit damit haben, wie ein Genie auszusehen. ??

Viel Spa? beim Codieren!

FAQs zu untersch?tzten Python-Bibliotheken

Warum sollte ich diese weniger bekannten Python-Bibliotheken anstelle der bekannteren verwenden?
W?hrend beliebte Bibliotheken wie Pandas und NumPy fantastisch sind, bieten diese untersch?tzten Bibliotheken speziellere Funktionen, die Ihnen in bestimmten Bereichen wie Terminalausgabe, Protokollierung und CLI-Erstellung Zeit und Mühe sparen k?nnen.

  1. Kann ich diese Bibliotheken in jedem Python-Projekt verwenden?

Ja! Diese Bibliotheken sind ?u?erst vielseitig und k?nnen in einer Vielzahl von Python-Projekten verwendet werden, von kleinen Skripten bis hin zu umfangreichen Anwendungen. Sie lassen sich auch nahtlos in andere Bibliotheken und Frameworks integrieren.

  1. Wird Rich dafür sorgen, dass mein Terminal wirklich hübsch aussieht, oder ist das nur ein Hype?

Reich ist nicht nur ein Hype! Es transformiert Ihre Terminalausgabe wirklich mit Farben, Formatierungen und Fortschrittsbalken. Es ist wie der Maskenbildner der Python-Bibliotheken – es l?sst Ihr Terminal ohne zus?tzlichen Aufwand fabelhaft aussehen.

  1. Ich bin neu in Python. Werden diese Bibliotheken zu fortgeschritten für mich sein?

überhaupt nicht! Jede dieser Bibliotheken wurde ausgew?hlt, weil sie die Aufgaben auch für Anf?nger vereinfacht. Sie reduzieren die Komplexit?t und machen das Programmieren unterhaltsamer und intuitiver. Sie werden im Handumdrehen wie ein Profi aussehen!

  1. Wie kann ich am einfachsten mit diesen Bibliotheken beginnen?

Codeausschnitte und Dokumentation finden Sie auf der Website jeder Bibliothek. Wenn Sie sich besonders faul fühlen (wie ich), melden Sie sich einfach für meinen Newsletter an (der v?llig kostenlos ist), in dem ich Ihnen Tipps, Tricks, und vorgefertigten Code direkt in Ihren Posteingang. Sie müssen nicht stundenlang googeln!

  1. Arbeiten diese Bibliotheken gut zusammen?

Absolut! Diese Bibliotheken k?nnen unabh?ngig voneinander oder zusammen in gr??eren Projekten verwendet werden. Sie k?nnen beispielsweise Rich für die Ausgabe, Loguru für die Protokollierung und Typer für Ihre Befehlszeilenschnittstellen verwenden, alles in einem Projekt.

  1. Wie verbessern diese Bibliotheken meine Produktivit?t als Entwickler?

Sie entfernen viel Standardcode und erm?glichen es Ihnen, sich auf die Kernlogik Ihrer Anwendung zu konzentrieren. Ganz gleich, ob es um die Verwaltung von Zeitzonen, die Erstellung von CLI-Tools oder die Protokollierung geht, diese Bibliotheken kümmern sich um die sich wiederholenden Aufgaben und geben Ihnen mehr Zeit für die Arbeit an den unterhaltsamen Teilen.

  1. Wie kann ich mehr über solche coolen Python-Bibliotheken erfahren?

Einfach! Abonnieren Sie meinen Beehive-Newsletter (komplett kostenlos), in dem ich regelm??ig versteckte Python-Juwelen, Tipps und gebrauchsfertigen Code ver?ffentliche. Sie werden der Erste sein, der von diesen Tools erf?hrt, bevor sie zum Mainstream werden!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie am meisten untersch?tzten Python-Bibliotheken, die Sie sofort verwenden sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Was sind Python -Typ -Hinweise? Was sind Python -Typ -Hinweise? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

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Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Tutorial Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Wie man eine API mit Python testet Wie man eine API mit Python testet Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Python variabler Umfang in Funktionen Python variabler Umfang in Funktionen Jul 12, 2025 am 02:49 AM

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

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