生産的で役立つ Python ライブラリのリスト

Python には、少数の人だけが知っている卑劣なライブラリがいくつかあります。これらのライブラリは、日々の生産性を向上させるのに非常に優れています。

1- 始まります

pipのインストールが始まります

ユーザー インターフェイスに関する限り、ほとんどの Python プログラムは
コマンド ライン アプリケーションとして開始され、多くはそのままです。
ユーザーにできる限り最高のエクスペリエンスを提供することは理にかなっています。このようなプログラムの場合、オプションはコマンドライン引数で指定され、
Python 標準ライブラリはこれを支援する argparse ライブラリを提供します。
argparse はコマンドライン処理のための堅牢で確実な実装です
が、使用するとやや冗長になります。たとえば、ここにはコマンド ラインで
渡された 2 つの数値を加算する非常に単純なスクリプトがあります。

import begin
@begin.start(auto_convert=True)
def main(a: 'First value' = 0.0, b: 'Second value' = 0.0):
""" Add two numbers """
  print(a + b)

pip インストール colorama

デスクトップ Python プログラムの多くはコマンド ラインでのみ使用されるため、
ユーザーのエクスペリエンスをできる限り向上させるためにできる限りのことを行うのは理にかなっています。色を使用すると
、ユーザー インターフェイスが大幅に改善され、colorama を使用すると、
コマンド ライン
アプリケーションに色のしぶきを追加することが非常に簡単になります。

from colorama import init, Fore, Back, Style
init(autoreset=True)
messages = ['blah blah blah',(Fore.LIGHTYELLOW_EX + Style.BRIGHT
+ BACK.MAGENTA + 'Alert!!!'),'blah blah blah']
for m in messages:
  print(m)

pip install pyqtgraph
python -m pyqtgraph.examples

Python で最も人気のあるチャート プロット ライブラリは matplotlib ですが、
すばらしい代替ライブラリである pyqtgraph についてはまだ聞いたことがないかもしれません。
Pyqtgraph は matplotlib を 1 対 1 で置き換えるものではありません。むしろ、
さまざまな機能を選択でき、特に
リアルタイムでインタラクティブな視覚化に優れています。

4.pywebview

Pywebview は、システム ネイティブの「Web ビュー」ウィンドウをラップする GUI ウィンドウを作成する1 行のコマンドを提供します。
これを Flask や Bottle などの Python Web アプリと組み合わせることで、ブラウザ空間で開発された最新の GUI テクノロジを活用しながら、
GUI を備えたローカル アプリケーションを非常に簡単に作成できるようになります。システム ネイティブ ブラウザ ウィジェットを使用する利点は、大規模になる可能性のあるアプリケーション バンドルをユーザーに配布する必要がないことです。

5. psutil

Psutil はシステム情報への完全なアクセスを提供します。以下は、
5 秒にわたってサンプリングされた CPU 負荷の基本レポートの簡単な例です。

import psutil
cpu = psutil.cpu_percent(interval=5, percpu=True)
print(cpu)

Watchdog は、ファイル システムの変更通知を受信するための高品質のクロスプラットフォーム ライブラリです。このようなファイル システム通知は
、多くの自動化アプリケーションにおける基本的な要件であり、 Watchdog は、システム イベントに関する通知
の低レベルおよびクロスプラットフォームの詳細をすべて処理します。
そして、Watchdog の優れた点は
、ポーリングを使用しないことです。

7.ptpython

ptpython は代替インタプリタ インターフェイスであり、美しい
インタラクティブな Python エクスペリエンスを提供します。そのため、ptpython は
独自のプロジェクトに含めるライブラリというよりはツールに近いものですが、なんと素晴らしいツールでしょう。基本的なインターフェースを備えた

8. 矢

意見は異なりますが、標準ライブラリの datetime モジュールの使い方がわかりにくいと感じる人もいます。モジュールのドキュメント自体は、最初の数段落でその理由を説明しています。
日付と時刻を表す単純なオブジェクトと認識可能なオブジェクトの両方が提供されています。アプリケーション開発者はタイムゾーンが非常に重要なプロジェクトに取り組むことが増えているため、単純な
ものは混乱の原因となります。クラウド インフラストラクチャと Software-as-a-Service アプリケーションの劇的な台頭により、アプリケーションは開発者がいる場所とは異なるタイムゾーン (サーバー上など) で実行されることが多くなり、また開発者がいる場所とはまた異なるタイムゾーンで実行されることが多くなりました。ユーザーの位置が特定されます。

import arrow
t0 = arrow.now()
print(t0)
t1 = arrow.utcnow()
print(t1)
difference = (t0 - t1).total_seconds()
print('Total difference: %.2f seconds' % difference)

parsedatetime は、テキストを日付と時刻に解析することに重点を置いた素晴らしいライブラリです。
ご想像のとおり、 pip install parsedatetime で取得できます。公式ドキュメントは非常に API に似ているため、ライブラリが提供するものの概要を
簡単に把握するのは思った以上に困難ですが、広範なテスト スイートを参照することで、何が利用できるのかについてかなりのアイデアを得ることができます。

import parsedatetime as pdt
cal = pdt.Calendar()
examples = [
"2016-07-16",
"2016/07/16",
"2016-7-16",
"2016/7/16",
"07-16-2016",
"7-16-2016",
"7-16-16",
"7/16/16",
]
print('{:30s}{:>30s}'.format('Input', 'Result'))
print('=' * 60)
for e in examples:
  dt, result = cal.parseDT(e)
  print('{:<30s}{:>30}'.format('"' + e + '"', dt.ctime()))

ボットやその他の監視および自動化アプリケーションの作成に対する関心が高まっています。これらのアプリケーションの共通の要件は、指定された時間または指定された間隔でアクションを実行することです
。この機能は、標準ライブラリの sched モジュールによって提供されます。
Linux の cron や Windows タスク スケジューラなど、オペレーティング システムによって提供される同様のツールがすでにあります
が、Python 独自の sched モジュールを使用すると、これらのプラットフォームの違いを無視できるだけ
でなく、スケジュールされたタスクを
他の多くの機能を持つプログラムに組み込むことができます。

import sched
import time
from datetime import datetime, timedelta
scheduler = sched.scheduler(timefunc=time.time)
def saytime():
  print(time.ctime())
  scheduler.enter(10, priority=0, action=saytime)
saytime()
try:
  scheduler.run(blocking=True)
except KeyboardInterrupt:
  print('Stopped.')

pip インストールフリット

flit は、Python パッケージを Python Package Index (PyPI) に送信するプロセスを大幅に簡素化するツールです。従来の
プロセスは、setup.py ファイルを作成することから始まります。その方法を考えるだけでも、何をすべきかを理解するだけ
でもかなりの労力を必要とします。対照的に、flit は構成ファイルを対話的に作成し、典型的な単純なパッケージの場合は、ほぼすぐに PyPI
にアップロードする準備が整います。

12.ボルトン

ボルトン ライブラリは、遭遇する可能性のある幅広い状況をカバーするPython モジュールの汎用コレクションです。ライブラリ
はよく管理されており、高品質です。
ツールセットに追加する価値は十分にあります。

12.サイソン

サイソンは魔法の道具です！
ほとんどの魔法の装置と同様に、それが何であるかを正確に説明するのは困難です。Cython は、Python ソース コードを C ソース コードに変換するツールです。この新しいコードは、
CPython ランタイムにリンクされたネイティブ バイナリにコンパイルされます。

13. 素晴らしいパイソン

最後に、awesome-python を紹介します。これはライブラリではなく、
多数のドメインをカバーする高品質の Python ライブラリの厳選された巨大なリストです
。これまでにこのリストを見たことがない場合は、
閲覧する前に必ず時間を確保してください。一度読み始めると、
最後まで読むのは難しいでしょう。