생산적이고 유용한 Python 라이브러리 목록

소수의 사람들만 알고 있는 비열한 Python 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 일일 생산성을 향상시키는 데 정말 인상적입니다.

1- 시작

핍 설치 시작

사용자 인터페이스에 관한 한 대부분의 Python 프로그램은
명령줄 응용 프로그램으로 시작하며 많은 프로그램이 그대로 유지됩니다.
사용자에게 가능한 최고의 경험을 제공하는 것이 합리적입니다 . 이러한 프로그램의 경우 옵션은 명령줄 인수로 지정되며
Python 표준 라이브러리는 이를 지원하는 argparse 라이브러리를 제공합니다.
argparse는 명령줄 처리를 위한 강력하고 견고한 구현
이지만 사용하기에 다소 장황합니다. 예를 들어, 여기에 명령줄에
전달된 두 개의 숫자를 추가하는 매우 간단한 스크립트가 있습니다 .

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)

핍 설치 colorama

많은 데스크톱 Python 프로그램은 명령줄에서만 사용되므로 가능한 한 사용자 경험을 개선하기
위해 할 수 있는 모든 작업을 수행하는 것이 좋습니다 .
색상을 사용하면
사용자 인터페이스를 크게 개선할 수 있으며 colorama를 사용하면
명령줄
응용 프로그램에 색상 스플래시를 매우 쉽게 추가할 수 있습니다.

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)

핍 설치 pyqtgraph
python -m pyqtgraph.examples

Python에서 가장 인기 있는 차트 플로팅 라이브러리는 matplotlib이지만
훌륭한 대안인 pyqtgraph에 대해 들어본 적이 없을 수도 있습니다.
Pyqtgraph는 matplotlib를 일대일로 대체하지 않습니다. 오히려
다양한 기능 선택을 제공하며 특히
실시간 및 대화형 시각화에 탁월합니다.

4. 파이웹뷰

Pywebview는 시스템 네이티브 "웹 보기" 창을 래핑하는 GUI 창을 만드는 한 줄 명령을 제공합니다 .
이것을 Flask 또는 Bottle과 같은 Python 웹 앱과 결합하면 브라우저 공간에서 개발된 최신 GUI 기술을 활용하면서
GUI로 로컬 애플리케이션을 매우 쉽게 만들 수 있습니다 . 시스템 기본 브라우저 위젯을 사용하는 이점은 잠재적으로 큰 애플리케이션 번들을 사용자에게 배포할 필요가 없다는 것입니다.

5. psutil

Psutil은 시스템 정보에 대한 완전한 액세스를 제공합니다. 다음은
5초 동안 샘플링된 CPU 로드에 대한 기본 보고서의 간단한 예입니다.

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

Watchdog은 파일 시스템의 변경 사항에 대한 알림을 수신하기 위한 고품질 크로스 플랫폼 라이브러리입니다. 이러한 파일 시스템 알림은
많은 자동화 응용 프로그램의 기본 요구 사항이며 Watchdog은 시스템 이벤트에 대한 알림
의 모든 하위 수준 및 플랫폼 간 세부 정보를 처리합니다 .
그리고 Watchdog의 가장 좋은 점은
폴링을 사용하지 않는다는 것입니다.

7. 파이썬

ptpython은 멋진 대화식 Python 경험을 제공하는 대체 인터프리터 인터페이스입니다
. 따라서 ptpython은
자신의 프로젝트에 포함할 수 있는 라이브러리라기보다는 도구에 가깝지만 정말 좋은 도구입니다! 기본 인터페이스

8. 화살

의견은 다르지만 표준 라이브러리의 datetime 모듈이 사용하기에 혼란스럽다는 사람들이 있습니다. 처음 몇 단락에 있는 모듈 설명서 자체에서 그 이유를 설명합니다.
날짜와 시간을 나타내는 단순 개체와 인식 개체를 모두 제공합니다. 순진한
사람들이 혼란의 원인이 됩니다. 애플리케이션 개발자는 시간대가 매우 중요한
프로젝트에서 작업하는 자신을 점점 더 많이 발견하기 때문입니다. 클라우드 인프라와 SaaS(software-as-a-service) 응용 프로그램의 급격한 증가 로 인해 응용 프로그램이 개발자가 있는 곳과 다른 시간대 (예: 서버)에서 자주 실행되고 또 다른 곳에서 실행되는
현실에 기여했습니다. 사용자가 있습니다.

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

parsedatetime은 텍스트를 날짜와 시간으로 구문 분석하는 데 중점을 둔 멋진 라이브러리입니다. 예상한 대로
pip install parsedatetime으로 얻을 수 있습니다. 공식 문서는
API와 매우 유사하여 라이브러리가 제공하는 것에 대한 빠른 개요를 얻는 것이 예상보다 어렵지만 광범위한 테스트 스위트를 탐색하여 사용 가능한 것에 대한
꽤 좋은 아이디어를 얻을 수 있습니다 .

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()))

봇 및 기타 모니터링 및 자동화 애플리케이션 생성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 애플리케이션의 경우 일반적인 요구 사항은 지정된 시간 또는
지정된 간격으로 작업을 수행하는 것입니다. 이 기능은 표준 라이브러리의 sched 모듈에서 제공합니다.
Linux의 cron 및 Windows 작업 스케줄러와 같은 운영 체제에서 제공하는 유사한 도구가 이미 있지만
Python 자체의 sched 모듈을 사용하면
이러한 플랫폼 차이를 무시할 수 있을 뿐만 아니라 예약된 작업을
다른 많은 기능이 있을 수 있는 프로그램에 통합할 수 있습니다.

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.')

핍 설치 플릿

flit 은 Python 패키지를 Python Package Index(PyPI)에 제출하는 프로세스를 대폭 간소화하는 도구입니다 . 전통적인
프로세스는 setup.py 파일을 생성하는 것으로 시작합니다. 어떻게 해야 하는지 알아내는 것만으로 도 무엇을 해야 하는지
이해하는 데에도 상당한 양의 작업이 필요합니다 .
대조적으로 flit는 구성 파일을 대화식으로 생성하며 일반적인 간단한 패키지의 경우 거의 즉시 PyPI에 업로드할 준비가 됩니다
.

12. 볼튼

Boltons 라이브러리 는 직면할 수 있는 다양한 상황을 다루는 범용 Python 모듈 모음입니다 . 도서관
은 잘 관리되고 고품질입니다.
도구 세트 에 추가할 가치가 있습니다 .

12. 싸이썬

Cython은 마법의 도구입니다!
대부분의 마법 장치와 마찬가지로 그것이 무엇인지 정확히 설명하기는 어렵습니다 . Cython은 Python 소스 코드를 C 소스 코드로 변환하는 도구입니다.
이 새 코드는 CPython 런타임에 연결된 네이티브 바이너리 로 컴파일됩니다 .

13. 멋진 파이썬

마지막으로 우리는 굉장한 파이썬을 가지고 있습니다. 라이브러리가 아니라
많은 도메인을 다루는 고품질 Python 라이브러리의 거대하고 엄선된 목록 입니다
. 이전에 이 목록을 본 적이 없는 경우
검색하기 전에 시간을 예약하십시오. 일단 시작하면
자신을 찢는 데 어려움을 겪을 것입니다!