9款强大的Python工具包,第5款神器期待已久!
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Python是一门简洁、优美且强大的编程语言,它的强大,很大一部分原因来自于丰富的第三方工具包。
通过这些第三方工具包,它可以轻松应对机器学习、数据分析、前端、后端等不同种类的需求和工具,这使得它的应用范围几乎覆盖了当前各大主流方向。
就如同前面所说,它的强大,离不开丰富的第三方工具包,pandas、TensorFlow、matplotlib等,这些完善的工具包,让它不仅可以用于模型训练、数据处理,还可以用于开发游戏、数据可视化。
本文,就来给大家介绍9款超级好用的Python工具包。其中,第5款彻底解决了数据分析一大痛点!
pyinspect
image在大一些的项目开发过程中,会写很多实现不同功能的函数,久而久之,很多函数的名称都记不太清。
pyinspect[1]可以给你提供强有力的帮助!
你不仅可以在Python代码中像调用函数一样使用它,也可以在命令行下像命令行工具那样使用pyinspect。
pyinspect允许根据函数和类方法的名称搜索它们,并打印出一个清晰的列表,其中包含满足搜索条件的所有函数。你还可以使用pyinspect在终端中直接打印函数的代码,这样就可以在不打开任何文件的情况下提示它所做的工作。
jazzit
如果你的代码在支撑过程中报错了,你该怎么能够感知到这个错误?
当我们执行一个运行时间较长的工程时,不可能一直盯着屏幕,直到它运行完成。
但是,如果这期间它出现了错误,我们却没有感知,这样势必会浪费掉大量时间。
jazzit[2]可以你的代码<typo id="typo-657" data-origin="再" ignoretag="true">再</typo>运行/出错时播放对应的声音,以此来给你对应的提醒。
安装
<pre language="javascript" code_block="true">$ pip install jazzit
</pre>
示例
<pre language="javascript" code_block="true">from jazzit import error_track
@error_track("curb_your_enthusiasm.mp3", wait=7)
def run():
for num in reversed(range(10)):
print(10/num)
if name == "main":
run()
</pre>
这样,你就可以对你的代码运行情况有更加直观的感知!
mach-nix
image目前Python包/环境管理工具可以说是有非常多的选择,pip、pipenv、conda等。
但是,现有的Python软件包管理工具都无法实现可复用性,而且需要额外的虚拟化层。
而mach-nix旨在通过提供一种简单的使用Nix的方式来解决这些问题。
Nix是一款操作系统包管理工具,和RPM、APT一样。
通过与Nix的结合,mach-nix使得创建和共享Python环境变得更加容易,大大提升了它的可复用性和可移植性。
安装
可以通过pip进行安装:
<pre language="javascript" code_block="true">$ pip install git+git://github.com/DavHau/mach-nix@3.0.1
</pre>
也可以通过nix进行安装:
<pre language="javascript" code_block="true">$ nix-env -if https://github.com/DavHau/mach-nix/tarball/3.0.1 -A mach-nix
</pre>
下面,来看一下用mach-nix通过requirements.txt创建Python环境的示例:
<pre language="javascript" code_block="true">$ mach-nix env ./env -r requirements.txt
</pre>
Papis
imagePapis是一个功能强大且高度可扩展的基于命令行的文档和书目管理工具。
它可以从Dropbox、rsync、OwnCloud、GoogleDrive等主流网盘进行文档同步。也支持与其他同事进行共享文档,便于团队协作。
Papis还支持文档导出,可以导出bibtex、yaml等格式。
在兼容方面,Papis做的也很好。它可以使用papis-zotero和Zotero这款强大且开源的文献管理工具进行结合使用。
示例
首先,安装papis:
<pre language="javascript" code_block="true">$ pip install papis
</pre>
其次,下载2份示例PDF文档:
<pre language="javascript" code_block="true"> wget http://www.ams.org/notices/201304/rnoti-p434.pdf
</pre>
然后,把这2份文档加入到库中,方便管理:
<pre language="javascript" code_block="true">$ papis add libc.pdf --set author "Sandra Loosemore" --set title "GNU C reference manual" --set year 2018 --set tags programming --confirm
Get paper information automatically via de DOI
$ papis add --from doi 10.1090/noti963 --set tags programming rnoti-p434.pdf
</pre>
最后,可以通过papis进行编辑和导出:
<pre language="javascript" code_block="true"> papis edit
$ apis export --all --bibtex > mylib.bib
</pre>
PandasGUI
image学习Python数据分析,有2个工具包一定会被用到,分别是numpy和pandas。
pandas可以说是Python数据分析中的神器,它可以在Python语言中实现很多SQL语句的功能。而且,还具备很多数据清洗和处理的附加功能。
但是,对比于很多数据库工具,它有一点不好的地方就是,它在可视化方面做的很差。
而PandasGUI的出现,让我大为<typo id="typo-2375" data-origin="经验" ignoretag="true">经验</typo>,它能够直接把pandas的DataFrames进行可视化,让我们数据分析过程中对数据有一个更加清晰的认知。
安装
<pre language="javascript" code_block="true"> pip install git+https://github.com/adamerose/pandasgui.git
</pre>
用法
首先,创建一个简单的DataFrames:
<pre language="javascript" code_block="true">import pandas as pd
from pandasgui import show
df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
show(df)
</pre>
如果你将代码作为脚本而不是在IPython或Jupyter中运行,则需要这样做:
<pre language="javascript" code_block="true">show(df, settings={'block': True})
</pre>
Pippi
从事计算机视觉,能够找到很多和图像处理相关的Python库。从事自然语言处理,NLP相关的工具包也是层出不穷。
而音乐作为一种常见的多媒体形式,却鲜有相关的Python工具包。
如果你想通过代码处理一段音乐,然后对它进行控制和调整,就会不知所措、无从下手。
Pippi[3]就可以满足你的这个需求,它是一款用于Python的音乐处理库,它包含了一些方便的音乐数据结构,如SoundBuffer和Wavetable,使得处理音乐变得非常简单。除此之外,它还可以对音乐格式进行转换。
<pre language="javascript" code_block="true">from pippi import dsp
sound1 = dsp.read('sound1.wav')
sound2 = dsp.read('sound2.flac')
Mix two sounds
both = sound1 & sound2
Apply a skewed hann Wavetable as an envelope to a sound
enveloped = sound * dsp.win('hann').skewed(0.6)
Or just a sine envelope via a shortcut method on the SoundBuffer
enveloped = sound.env('sine')
Synthesize a 10 second graincloud from the sound,
with grain length modulating between 20ms and 2s
over a triangle shaped curve.
cloudy = enveloped.cloud(10, grainlength=dsp.win('tri', dsp.MS*20, 2))
</pre>
pylambdarest
当让你用Python写一个REST API接口时,大概率会想到Flask。
而pylambdarest[4]是Flask之外一个非常不错的选择。
它是一款轻量级的框架,用于使用AWS Lambda + API网关构建REST API。
与大多数其他Python框架不同,它不提供任何路由功能,路由由API网关本身处理。
下面通过一个示例来对于pylambdarest与其他工具包的不同之处,
其他工具包
<pre language="javascript" code_block="true">import json
def handler(event, context):
body = json.loads(event["body"])
query_params = event["queryStringParameters"]
path_params = event["pathParameters"]
return {
"statusCode": 200,
"body": json.dumps({
"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"
})
}
</pre>
pylambdarest
<pre language="javascript" code_block="true">from pylambdarest import route
@route()
def handler(request):
body = request.json
query_params = request.query_params
path_params = request.path_params
return200, {"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"}
</pre>
当使用API网关和python Lambdas时,最常见的模式是由代理API网关资源触发一个唯一的Lambda。Lambda然后使用类似于Flask的框架来完成所有的路由。在API Gateway + Lambda上下文中,作者认为路由应该由API Gateway本身处理,然后将请求转发给针对每个资源或endoint的特定Lambda函数。
Fixit
Fixit[5]是一个对Flake8进行补充的lint框架。它基于LibCST,这使得提供自动修复成为可能。通过模式匹配、测试工具包和实用工具助手(例如范围分析),可以很容易地构建Lint规则。它是优化的效率,易于定制。
安装
<pre language="javascript" code_block="true">$ pip install fixit
</pre>
通过配置fixit规则,可以对Python代码进行静态检查,能够有效的提升Python代码的质量。
isort
Python是一门对语法要求相对宽松的编程语言,因此对于很多Python初学者来说这门语言非常简单。
但是,Python中有很多约定成俗的规则,通过这个规则的约束和遵从,能够提升Python代码的可读性,降低维护成本。
以Python代码中的import为例,就有一定的规则,内置模块、自定义模块、第三方模块的导入都是有一定顺序的。
isort[6]就是针对Python中import部分自动规范化的工具包,通过使用isort,可以迅速按照规则调整模块导入部分。
使用isort之前:
<pre language="javascript" code_block="true">from my_lib import Object
import os
from my_lib import Object3
from my_lib import Object2
import sys
from third_party import lib15, lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8, lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14
import sys
from future import absolute_import
from third_party import lib3
print("Hey")
print("yo")
</pre>
使用isort之后:
<pre language="javascript" code_block="true">from future import absolute_import
import os
import sys
from third_party import (lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8,
lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14, lib15)
from my_lib import Object, Object2, Object3
print("Hey")
print("yo")
</pre>
结语
目前,Python已经拥有数不清的第三方工具包。其中,不乏一些非常强大且好用的。
或许,当我们在开发过程中面临一个难题,需要花费很多功夫,开发大量代码才能完成的工作,使用第三方工具包只需要短暂的几行代码就可以解决。
因此,应该善于利用这些好用的工具包,它不仅能够节省时间,提升工作效率,还能够提供很多实用的辅助功能。
参考资料
[1] pyinspect: https://github.com/FedeClaudi/pyinspect
[2] jazzit: https://github.com/sangarshanan/jazzit
[3] Pippi: https://github.com/luvsound/pippi
[4] pylambdarest: https://github.com/MarwanDebbiche/pylambdarest
[5] Fixit: https://github.com/Instagram/Fixit
[6] isort: https://github.com/PyCQA/isort