Топ-5 инструментов Python, которые вы не можете игнорировать

Вы не можете позволить себе игнорировать эти топ-5 инструментов Python

Python — это широко используемый высокоуровневый, универсальный, интерпретируемый, динамический язык программирования. Его философия дизайна подчеркивает читаемость кода, а его синтаксис позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это возможно в таких языках, как C++ или Java. Язык предоставляет конструкции, предназначенные для написания ясных программ как в малом, так и в большом масштабе. Интерпретаторы Python доступны для многих операционных систем, что позволяет коду Python работать на самых различных системах.

По всем вышеупомянутым причинам и многим другим, Python как язык достиг огромного успеха. Он имеет динамическую типизацию и автоматическое управление памятью, а также обширную и полную стандартную библиотеку. У него есть огромная коллекция библиотек как от первых, так и от третьих сторон. Однако с таким количеством библиотек не удивительно, что некоторые из них остаются незамеченными и не получают должного внимания. Кроме того, программисты, работающие исключительно в одной области, не всегда знают о полезных инструментах, которые могут быть доступны им через библиотеки, созданные для других видов работы.

Вот топ-5 библиотек Python, которые вы могли упустить, но которые определенно заслуживают вашего внимания. Пора уделить внимание одному из этих скрытых драгоценностей.

Apache Libcloud

Что это такое: Для доступа к нескольким облачным провайдерам через единый, стабильный и унифицированный API.

Почему это здорово: С поддержкой как версии 2.x, так и 3.x Python, доступны API для DNS, вычислений, хранения и балансировки нагрузки. Поддерживается также PyPy для тех, кто использует версию PyPy Python для дополнительной производительности. Apache Libcloud имеет унифицированный механизм для работы с десятками провайдеров, и связанные методы для манипуляции их ресурсами являются благом для облачных провайдеров.

NumPy

Что это такое: Научные вычисления и математические работы, включая линейную алгебру, финансовые операции, матричную математику, статистику и многое другое.

Почему это здорово: NumPy — это расширение языка программирования Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также большую библиотеку высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами. NumPy включает в себя функции конкурирующего Numarray в Numeric с обширными модификациями. NumPy является открытым исходным кодом и имеет много участников. Это один из самых простых и гибких способов добавить поддержку многомерных массивов в Python. Получите библиотеку и окружение SciPy, которое включает NumPy в качестве стандартного элемента, если вы хотите полную и завершенную науку и математику Python. Вы также можете ознакомиться с Pandas для более сложного анализа данных, построенного на основе NumPy.

Pillow

Что это такое: Обработка изображений

Почему это здорово: Pillow стремится быть как можно проще в использовании, чем PIL (Python Imaging Library), и совместим с кодом PIL с минимальными изменениями. Включены расширения для работы как с нативными функциями обработки изображений Windows, так и с GUI-пакетом Tkinter, основанным на Tcl/Tk. Pillow доступен через GitHub или репозиторий PyPI.

Pygame

Что это такое: Кроссплатформенный набор модулей Python для создания видеоигр.

Почему это здорово: Pygame включает библиотеки компьютерной графики и звука, предназначенные для использования с языком программирования Python. Он предоставляет полезный способ работы с многими поведениями, ориентированными на GUI, которые в противном случае потребовали бы много усилий: работа с многоканальным звуком; рисование графики на холсте и спрайтах; обработка окон и событий кликов; обнаружение столкновений и так далее. Не каждое приложение, и даже не каждое GUI-приложение, получит выгоду от создания с использованием Pygame, но посмотрите внимательнее на то, что он предлагает, и вы можете быть удивлены.

Scrapy

Что это такое: Скрапинг экранов и веб-краулинг.

Почему это здорово: Scrapy можно использовать для извлечения данных с помощью API или в качестве общего веб-краулера. Он не только упрощает весь процесс скрапинга, но и создает класс, который описывает тип элемента(ов), которые вы хотите извлечь, и записывает некоторые правила о том, как удалить эти данные со страницы. Результаты экспортируются в формате JSON, XML, CSV или любом другом формате. Собранные данные могут быть сохранены в сыром виде или очищены при импорте. Кроме того, Scrapy можно расширить, чтобы позволить многие другие поведения, такие как работа с сессионными куками или как обрабатывать вход на веб-сайт. Изображения также могут автоматически извлекаться Scrapy и связываться с извлеченным материалом.

Источник: Infoworld