"10 хитростей Python: Ускорьте свою разработку с помощью этих библиотек и лай
10 хитростей Python: Ускорьте свою разработку с помощью этих библиотек
Привет, коллеги-программисты! 🐍 Если вы хотите, чтобы ваша разработка на Python шла быстрее, чем кофе в утреннем офисе, то эти 10 хитростей с библиотеками и лайфхаками вам точно пригодятся! Давайте ускорим нашу работу и добавим немного юмора!
1. Используйте itertools
Зачем писать сложные циклы, когда можно просто импортировать itertools? Это как использовать швейцарский нож для открытия бутылки – быстро и удобно!
import itertools
# Создаем бесконечный цикл (как ваши задачи на работе)
for i in itertools.count():
if i > 10:
break
print(i)
2. Pandas для анализа данных
Если вы не используете Pandas, то, возможно, вы все еще анализируете данные с помощью Excel. Давайте не будем возвращаться в 2005 год!
import pandas as pd
# Создаем DataFrame, как будто мы находимся на конференции по Big Data
data = {'Имя': ['Аня', 'Борис', 'Вика'], 'Возраст': [25, 30, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
3. NumPy для чисел
Если вам нужно работать с массивами и матрицами, NumPy – ваш друг. Он быстрее, чем вы можете сказать "где мой кофе?"
import numpy as np
# Создаем массив, чтобы понять, сколько раз вы забыли про дедлайн
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
4. Flask для веб-приложений
Если вы хотите создать веб-приложение, но не хотите, чтобы это заняло целую вечность, используйте Flask. Это как быстрое питание для разработчиков!
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return "Привет, мир!"
if __name__ == '__main__':
app.run()
5. Requests для HTTP-запросов
Забудьте о том, как вы отправляли HTTP-запросы вручную. С Requests это так же просто, как сделать глоток воды!
import requests
response = requests.get('https://api.github.com')
print(response.json())
6. Beautiful Soup для парсинга HTML
Если вы хотите вытащить данные из веб-страницы, Beautiful Soup – это именно то, что вам нужно. Это как ложка для супа, только вместо еды – данные!
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = "<html><head><title>Пример</title></head><body></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)
7. Matplotlib для визуализации
Графики – это не просто красивые картинки, это способ показать, как много вы работаете (или как мало). Используйте Matplotlib, чтобы ваши данные выглядели привлекательно!
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()
8. Virtualenv для изоляции окружений
Не позволяйте вашим проектам конфликтовать друг с другом! Используйте virtualenv, чтобы каждый проект жил в своем собственном мире. Как в сказке, только без драконов!
# Создаем виртуальное окружение
python -m venv myenv
9. pytest для тестирования
Тестирование – это не наказание, это ваша страховка от багов. pytest сделает этот процесс простым и приятным. Как хорошая шутка на утреннем собрании!
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
10. Jupyter Notebook для интерактивности
Если вы хотите делиться кодом и результатами в одном месте, используйте Jupyter Notebook. Это как доска для записей, только для программистов!
# Запустите Jupyter Notebook
jupyter notebook
Вот и все! Используйте эти хитрости, и
All images are taken from the Pixabay.comБольше полезных статей 4adm.in
