Python効率化ツールおすすめ7選！

効率を向上させるために、日常業務で Python 効率化ツールを使用することがよくありますが、古いプログラミング言語である Python は日常業務のさまざまな自動化を実現できます。

1. Pandas - データ分析用

Pandas は、構造化データを分析するための強力なツール セットであり、その基礎は Numpy (高性能行列演算を提供します) です。 ); データ マイニングとデータ分析に使用され、データ クリーニング機能も提供します。

# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

2. Selenium による自動テスト

Selenium は、エンド ユーザーの観点からアプリケーションをテストできる Web アプリケーション テスト用のツールです。ブラウザの非互換性は、さまざまなブラウザでテストを実行することで簡単に発見できます。そして、それは多くのブラウザーで動作します。

ブラウザを開いて Google のホームページにアクセスすると、簡単なテストを実行できます:

from selenium import webdriver
 import time
 browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:Program Files (x86)GoogleChromechromedriver.exe")
 website_URL ="https://www.google.co.in/"
 brower.get(website_URL)
 refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主页。
 # 它会一直运行，直到你停掉编译器。
 while True:
 time.sleep(refreshrate)
 browser.refresh()

3. Flask - Micro Web Framework

Flask は Python 言語で書かれた軽量でカスタマイズ可能なフレームワークであり、同じタイプの他のフレームワークよりも柔軟で軽量、安全で使いやすいです。 Flask は現在非常に人気のある Web フレームワークです。開発者は Python 言語を使用して、Web サイトまたは Web サービスを迅速に実装できます。

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'

4. Scrapy - ページ クローリング

Scrapy は強力なサポートを提供し、Web サイトから情報を正確にクロールできるようにします。とても実用的です。

#基本的に、ほとんどの開発者はクローラー ツールを使用してクロール作業を自動化します。したがって、クローラーコーディングを記述するときに Scrapy を使用できます。

Scrapy Shell の起動も非常に簡単です:

scrapy shell

Baidu ホームページの検索ボタンの値を抽出してみます。まず、ボタンで使用されているクラスを見つける必要があります。 Inspection 要素は、クラスが「 bt1 」であることを示します。

具体的には次の操作を実行します:

response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search"

5. リクエスト - API 呼び出しの実行

Requests は強力な HTTP ライブラリです。これを使用すると、リクエストを簡単に送信できます。 URL にクエリ文字列を手動で追加する必要はありません。その他、認可処理、JSON/XML解析、セッション処理など多くの機能があります。

正式な例:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}

6. Faker-偽データの作成に使用されます

Faker は、偽データを生成する Python パッケージです。あなたのデータ。データベースをブートストラップする必要がある場合でも、見栄えの良い XML ドキュメントを作成する必要がある場合でも、テストを強調するために永続性を記入する必要がある場合でも、実稼働サービスから同じデータを取得する必要がある場合でも、Faker はあなたに最適です。

これを使用すると、偽の名前、住所、説明などを非常に迅速に生成できます! 次のスクリプトは一例です。名前、住所、説明テキストを含む連絡先エントリを作成します:

インストール:

pip install Faker
from faker import Faker
fake = Faker()
fake.name()
fake.address()
fake.text()

7. Pillow-画像処理用

Python画像処理ツール-Pillowは非常に強力な画像処理機能を持っています。画像処理を行う必要がある場合に使用できますが、開発者としては、より強力な画像処理ツールを選択する必要があります。

簡単な例:

from PIL import Image, ImageFilter
 try:
 original = Image.open("Lenna.png")
 blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)
 original.show()
 blurred.show()
 blurred.save("blurred.png")
 except:
 print "Unable to load image"

効果的なツールを使用すると、作業タスクをより迅速に完了できます。そのため、便利だと思われるツールをいくつか紹介します。 . であり、これら 7 つの Python 効率化ツールがお役に立てば幸いです。

以上がPython効率化ツールおすすめ7選！の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。