Python 標準函式庫有超過 200 個模組，程式設計師可以在他們的程式中匯入和使用。雖然普通程式設計師對其中許多模組都有一些經驗，但很可能有一些好用的模組他們仍然沒有註意到。
我發現其中許多模組都包含了在各個領域都非常有用的函數。比較資料集、協作其他函數以及音訊處理等都可以只使用 Python 就可以自動完成。
因此，我編制了一份您可能不知道的 Python 模組的候選清單，並對這幾個模組進行了適當的解釋，以便您在將來理解和使用它們。
所有這些模組都有不同的函數和類別。我包含了幾個鮮為人知的函數和類，因此即使您聽說過這些模組，也可能不知道它們的某些方面和用途。
difflib# 是一個專注於比較資料集（尤其是字串）的Python 模組。為了具體了解您可以使用此模組完成的幾件事，讓我們檢查一下它的一些最常見的函數。
SequenceMatcher
SequenceMatcher# 是一個比較兩個字串並根據它們的相似性返回數據的函數。透過使用 ratio()，我們將能夠根據比率/百分比來量化這種相似性。
語法：
SequenceMatcher(None, string1, string2)
下面這個簡單的範例展示了該函數的作用：
from difflib import SequenceMatcher phrase1 = "Tandrew loves Trees." phrase2 = "Tandrew loves to mount Trees." similarity = SequenceMatcher(None, phrase1, phrase2) print(similarity.ratio()) # Output: 0.8163265306122449
get_close_matches
接下來是 get_close_matches#，該函數傳回與作為參數傳入的字串最接近的匹配項。
語法：
get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)
下面解釋一下這些可能有些混亂的參數：
#word# 是函數將要查看的目標單字。 possibilities 是一個數組，其中包含函數將要尋找的匹配項並找到最接近的匹配項。 result_limit 是傳回結果數的限制（可選）。 #min_similarity# 是兩個單字需要有的最小相似度才能被函數視為回傳值（可選）。 以下是它的一個使用範例：
from difflib import get_close_matches word = 'Tandrew' possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew'] print(get_close_matches(word, possibilities)) # Output: ['Andrew']
除此之外还有几个是您可以查看的属于 Difflib 的其他一些方法和类：unified_diff、Differ 和 diff_bytes
sched 是一个有用的模块，它以跨平台工作的事件调度为中心，与 Windows 上的任务调度程序等工具形成鲜明对比。大多数情况下，使用此模块时，都会使用 schedular 类。
更常见的 time 模块通常与 sched 一起使用，因为它们都处理时间和调度的概念。
创建一个 schedular 实例：
schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)
可以从这个实例中调用各种方法。
run() 时，调度程序中的事件/条目会按照顺序被调用。在安排完事件后，此函数通常出现在程序的最后。enterabs() 是一个函数，它本质上将事件添加到调度程序的内部队列中。它按以下顺序接收几个参数：下面是一个示例，说明如何一起使用这两个函数：
import sched
import time
def event_notification(event_name):
print(event_name + " has started")
my_schedular = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
closing_ceremony = my_schedular.enterabs(time.time(), 1, event_notification, ("The Closing Ceremony", ))
my_schedular.run()
# Output: The Closing Ceremony has started
还有几个扩展 sched 模块用途的函数：cancel()、enter() 和 empty()。
binaascii 是一个用于在二进制和 ASCII 之间转换的模块。
b2a_base64 是 binaascii 模块中的一种方法，它将 base64 数据转换为二进制数据。下面是这个方法的一个例子：
import base64
import binascii
msg = "Tandrew"
encoded = msg.encode('ascii')
base64_msg = base64.b64encode(encoded)
decode = binascii.a2b_base64(base64_msg)
print(decode)
# Output: b'Tandrew'
该段代码应该是不言自明的。简单地说，它涉及编码、转换为 base64，以及使用 b2a_base64 方法将其转换回二进制。
以下是属于 binaascii 模块的其他一些函数：a2b_qp()、b2a_qp() 和 a2b_uu()。
tty 是一个包含多个实用函数的模块，可用于处理 tty 设备。以下是它的两个函数：
setraw() 将其参数 (fd) 中文件描述符的模式更改为 raw。setcbreak() 将其参数 (fd) 中的文件描述符的模式更改为 cbreak。由于需要使用 termios 模块，该模块仅适用于 Unix，例如在上述两个函数中指定第二个参数（when=termios.TCSAFLUSH）。
weakref 是一个用于在 Python 中创建对对象的弱引用的模块。
弱引用是不保护给定对象不被垃圾回收机制收集的引用。
以下是与该模块相关的两个函数：
getweakrefcount() 接受一个对象作为参数，并返回引用该对象的弱引用的数量。getweakrefs() 接受一个对象并返回一个数组，其中包含引用该对象的所有弱引用。weakref 及其函数的使用示例：
import weakref
class Book:
def print_type(self):
print("Book")
lotr = Book
num = 1
rcount_lotr = str(weakref.getweakrefcount(lotr))
rcount_num = str(weakref.getweakrefcount(num))
rlist_lotr = str(weakref.getweakrefs(lotr))
rlist_num = str(weakref.getweakrefs(num))
print("number of weakrefs of 'lotr': " + rcount_lotr)
print("number of weakrefs of 'num': " + rcount_num)
print("Weakrefs of 'lotr': " + rlist_lotr)
print("Weakrefs of 'num': " + rlist_num)
# Output:
# number of weakrefs of 'lotr': 1
# number of weakrefs of 'num': 0
# Weakrefs of 'lotr': [<weakref at 0x10b978a90; to 'type' at #0x7fb7755069f0 (Book)>]
# Weakrefs of 'num': []
输出从输出的函数返回值我们可以看到它的作用。由于 num 没有弱引用，因此 getweakrefs() 返回的数组为空。
以下是与 weakref 模块相关的一些其他函数：ref()、proxy() 和 _remove_dead_weakref()。
Difflib 是用來比較資料集，特別是字串的模組。例如，SequenceMatcher 可以比較兩個字串並根據它們的相似性傳回資料。 sched 是與 time 模組一起使用的有用工具，用於使用 schedular 實例安排事件（以函數的形式）。例如，enterabs() 將一個事件加入調度程式的內部佇列中，該佇列將在呼叫 run() 函數時執行。 #binaascii# 可在二進位和 ASCII 之間轉換以編碼和解碼資料。 b2a_base64 是 #binaascii #模組中的一種方法，它將base64 資料轉換為二進位資料。
#tty 模組需要搭配使用 #termios #模組，並處理tty 設備。它僅適用於 Unix。
weakref 用於弱引用。它的函數可以傳回物件的弱引用，查找物件的弱引用數量等。其中非常使用的函數之一是 getweakrefs()，它接受一個物件並傳回一個該物件包含的所有弱引用的陣列。
這些函數中的每一個都有其各自的用途，每一個都有不同程度的有用性。了解盡可能多的 Python 函數和模組非常重要，以便保持穩定的工具庫，您可以在編寫程式碼時快速使用。
無論您的程式設計專業知識水平如何，您都應該不斷學習。多投入一點時間可以為您帶來更多價值，並為您節省更多未來時間。
以上是你可能不知道的五個實用的 Python 模組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！