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做网站有哪些法规/东莞网站建设公司

admin2025/6/28 5:46:41news

简介做网站有哪些法规,东莞网站建设公司,一个网站怎么做新闻模块,未央免费做网站在我多年的 Python 编程经历以及在 Github 上的探索漫游过程中,我发掘到一些很不错的 Python 开发包,这些包大大简化了开发过程,而本文就是为了向大家推荐这些开发包。请注意我特别排除了像SQLAlchemy和Flask这样的库,因为其实在太…

做网站有哪些法规,东莞网站建设公司,一个网站怎么做新闻模块,未央免费做网站在我多年的 Python 编程经历以及在 Github 上的探索漫游过程中,我发掘到一些很不错的 Python 开发包,这些包大大简化了开发过程,而本文就是为了向大家推荐这些开发包。请注意我特别排除了像SQLAlchemy和Flask这样的库,因为其实在太…

在我多年的 Python 编程经历以及在 Github 上的探索漫游过程中,我发掘到一些很不错的 Python 开发包,这些包大大简化了开发过程,而本文就是为了向大家推荐这些开发包。

请注意我特别排除了像SQLAlchemy和Flask这样的库,因为其实在太优秀了,无需多提。

下面开始:

1. PyQuery (with lxml)

安装方法 pip install pyquery

Python 解析 HTML 时最经常被推荐的是Beautiful Soup ,而且它的确也表现很好。提供良好的 Python 风格的 API,而且很容易在网上找到相关的资料文档,但是当你需要在短时间内解析大量文档时便会碰到性能的问题,简单,但是真的非常慢。

下图是 08 年的一份性能比较图:

   referrerpolicy=

这个图里我们发现 lxml 的性能是如此之好,不过文档就很少,而且使用上相当的笨拙!那么是选择一个使用简单但是速度奇慢的库呢,还是选择一个速度飞快但是用起来巨复杂的库呢?

谁说二者一定要选其一呢,我们要的是用起来方便,速度也一样飞快的 XML/HTML 解析库!

而 PyQuery 就可以同时满足你的易用性和解析速度方面的苛刻要求。

看看下面这几行代码:

frompyqueryimportPyQuery

page = PyQuery(some_html)

last_red_anchor = page('#container > a.red:last')

很简单吧,很像是 jQuery,但它却是 Python。

不过也有一些不足,在使用迭代时需要对文本进行重新封装:

forparagraphinpage('#container > p'):

paragraph = PyQuery(paragraph)

text = paragraph.text()

安装方法:pip install dateutil

处理日期很痛苦,多亏有了 dateutil

fromdateutil.parserimportparse

>>> parse('Mon, 11 Jul 2011 10:01:56 +0200 (CEST)')

datetime.datetime(2011,7,11,10,1,56, tzinfo=tzlocal())

# fuzzy ignores unknown tokens

>>> s ="""Today is 25 of September of 2003, exactly

...        at 10:49:41 with timezone -03:00."""

>>> parse(s, fuzzy=True)

datetime.datetime(2003,9,25,10,49,41,

tzinfo=tzoffset(None, -10800))

安装方法:pip install fuzzywuzzy

fuzzywuzzy 可以让你对两个字符串进行模糊比较,当你需要处理一些人类产生的数据时,这非常有用。下面代码使用Levenshtein 距离比较方法来匹配用户输入数组和可能的选择。

fromLevenshteinimportdistance

countries = ['Canada','Antarctica','Togo', ...]

defchoose_least_distant(element, choices):

'Return the one element of choices that is most similar to element'

returnmin(choices, key=lambdas: distance(element, s))

user_input ='canaderp'

choose_least_distant(user_input, countries)

>>>'Canada'

这已经不错了,但还可以做的更好:

fromfuzzywuzzyimportprocess

process.extractOne("canaderp", countries)

>>> ("Canada",97)

安装方法:pip install watchdog

watchdog 是一个用来监控文件系统事件的 Python API和shell实用工具。

5. sh

安装方法:pip install sh

sh 可让你调用任意程序,就好象是一个函数一般:

fromshimportgit, ls, wc

# checkout master branch

git(checkout="master")

# print(the contents of this directory

print(ls("-l"))

# get the longest line of this file

longest_line = wc(__file__,"-L")

安装方法:pip install pattern

Pattern 是 Python 的一个 Web 数据挖掘模块。可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习和网络分析。

安装方法:pip install path.py

当我开始学习 Python 时,os.path 是我最不喜欢的 stdlib 的一部分。尽管在一个目录下创建一组文件很简单。

importos

some_dir ='/some_dir'

files = []

forfinos.listdir(some_dir):

files.append(os.path.joinpath(some_dir, f))

但listdir在os而不是os.path中。

而有了path.py ,处理文件路径变得简单:

frompathimportpath

some_dir = path('/some_dir')

files = some_dir.files()

其他的用法:

>>> path('/').owner

'root'

>>> path('a/b/c').splitall()

[path(''),'a','b','c']

# overriding __div__

>>> path('a') /'b'/'c'

path('a/b/c')

>>> path('ab/c').relpathto('ab/d/f')

path('../d/f')

是不是要好很多?