我發現其中許多模塊都包含了在各個領域都非常有用的函數。比較數據集、協作其他函數以及音頻處理等都可以僅使用 Python 就可以自動完成。

因此，我編制了一份您可能不知道的 Python 模塊的候選清單，并對這幾個模塊進行了適當的解釋，以便您在將來理解和使用它們。

所有這些模塊都有不同的函數和類。本文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塊，也可能不知道它們的某些方面和用途。

1. difflib

difflib是一個專注于比較數據集（尤其是字符串）的 Python 模塊。為了具體了解您可以使用此模塊完成的幾件事，讓我們檢查一下它的一些最常見的函數。

SequenceMatcher

SequenceMatcher是一個比較兩個字符串并根據它們的相似性返回數據的函數。通過使用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)

下面這個簡單的例子展示了該函數的作用：

fromdifflibimportSequenceMatcher phrase1="TandrewlovesTrees." phrase2="TandrewlovestomountTrees." similarity=SequenceMatcher(None,phrase1,phrase2) print(similarity.ratio()) #Output:0.8163265306122449

get_close_matches

接下來是get_close_matches，該函數返回與作為參數傳入的字符串最接近的匹配項。

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詞。
• possibilities是一個數組，其中包含函數將要查找的匹配項并找到最接近的匹配項。
• result_limit是返回結果數量的限制（可選）。
• min_similarity是兩個單詞需要具有的最小相似度才能被函數視為返回值（可選）。

下面是它的一個使用示例：

fromdifflibimportget_close_matches

word='Tandrew'
possibilities=['Andrew','Teresa','Kairu','Janderson','Drew']

print(get_close_matches(word,possibilities))
#Output:['Andrew']

除此之外還有幾個是您可以查看的屬于Difflib的其他一些方法和類：unified_diff、Differ和diff_bytes

2. sched

sched是一個有用的模塊，它以跨平臺工作的事件調度為中心，與 Windows 上的任務調度程序等工具形成鮮明對比。大多數情況下，使用此模塊時，都會使用schedular類。

更常見的time模塊通常與sched一起使用，因為它們都處理時間和調度的概念。

創建一個schedular實例：

schedular_name=sched.schedular(time.time,time.sleep)

可以從這個實例中調用各種方法。

• 調用run()時，調度程序中的事件/條目會按照順序被調用。在安排完事件后，此函數通常出現在程序的最后。另外，搜索公眾號Linux就該這樣學后臺回復“git書籍”，獲取一份驚喜禮包。

• enterabs()是一個函數，它本質上將事件添加到調度程序的內部隊列中。它按以下順序接收幾個參數：

  • 事件執行的時間
  • 活動優先級
  • 事件本身（一個函數）
  • 事件函數的參數
  • 事件的關鍵字參數字典

下面是一個示例，說明如何一起使用這兩個函數：

importsched
importtime


defevent_notification(event_name):
print(event_name+"hasstarted")


my_schedular=sched.scheduler(time.time,time.sleep)
closing_ceremony=my_schedular.enterabs(time.time(),1,event_notification,("TheClosingCeremony",))

my_schedular.run()
#Output:TheClosingCeremonyhasstarted

還有幾個擴展sched模塊用途的函數：cancel()、enter()和empty()。

3. binaascii

binaascii是一個用于在二進制和 ASCII 之間轉換的模塊。

b2a_base64是binaascii模塊中的一種方法，它將 base64 數據轉換為二進制數據。下面是這個方法的一個例子：

importbase64
importbinascii

msg="Tandrew"
encoded=msg.encode('ascii')
base64_msg=base64.b64encode(encoded)
decode=binascii.a2b_base64(base64_msg)
print(decode)
#Output:b'Tandrew'

該段代碼應該是不言自明的。簡單地說，它涉及編碼、轉換為 base64，以及使用b2a_base64方法將其轉換回二進制。

以下是屬于binaascii模塊的其他一些函數：a2b_qp()、b2a_qp()和a2b_uu()。

4. tty

tty是一個包含多個實用函數的模塊，可用于處理tty設備。以下是它的兩個函數：

• setraw()將其參數 (fd) 中文件描述符的模式更改為 raw。

• setcbreak()將其參數 (fd) 中的文件描述符的模式更改為 cbreak。

由于需要使用termios模塊，該模塊僅適用于 Unix，例如在上述兩個函數中指定第二個參數（when=termios.TCSAFLUSH）。

5. weakref

weakref是一個用于在 Python 中創建對對象的弱引用的模塊。

弱引用是不保護給定對象不被垃圾回收機制收集的引用。

以下是與該模塊相關的兩個函數：

• getweakrefcount()接受一個對象作為參數，并返回引用該對象的弱引用的數量。

• getweakrefs()接受一個對象并返回一個數組，其中包含引用該對象的所有弱引用。

weakref及其函數的使用示例：

importweakref classBook: defprint_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("numberofweakrefsof'lotr':"+rcount_lotr) print("numberofweakrefsof'num':"+rcount_num) print("Weakrefsof'lotr':"+rlist_lotr) print("Weakrefsof'num':"+rlist_num) #Output: #numberofweakrefsof'lotr':1 #numberofweakrefsof'num':0 #Weakrefsof'lotr':[] #Weakrefsof'num':[]

輸出從輸出的函數返回值我們可以看到它的作用。由于num沒有弱引用，因此getweakrefs()返回的數組為空。擴展：接私活兒

以下是與weakref模塊相關的一些其他函數：ref()、proxy()和_remove_dead_weakref()。

回顧

• Difflib是一個用于比較數據集，尤其是字符串的模塊。例如，SequenceMatcher可以比較兩個字符串并根據它們的相似性返回數據。

• sched是與time模塊一起使用的有用工具，用于使用schedular實例安排事件（以函數的形式）。例如，enterabs()將一個事件添加到調度程序的內部隊列中，該隊列將在調用run()函數時運行。

binaascii可在二進制和 ASCII 之間轉換以編碼和解碼數據。b2a_base64是binaascii模塊中的一種方法，它將 base64 數據轉換為二進制數據。

tty模塊需要配合使用termios模塊，并處理 tty 設備。它僅適用于 Unix。

weakref用于弱引用。它的函數可以返回對象的弱引用，查找對象的弱引用數量等。其中非常使用的函數之一是getweakrefs()，它接受一個對象并返回一個該對象包含的所有弱引用的數組。

要點

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 函數和模塊非常重要，以便保持穩定的工具庫，您可以在編寫代碼時快速使用。

無論您的編程專業知識水平如何，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，并為您節省更多未來時間。