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Py-Utils:用于内部的Python实用工具函数

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简介:
Py-Utils是一套专为内部开发设计的Python实用工具库,包含了一系列高效便捷的工具函数,旨在提升代码质量和开发效率。 Py Utils 是一个提供内部使用的Python实用程序函数集合。可以通过pip直接从repo(稳定版)安装:`pip install --user --upgrade git+https://github.com/preeminence/py-utils.git`。 对于新功能,可以使用开发版本(不稳定)进行测试和实验:`pip install --user --upgrade https://github.com/preeminence/py-utils/archive/dev.zip`。 此外还有两个配套的库: - `mongo_utils`: 用于处理常见的MongoDB操作。 - `tf_utils`: 提供一系列便于使用的Tensorflow操作。

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  • Py-UtilsPython
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    Py-Utils是一套专为内部开发设计的Python实用工具库,包含了一系列高效便捷的工具函数,旨在提升代码质量和开发效率。 Py Utils 是一个提供内部使用的Python实用程序函数集合。可以通过pip直接从repo(稳定版)安装:`pip install --user --upgrade git+https://github.com/preeminence/py-utils.git`。 对于新功能,可以使用开发版本(不稳定)进行测试和实验:`pip install --user --upgrade https://github.com/preeminence/py-utils/archive/dev.zip`。 此外还有两个配套的库: - `mongo_utils`: 用于处理常见的MongoDB操作。 - `tf_utils`: 提供一系列便于使用的Tensorflow操作。
  • Python-utils方法
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    本书《Python实用工具-utils常用方法》深入浅出地介绍了Python编程语言中实用工具库的使用技巧与方法,帮助读者提高代码效率和质量。 Python常用方法utils包含了一系列实用工具函数,帮助开发者简化代码并提高开发效率。这些工具涵盖了字符串处理、数据结构操作以及文件读写等多个方面。通过使用这些预定义的方法,可以减少重复编码的工作量,并且让代码更加简洁易懂。此外,在进行项目开发时合理利用Python的常用方法utils能够有效提升程序性能和可维护性。
  • SM-Utils:适Node.js(https)
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    SM-Utils是一款专为Node.js开发者设计的实用工具库,提供了一系列便捷的方法和函数,帮助开发者提高开发效率。详情请访问我们的官网文档。 sm-utils 是一个适用于 NodeJS 的实用程序库。要安装它,请使用 `yarn add sm-utils` 或者 `npm install sm-utils --save`。 在命令行界面中,你可以通过以下方式从 `cfg.js` 文件获取配置值: - 使用 `cfg get redis.port` - 使用 `cfg get logsDir`
  • lua-utils:更多 Lua
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    lua-utils 是一个包含多种实用功能的Lua库,提供了一系列便捷高效的工具函数,适用于各种开发场景。 Lua-utils 是一个专为 Lua 语言设计的开源工具库,它扩展了 Lua 的核心功能,并提供了许多实用函数以帮助开发者提高编写脚本的效率和代码质量。这个库包含多种模块,涵盖了字符串处理、数组操作、日期时间处理、数学计算等众多领域。 1. **字符串处理**:Lua-utils 提供了许多用于格式化输出(类似于 C/C++ 的 `printf`)、查找子串、替换以及分割等功能的函数。这些工具让开发者可以更加便捷地管理字符串,使代码更易读且简洁。 2. **数组和表操作**:在 Lua 中,数组通常以表的形式实现。Lua-utils 提供了对表进行排序、去重、搜索最大值/最小值及索引检查等高级功能。这些特性让处理数据集合变得更加简单。 3. **日期与时间**:虽然 Lua 核心没有提供全面的日期和时间处理能力,但 Lua-utils 补充了这一缺口。它包含一个模块用于创建、解析、比较日期以及执行时间间隔计算等功能,这对于需要进行时间相关操作的应用非常有用。 4. **数学及统计分析**:Lua-utils 可能会包括一些辅助函数来生成随机数和执行各种统计任务(如求平均值、中位数、方差等),还有支持复杂数学运算的工具。这些功能为科学计算与数据分析提供了便利性。 5. **文件操作**:此库还扩展了 Lua 的基本段落件读写能力,例如追加内容到现有文件和检测文件属性等功能,使开发者在处理文件时更加灵活高效。 6. **错误处理及调试**:Lua-utils 可能提供加强版的错误报告机制、日志记录功能以及性能测试工具等来帮助开发人员定位并修复代码中的问题。 7. **面向对象编程支持**:尽管 Lua 是一种动态类型的语言,但 Lua-utils 也可能提供了类和继承的概念,使代码结构更加清晰且易于维护。 8. **网络通信**:对于需要进行网络操作的应用程序来说,Lua-utils 可能包含了处理 HTTP 请求、套接字等的工具,简化了这些任务的复杂度。 9. **配置文件管理**:该库可能支持读取并解析常见的配置文件格式(如 INI 或 JSON),使应用程序能够方便地加载和保存设置信息。 10. **并发与异步操作**:Lua-utils 可能包括了用于线程、协程或任务调度的工具,帮助开发者在 Lua 中实现高效的多任务处理。 总之,Lua-utils 是一个功能强大的库集合体,它极大地增强了 Lua 的能力,并为各种类型的开发项目提供了便利。无论是游戏编程还是系统自动化等领域,使用这个库都将使你的工作变得更加高效便捷。
  • Py-Goldsberry: NBA据分析Python
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    Py-Goldsberry是一款专为篮球爱好者和研究人员设计的数据分析工具包,基于Python语言开发。它提供了丰富的接口来访问、处理并展示NBA比赛数据,帮助用户深入挖掘球员表现与球队策略。 py-Goldsberry 是一个Python软件包,旨在让用户轻松获取NBA数据进行分析。它的设计目的是使用户能够方便地访问stats.nba.com上提供的各种数据,并以适合创新性分析的形式呈现这些数据。 通过使用一些简单的命令,您可以获得网站上的几乎所有可用数据并将其转换为易于处理的格式。此外,某些原始数据显示得不够概括,因此在回答您感兴趣的问题时可以充分利用尽可能多的数据资源。 我参加过2015年Sloan Sports Analytics会议,在会上有幸听取了一位演讲者关于体育分析现状的介绍(虽然没有具体提及联系方式等信息)。他提到的一个问题是数据可用性问题。实际上,缺乏某些最新数据已经阻碍了体育数据分析的发展。目前,创新仅限于那些有权访问这些数据的人群中进行,而不是整个感兴趣的团体。 因此,我编写了这个程序包来尝试改变这种状况,并为更多人提供获取和使用NBA相关数据的机会。
  • Python某.py文件另一个.py文件中方法
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    本文介绍了如何在Python编程语言中,从一个.py文件调用另一个.py文件内的特定函数的方法和步骤。 在Python编程中,有时我们需要在一个Python模块(.py文件)中调用另一个模块中的函数,以便于代码组织和重用。下面将详细讲解如何在Python中实现这一操作。 首先明确一个基本概念:模块(Module)。在Python中,一个模块就是一个包含定义和语句的.py文件。当我们说“调用其他.py文件内的函数”时,实际上是指从一个模块导入另一个模块,并使用其中定义的函数。 1. **在同一目录下调用其他.py文件中的函数** 如果A.py和B.py位于同一目录下,你可以通过`import B`来导入B.py文件。一旦导入成功,你就可以通过`.`操作符访问B.py中定义的任何内容。例如,假设B.py中有函数`C(x, y)`,在A.py中调用该函数的方式如下: ```python import B if __name__ == __main__: B.C(x, y) ``` 这里的条件判断确保了这段代码仅当直接运行A.py时执行。 2. **从一个模块中导入特定函数** 如果你只想导入B.py中的`C`函数,而不是整个模块,可以使用以下方式: ```python from B import C if __name__ == __main__: C(x, y) ``` 3. **在不同目录下调用其他.py文件中的函数** 当A.py和B.py位于不同的目录时,你需要告诉Python如何找到B.py。有两种方法来实现这一点。 a. 引用所在路径: 使用`sys.path.append()`添加B.py的完整路径到Python搜索路径中,然后导入它: ```python import sys sys.path.append(D:) import B if __name__ == __main__: B.C(x, y) ``` b. 使用`imp`模块(适用于Python 2.x)或`importlib`模块(适用于Python 3.x) 在Python 2.x中,可以使用以下方式加载B.py: ```python import imp B = imp.load_source(B, D:B.py) if __name__ == __main__: B.C(x, y) ``` 而在Python 3.x版本中,`imp`模块已被替换为`importlib`。因此应该使用以下方式加载文件: ```python import importlib.util spec = importlib.util.spec_from_file_location(B, D:B.py) B = importlib.util.module_from_spec(spec) spec.loader.exec_module(B) if __name__ == __main__: B.C(x, y) ``` 4. **总结** 调用其他Python模块的函数涉及到`import`语句的使用,根据文件位置的不同,可能还需要调整Python的搜索路径。在不同目录下,可以使用`sys.path.append()`或`imp.load_source()`(对于Python 2.x)或`importlib.util.spec_from_file_location()`和相关方法来加载模块。记得在主程序中使用`if __name__ == __main__:`来确保代码仅当直接运行时执行。 了解这些基础知识后,你就能更有效地管理和组织Python项目,提高代码复用性,并且可以考虑使用虚拟环境(如venv或conda)和模块打包工具(如setuptools或pipenv),以进一步优化代码的管理与部署。
  • Python其他路径中py文件方法总结
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    本文档总结了在Python编程语言中如何从一个脚本调用位于不同目录下的另一个.py文件中的函数。通过多种方法和实例展示实现这一功能的具体步骤,帮助开发者解决跨文件夹的代码引用问题。 本段落主要介绍了如何使用Python调用另一个路径下的py文件中的函数方法,并通过实例总结了在不同文件夹间进行此类操作的处理技巧及相关注意事项。希望对需要的朋友有所帮助。
  • Python其他路径中py文件方法总结
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    本文总结了在Python编程中如何从不同目录下导入并调用.py文件中的函数,提供多种解决方案和实用技巧。 本段落将介绍如何在Python中调用另一个路径下的py文件中的函数方法,并提供一种解决方案供参考。 对于这个问题,网上有很多解决方式。其实最主要的原因是因为Python无法正确找到你其他文件夹下文件的路径。针对不同的环境和问题有不同的方法,大家可以自行测试。 1. 方法一 这里记录一下解决了我本人问题的方法。 环境:Python为3.5版本,在PyCharm工作区间中使用。 主文件(main_preprocess.py)需要运用split_by_date.py中的函数,而main_preprocess与split_by_date位于同一个大文件夹下,其中split_by_date在preprocess文件夹内。
  • TS-AST-Utils: TypeScript AST遍历
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    简介:TS-AST-Utils是一款专为TypeScript开发人员设计的实用工具库,提供了一系列高效的API用于解析和操作TypeScript抽象语法树(AST),助力开发者更便捷地进行代码分析与转换。 ts-ast-utils提供了一种更简单且友好的方法来遍历TypeScript AST。 关于TypeScript AST的有用链接: 有一个出色的工具用于可视化和理解AST,它甚至会为您提供生成AST的代码。 安装对Github软件包进行身份验证,并通过添加以下行将令牌添加到本地~/.npmrc文件。确保选择范围read:packages 。 //npm.pkg.github.com/:_authToken=TOKEN 在项目的根目录中创建或编辑.npmrc并添加以下行,这将指示npm从此注册表中获取软件包: @proglang:registry=https://npm.pkg.github.com 最后,与其他任何软件包一样运行`$ npm install @p`。
  • Python中字符串常源代码.py
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    本段代码展示了Python语言中用于操作字符串的各种内置函数的实现细节,旨在帮助开发者深入了解其工作原理和内部机制。 Python 中常用的字符串函数包括切除空白字符、大小写转换操作(如大写和小写的转换)、判断字符串是否以特定内容开头或结尾、数字相关操作以及查找与替换等。这些功能帮助开发者高效地处理文本数据,实现各种复杂的文本处理需求。