冷门但好用的 Python 库推荐一波
Python 标准库有超过 200 个模块，程序员可以在他们的程序中导入和使用。虽然普通程序员对其中许多模块都有一些经验，但很可能有一些好用的模块他们仍然没有注意到。
我发现其中许多模块都包含了在各个领域都非常有用的函数。比较数据集、协作其他函数以及音频处理等都可以仅使用 Python 就可以自动完成。
因此，我编制了一份您可能不知道的 Python 模块的候选清单，并对这几个模块进行了适当的解释，以便您在将来理解和使用它们。
所有这些模块都有不同的函数和类，本文包含了几个鲜为人知的函数和类，因此即使您听说过这些模块，也可能不知道它们的某些方面和用途。
1. difflib
difflib 是一个专注于比较数据集（尤其是字符串）的 Python 模块。为了具体了解您可以使用此模块完成的几件事，让我们检查一下它的一些最常见的函数。
SequenceMatcher
SequenceMatcher 是一个比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据的函数。通过使用 ratio()，我们将能够根据比率/百分比来量化这种相似性。
语法：
SequenceMatcher(None, string1, string2)
下面这个简单的例子展示了该函数的作用：
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
接下来是 get_close_matches，该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项。
语法：
get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)
下面解释一下这些可能有些混乱的参数：
-
word是函数将要查看的目标单词。 -
possibilities是一个数组，其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。 -
result_limit是返回结果数量的限制（可选）。 -
min_similarity是两个单词需要具有的最小相似度才能被函数视为返回值（可选）。
下面是它的一个使用示例：
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可以查看的属于 Difflib 的其他一些方法和类：unified_diff、Differ和 diff_bytes。
2. sched
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。
-
调用
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：-
事件执行的时间
-
活动优先级
-
事件本身（一个函数）
-
事件函数的参数
-
事件的关键字参数字典
-
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()。
3. binaascii
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()。
4. tty
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）。
5. weakref
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': []
# 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()。
总结
-
Difflib是一个用于比较数据集，尤其是字符串的模块。例如，SequenceMatcher可以比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据。 -
sched是与time模块一起使用的有用工具，用于使用schedular实例安排事件（以函数的形式）。例如，enterabs()将一个事件添加到调度程序的内部队列中，该队列将在调用run()函数时运行。 -
binaascii可在二进制和ASCII之间转换以编码和解码数据。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。 -
tty模块需要配合使用termios模块，并处理tty设备。它仅适用于Unix。 -
weakref用于弱引用。它的函数可以返回对象的弱引用，查找对象的弱引用数量等。其中非常使用的函数之一是getweakrefs()，它接受一个对象并返回一个该对象包含的所有弱引用的数组。
这些函数中的每一个都有其各自的用途，每一个都有不同程度的有用性。了解尽可能多的 Python 函数和模块非常重要，以便保持稳定的工具库，使得我们可以在编写代码时快速使用。
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