让我们直奔主题——Python 是一种极其强大的语言,这点毋庸置疑,但真正的好处不仅仅在于语法。在于那些让编程更轻松的工具。如果你仅仅编写 Python 脚本,你正在浪费大量的效率和能力。
Python 开发者资源 - 由 0x3d.site 制作 不仅仅是一个随意的链接集合。它是一个精心策划的资源库,汇集了你需要知道的最实用的工具、库和讨论。如果你想提升你的技能并更快地构建实际应用,这里就是你应该开始的地方。
让我们来看看每个Python开发者都应该知道的一些必备工具——以及你今天就可以开始使用的它们。
就这样
或
——
每个开发者都会遇到 bug,专业人士和业余人士的区别在于,专业人士更快地搞定这些问题。
你需要的工具有:
- pdb – Python 的内置调试器。可以轻松地逐行调试代码,检查变量并追踪逻辑错误。
- PySnooper – 一个超级简单的方法来记录每个函数调用,了解底层发生了什么。
- cProfile – 精确找出代码中导致运行变慢的部分。
如何在今天应用它
- 在脚本中开始使用
pdb.set_trace()
来暂停执行并检查变量值。 - 使用
cProfile
包装最慢的函数,以定位性能瓶颈。 - 在处理复杂的循环或递归时使用
PySnooper
(一种调试工具)。
……
2. 虚拟环境:再也不用担心环境被搞坏了如果你曾经安装了一个包,结果突然发现有一半的 Python 脚本无法运行,你就知道依赖冲突带来的痛苦了。
你需要的工具有:
- venv – Python自带的一种创建隔离环境的方法。
- pipenv – 一个结合了
pip
和venv
的高级工具,作为易于使用的包管理器。 - poetry – 一个现代化的依赖管理工具,简化了包管理和项目配置。
今天咱们怎么用它
- 不要在全局安装包了!使用
python -m venv myenv
,并在运行脚本前先激活环境。 - 试试
pipenv install
,这能更高效地管理依赖。 -
当你在构建需要更好依赖管理的 Python 项目时,可以试试
poetry
。 -
- *
重复的任务会拖累生产力,而顶尖的 Python 开发者则会尽可能自动化一切任务。
你需要的工具有:
- Fabric – 自动化 SSH 命令并执行部署任务。
- Invoke – 一个用于脚本和工作流的 Python 任务执行器。
- Airflow – 轻松管理复杂的工作流和调度任务。
今天怎么用它:
- 使用
Fabric
通过一条命令就可以把代码部署到远程服务器。 - 编写一个简单的
Invoke
脚本来自动化你的日常开发任务。 -
假如你处理数据管道,可以开始尝试用
Airflow
来管理你的任务。 -
- *
Python 是数据科学家最常用的语言,但即使是网页开发者和后端工程师也会学会高效处理数据。
你需要的工具.
- pandas – 处理和分析结构化数据的终极工具库。
- SQLAlchemy – 一种使用Python与数据库交互的强大工具。
- Polars – 在处理较大数据集时,比
pandas
性能更高的替代工具。
如何今天用起来:
- 使用
pandas
来清洗和操作 CSV 文件,无需逐行手动处理。 - 使用
SQLAlchemy
以更符合 Python 风格的方式与数据库交互。 -
如果你觉得
pandas
过慢,可以试试Polars
,它能提供更快的操作速度。 -
- *
最好的Python开发者不仅写代码,还紧跟潮流。如果你不关注流行趋势,你就总觉得自己跟不上。
要怎么使用这些资源呢?
- 查看热门仓库 以了解哪些项目正在变得热门。
- 通过Stack Overflow 热门问题 从实际问题和解决方案中学习。
-
关注热门讨论 以了解主要的 Python 社区动态。
-
- *
Python 很强大,但得用对工具。不要只是读,现在就开始用吧。
接下来可以这样:
接下来的步骤可以是:
- 收藏python.0x3d.site作为你的资源中心,随时可用。
- 从下面的列表中选一个工具,今天就把它加入到你的工作流程中吧。
- 别再死干活了,开始聪明地工作吧。
最好的开发者不是那些只知道理论的人,而是那些付诸行动的人。现在轮到你行动了,加油!🚀
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