บทความ IT เจ๋งๆ

10 Python Libraries ที่ช่วยยกระดับการเขียน Code ของ Senior Developer

18-เม.ย.-25

คัมภีร์เทพ IT

ภาษา Python เป็นที่รู้จักในเรื่องของความเรียบง่าย อ่านเข้าใจง่าย และถูกใช้งานกันอย่างแพร่หลาย แต่อย่างไรก็ตาม การเป็น Senior Python Developer นั้นต้องเชี่ยวชาญมากกว่าแค่พื้นฐาน ในบทความนี้จึงจะมาแนะนำ 10 Python Libraries ที่ช่วยยกระดับการเขียน Code ของ Senior Developer

1. Generators & Iterators

Generators และ Iterators ถือเป็นส่วนประกอบสำคัญของแนวทางการเขียน Program ที่ใช้ Memory อย่างมีประสิทธิภาพของ Python ซึ่ง Iterators เป็น Objects ที่ช่วยให้คุณสำรวจ Elements ทั้งหมดของ Collection ได้ ในขณะที่ Generators จะช่วยให้คุณสร้าง Iterators ได้อย่างกระชับโดยใช้ yield Keyword

ประโยชน์ของมัน:

  • จัดการ Datasets ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้อง Load ทุกอย่างลงใน Memory
  • ลดความซับซ้อนของ Code สำหรับรูปแบบ Iteration ที่กำหนดเอง

ตัวอย่าง:

2. Decorators

Decorators เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับเปลี่ยนหรือขยาย Behavior ของ Functions หรือ Methods โดยไม่ต้องเปลี่ยน Code โดยจะนำไปใช้โดยใช้รูปแบบ @decorator_name

ประโยชน์ของมัน:

  • เพิ่มความเป็น Modular ของ Code และการ Reuse
  • ใช้ประเด็นที่เกี่ยวข้อง เช่น การบันทึก การตรวจสอบสิทธิ์ หรือการตรวจสอบประสิทธิภาพ ใช้สำหรับจัดการ Functions ที่เกี่ยวข้องกับหลายส่วนของระบบ เช่น Logging, Authentication, หรือ Performance Monitoring

ตัวอย่าง:

3. Context Managers

Context Managers ซึ่งใช้งานผ่านคำสั่ง with จะช่วยให้แน่ใจว่ามีการจัดการ Resource อย่างเหมาะสม เช่น การจัดการ File หรือการเชื่อมต่อ Database คุณสามารถสร้าง Context Managers แบบกำหนดเองได้ โดยใช้ contextlib Module หรือ __enter__ และ __exit__ Methods

ประโยชน์ของมัน:

  • ป้องกันการรั่วไหลของ Resource
  • เขียน Code ที่ Clean ขึ้นและอ่านเข้าใจง่ายมากขึ้น

ตัวอย่าง:

4. Metaclasses

Metaclasses คือ "Class ของ Class" ใน Python ซึ่งช่วยให้คุณสามารถควบคุมวิธีการสร้าง Classes ได้ แม้จะไม่ค่อยจะมีคนใช้งานมากนัก แต่มันกลับมีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อในการสร้าง Frameworks หรือ APIs

ประโยชน์ของมัน:

  • บังคับใช้ Rules ในการสร้าง Class
  • ใช้ Object-Oriented Patterns ขั้นสูง

ตัวอย่าง:

5. Coroutines & Asyncio

Asyncio Library ของ Python จะช่วยให้คุณเขียน Code แบบ Asynchronous โดยใช้ async และ await Keywords ส่วน Coroutines จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยจัดการกับกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ I/O โดยไม่ทำให้การทำงานของ Program หยุดชะงัก

ประโยชน์ของมัน:

  • ปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับ Applications ที่ต้องจัดการกับการทำงานด้าน I/O จำนวนมาก
  • สร้าง Systems ที่ขยายขนาดได้ เช่น Web Servers หรือ Real-Time Applications

ตัวอย่าง:

6. Type Hinting

Type Hinting จะช่วยให้ Code อ่านเข้าใจได้ง่ายขึ้น และช่วยในการ Debug โดยระบุ Data Types ที่คาดว่าจะใช้ใน Variables, Function Parameters และค่าที่จะ Return กลับมา ซึ่ง Feature นี้ถูกเปิดตัวใน Python 3.5 และปัจจุบันถูกใช้งานอย่างแพร่หลายใน Projects ระดับมืออาชีพ

ประโยชน์ของมัน:

  • เพิ่มความชัดเจนและง่ายต่อการดูแลรักษา Code
  • รองรับการทำงานของ Tools ที่ช่วย Develop Code ได้ดียิ่งขึ้น (เช่น Linter หรือ IDE)

ตัวอย่าง:

7. Descriptors

Descriptors คือ Protocol ที่ช่วยให้คุณปรับแต่ง Behavior ของการเข้าถึง Attribute ใน Classes โดยใช้ __get__, __set__ และ __delete__ Methods

ประโยชน์ของมัน:

  • สร้าง Property Patterns ที่สามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้
  • ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation) หรือ Lazy Loading

ตัวอย่าง:

8. Data Model ของ Python (Dunder Methods)

Data Model ของ Python ประกอบด้วย “Dunder” (Double Underscore) Methods เช่น __str__, __repr__, __add__ และ __call__ การเชี่ยวชาญ Methods เหล่านี้จะทำให้คุณสามารถสร้าง Classes ที่สามารถใช้งานร่วมกับ Syntax ของ Python ได้อย่างราบรื่น

ประโยชน์ของมัน:

  • เขียน Code ที่ใช้งานง่ายและมีความเป็น Pythonic มากขึ้น
  • ปรับแต่ง Behavior ของ Object ให้ตรงกับความต้องการและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่าง:

9. Multi-threading & Multi-processing

Python รองรับการทำงานแบบ Multi-Threading และ Multi-Processing เพื่อจัดการกับงานที่เน้นการใช้ CPU และงานที่เน้นการทำ I/O แม้ว่าจะมีข้อจำกัดจาก Global Interpreter Lock (GIL) ที่มีผลต่อการทำงานของ Threading แต่ Tools เหล่านี้ก็ยังมีบทบาทสำคัญในการประมวลผลแบบ Parallelism

ประโยชน์ของมัน:

  • เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงานที่ใช้ CPU อย่างหนักหรือใช้ I/O จำนวนมาก
  • ช่วยให้ Application สามารถขยายขนาดได้ดีขึ้น

ตัวอย่าง:

10. Memory Management & Garbage Collection

ระบบการจัดการ Memory ของ Python มี Built-in Garbage Collector เพื่อช่วยคืน Memory ที่ไม่ได้ใช้งานแล้ว การเข้าใจเรื่อง Reference Counting และ Garbage Collection จะช่วยให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ Program ได้ดียิ่งขึ้น

ประโยชน์ของมัน:

  • ป้องกันปัญหา Memory Leak
  • เขียน Applications ให้มีประสิทธิภาพและความเสถียร

ตัวอย่าง:

สรุป

และนี่ก็เป็น 10 Python Libraries ที่ช่วยยกระดับการเขียน Code ของ Senior Developer (แต่อันที่จริงก็สามารถใช้ได้ในทุกระดับ) การที่คุณทำความเข้าใจและนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้ จะช่วยให้เขียน Code ที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และดูแลรักษาได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งเป็นทักษะที่สำคัญในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในโลกของการทำงานจริง

ที่มา: https://python.plainenglish.io/

 

 

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

 

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

เพิ่มเพื่อน

 

บทความล่าสุด

ประเภทบทความ