COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

 

Python เป็นภาษาที่มีประสิทธิภาพด้วย Ecosystem ขนาดใหญ่ของ Libraries และ Frameworks ที่ครอบคลุมแทบทุกสาขาที่นึกออกได้ Python Developers อาจคุ้นเคย Libraries อย่าง NumPy, Pandas และ Flask แต่ยังมี Libraries อีกหลายตัวที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จักแต่มีประโยชน์มาก ดังนั้น บทความนี้จะมาแนะนำ 8 Python Libraries ที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก แต่มีประโยชน์อย่างคาดไม่ถึง

1. Missingno — เครื่องมือช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ขาดหายไป

เมื่อต้องทำงานกับ Dataset หนึ่งในปัญหาที่พบบ่อยคือ ข้อมูลที่ขาดหายไป ซึ่งอาจทำให้ยุ่งยากในการวิเคราะห์ข้อมูล  Missingno จะช่วยให้เราเห็นข้อมูลที่ขาดหายไปได้ง่ายขึ้น ผ่าน Visualization ทำให้สามารถตรวจจับ Pattern หรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว Library นี้ยังสามารถทำงานร่วมกับ Pandas Dataframe ได้เป็นอย่างดี

Features เด่น ๆ: 

• แสดงผลข้อมูลที่ขาดหายไปด้วย Heatmap, Bar Chart และ Matrix Plot
• ช่วยให้มองเห็น Pattern ของข้อมูลที่ขาดหายได้อย่างเป็นระบบ
• ใช้งานร่วมกับ Pandas ได้อย่างราบรื่น เหมาะสำหรับ Data Scientists

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องจัดการกับ Dataset ขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลบางส่วนขาดหายไป
• ใช้ในการ Clean และ Preprocess ข้อมูลให้มีคุณภาพดียิ่งขึ้นก่อนจะนำไปวิเคราะห์หรือใช้ใน Machine Learning

ตัวอย่างการใช้งาน:

เคล็ดลับ: ช้ heatmap ของ Missingno เพื่อตรวจสอบจุดที่ข้อมูลขาดหายไปได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะใน Dataset ขนาดใหญ่

2. PyGame — ใช้ Library นี้เพื่อพัฒนา Video Games

PyGame เป็น Library ยอดนิยมสำหรับการพัฒนาเกมด้วย Python ซึ่งมีเครื่องมือที่ช่วยให้สร้างเกมได้สะดวกขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการจัดการ Graphics, Sound และ User Input แม้ว่าอาจไม่ได้เป็นที่รู้จักมากเท่า Game Engines อื่น ๆ แต่ PyGame ก็เป็น Platform ที่เรียบง่ายและเข้าถึงได้ง่าย และเหมาะสำหรับการพัฒนาเกมเป็นอย่างยิ่ง

Features เด่น ๆ:

• รองรับการจัดการ Graphics, Sound และการควบคุม User Input
• ถูกออกแบบมาสำหรับการพัฒนาเกม 2D โดยเฉพาะ
• รองรับหลาย Platforms (Windows, macOS, Linux)

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการพัฒนาเกม 2D โดยไม่ต้องเจอกับความซับซ้อนของ Game Engines ขั้นสูง
• ใช้ในการสร้างต้นแบบเกม (Game Prototyping) หรือสร้างเกมง่าย ๆ สำหรับมือใหม่

ตัวอย่างการใช้งาน:

ทำไมถึงควรใช้: มันจะช่วยให้คุณระบุปัญหาได้เร็วขึ้นด้วย Logs ที่มีสีสันและจัดระเบียบ Debugging Process ของคุณ

3. pywebcopy — ดาวน์โหลด Webpage พร้อมทรัพยากรทั้งหมด

หากต้องการบันทึก Website ไว้ดูแบบ Offline หรือเก็บข้อมูลบางอย่างจากหน้าเว็บ pywebcopy เป็น Library ที่ช่วยให้คุณสามารถดาวน์โหลด Webpage พร้อมกับทุกองค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง เช่น Images, CSS Files และ JavaScript ได้อย่างง่ายดาย

Features เด่น ๆ:

• ดาวน์โหลด Webpage ทั้งหมดรวมถึง Files ต่าง ๆ
• รองรับการจัดการ Images, CSS Files และ JavaScript
• สามารถใช้งานร่วมกับ Python Scripts ได้อย่างง่ายดาย

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการเก็บข้อมูลจาก Website เพื่อใช้งานแบบ Offline
• ใช้สำหรับการวิจัยส่วนตัวหรือ Data Scraping

ตัวอย่างการใช้งาน:

เกร็ดน่ารู้: pywebcopy สามารถจัดการ Dynamic Pages ที่โหลด Content ผ่าน JavaScript ได้ด้วย

4. hues — เลิกใช้ print() เพื่อ Debug Code

หลายคนยังคงใช้ print() ในการ Debug Code ซึ่งบางครั้งคุณอาจเห็นข้อความที่ดูรกและอ่านยาก แต่ hues เป็นทางเลือกที่ดีกว่า เพราะมันจะแสดงผลข้อความให้เป็นสีสันต่าง ๆ ทำให้ง่ายต่อการตีความและระบุปัญหาได้เร็วขึ้น

Features เด่น ๆ:

• รองรับการใช้สีในการแสดงผลข้อความ
• การจัดรูปแบบผลลัพธ์ที่อ่านได้ง่าย
• รองรับ Log ใน Levels ต่าง ๆ เช่น "info", "warning", "error" เป็นต้น

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการระบบ Logging และ Debugging ที่ใช้งานง่ายกว่าการใช้ print() ธรรมดา
• สำหรับ Projects ขนาดเล็กถึงกลาง ที่ต้องการ Log ข้อมูลอย่างเป็นระบบ

ตัวอย่างการใช้งาน:

เหมาะกับใคร: Python Developers ที่มักใช้งาน print() ในการ Debug Code

5. vidgear — เครื่องมือสารพัดประโยชน์สำหรับ Video Processing

vidgear เป็น Library ที่ทรงพลังสำหรับการทำงานกับ Video ไม่ว่าจะเป็นการ Capturing, Streaming หรือ Processing มันยังรองรับการใช้งานที่หลากหลายและช่วยให้ Developers สามารถจัดการกับ Video Data ได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับ Video Processing

Features เด่น ๆ:

• รองรับการ Streaming และการประมวลผล Video แบบ Real-Time
• สามารถ Capture จาก Sources ต่าง ๆ เช่น Webcams และ IP Cameras
• รองรับ Video Decoding, Processing และ Encoding ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• สำหรับ Projects ที่เกี่ยวข้องกับ Video Capture, Streaming หรือ Video Processing แบบ Real-Time
• เมื่อต้องทำงานกับ Surveillance Systems, Media Applications หรืองานด้าน Computer Vision

ตัวอย่างการใช้งาน:

เคล็ดลับ: ใช้ vidgear สำหรับ Live Streaming Applications หรือ Video Analysis เช่น Object Tracking และ Frame Manipulation

6. Textblob — NLP Library ที่ใช้งานง่ายและทรงพลัง

Textblob เป็น Library ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำให้ Natural Language Processing (NLP) เป็นเรื่องที่ง่าย เพียงใช้ Code แค่ไม่กี่บรรทัดก็สามารถทำได้ทั้ง วิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) การระบุชนิดของคำหรือส่วนของข้อความตามการใช้งาน (Part-of-Speech Tagging) และการแปลภาษา (Language Translation)

Features เด่นๆ:

• รองรับ Sentiment Analysis, Language Translation และ Part-of-Speech Tagging
• มี Interface ที่ใช้งานง่ายสำหรับงานด้านการวิเคราะห์ข้อความ
• ทำงานร่วมกับ Data Science Libraries อื่น ๆ ของ Python ได้เป็นอย่างดี

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการทำ NLP ใน Projects โดยไม่ต้องใช้ Deep Learning Models
• เมื่อต้องทำงานที่เกี่ยวกับ Sentiment Analysis, Text Classification และ Machine Learning Models

ตัวอย่างการใช้งาน:

เกร็ดน่ารู้: Textblob สามารถใช้ตรวจสอบการสะกดคำและแบ่งคำออกเป็นหน่วยที่เล็กลง (Word Tokenization) ได้

7. Rich-logger — ทำให้การ Debugging สวยงามและมีประสิทธิภาพ

การ Debug อาจเป็นงานที่น่าเบื่อสำหรับ Developer แต่ Rich-logger จะช่วยเปลี่ยนกระบวนการนี้ให้เป็นงานที่น่าสนใจยิ่งขึ้น Library นี้จะช่วยจัดรูปแบบของ Log ให้สวยงามขึ้น พร้อมระบบสีสัน และ การแสดงผลแบบ Rich Output ทำให้การ Debug ไม่เพียงจะง่ายขึ้น แต่ยังสนุกมากขึ้นอีกด้วย

Features เด่นๆ:

• รองรับ การจัดรูปแบบข้อความแบบ Rich Text เพื่อให้ Logs ที่อ่านได้ง่าย
• รองรับการใช้ Tables, Progress Bars, การแสดง Traceback อย่างละเอียด และอื่น ๆ อีกมากมาย
• อัปเดต Logs แบบ Real-Time และสามารถปรับแต่งการแสดงผลได้

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการ Debugging และ Logging ที่ดูดีและใช้งานง่ายระหว่างการ Develop
• เมื่อต้องทำงานกับ Projects ขนาดใหญ่ที่ต้องการ Logging และ Monitoring อย่างละเอียด

ตัวอย่างการใช้งาน:

ทำไมถึงควรใช้: Rich-logger ช่วยให้คุณมองเห็นปัญหาได้เร็วขึ้น ด้วยการใช้สีสันและรูปแบบที่อ่านง่าย ช่วยให้กระบวนการ Debug เป็นระเบียบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

8. Arcade — สร้างเกม 2D ได้อย่างง่ายดาย

Arcade เป็น Library ที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้การสร้างเกม 2D ด้วย Python เป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น มันมี API ที่ ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น แถมยังมี Features ในระดับ Advance เช่น Physics Simulation, Animation และ Sprite Handling

ทำไมมันถึงมีประโยชน์:

Arcade จะช่วยทำให้การพัฒนาเกม 2D ง่ายขึ้น ด้วย API ที่เข้าใจง่าย เหมาะสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น ที่ต้องการลองสร้างเกมโดยไม่ต้องเจอกับการตั้งค่าที่ซับซ้อน มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับทั้งผู้ที่อยากเรียนรู้ในการพัฒนาเกม หรือการสร้างเกม 2D ที่มีขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

Features เด่นๆ:

• มี API ที่ใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้สร้างเกมได้รวดเร็วขึ้น
• มี Collision Detection และ Sprite Management
• รองรับหลาย Platforms (ใช้งานได้บน Windows, macOS และ Linux)
• ติดตั้งง่าย ไม่ต้องตั้งค่าระบบที่ซับซ้อน

ควรใช้ในสถานการณ์ใด:

• เมื่อต้องการสร้างเกม 2D เช่น เกม Platformers หรือเกม Puzzles
• เป็นเครื่องมือสำหรับมือใหม่ ที่ต้องการเรียนรู้ในการพัฒนาเกม
• ต้องการสร้างเกม Prototype อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างการใช้งาน:

เคล็ดลับ: เริ่มจากเกมขนาดเล็กก่อน แล้วค่อยเพิ่ม Features อย่าง Animations หรือ Collisions วิธีนี้จะช่วยให้คุณ เรียนรู้ได้เร็วขึ้นและไม่รู้สึกท้อแท้ในการพัฒนาเกม

สรุป

และนี่ก็เป็น 8 Python Libraries ที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก แต่มีประโยชน์อย่างคาดไม่ถึง ซึ่งพวกมันอาจไม่เป็นที่รู้จักอย่างแพร่หลายนัก แต่ก็มีประโยชน์อย่างมากสำหรับ Developers ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นด้านการ Debugging, Game Development และ Data Analysis หรือแม้แต่การทำ NLP การใช้ Libraries ที่เหมาะสม จะช่วยให้คุณสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ที่มา: https://medium.com/

 

 

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

 

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

 

บทความล่าสุด

• 22 Developer Resources ที่คุณควรเรียนรู้และลองนำไปใช้งาน
• 11 ทริคการใช้ JavaScript Command Line ที่มีประโยชน์ต่อการทำงาน
• 7 Open Source Tools สำหรับ Backend Developers ที่มาแรงในปี 2025