บทความ IT เจ๋งๆ
8 Python Libraries ที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก แต่มีประโยชน์อย่างคาดไม่ถึง
19-มี.ค.-25
คัมภีร์เทพ IT
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