COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

 

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

 

บทความล่าสุด

• 9 Open Source Projects ที่ Developer ควรรู้จักและ Bookmark ไว้
• 7 Array Methods สุดเจ๋งใน JavaScript ที่ช่วยให้ทำงานสะดวกขึ้น
• รวม 11 Websites ฟรี สำหรับพัฒนาทักษะของ Developer