COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

 

Python เป็นภาษาที่มีความหลากหลายและเป็นที่รู้จักในเรื่องความเรียบง่าย อ่านง่าย และมี Library Ecosystem ที่ครอบคลุม ซึ่งมีหลาย Libraries ที่ช่วยลดความซับซ้อน และเพิ่มประสิทธิภาพ Workflows ได้ บทความนี้จะมาแนะนำ 12 Python Libraries ที่ช่วยลดความซับซ้อนในการทำงานของคุณได้

1. WeasyPrint - Convert HTML and CSS to PDF

WeasyPrint เป็น Library ที่เรียบง่ายที่ช่วยให้คุณสร้าง PDF จาก HTML และ CSS ได้ ซึ่งแตกต่างจาก PDF Libraries อื่น ๆ เพราะ Library นี้มีการรองรับ Layouts ที่ซับซ้อนและใช้ Web Technologies ที่คุ้นเคย

ตัวอย่าง:

Library นี้เหมาะกับใช้ใน Web Application ที่ต้องการสร้างไฟล์ PDF ต่าง ๆ เช่น Invoices และ Reports เป็นต้น

2. Pyexcel - Excel Data Handling Made Simple

Pyexcel เป็น Library ที่มีน้ำหนักเบา มันช่วยให้คุณสามารถ อ่าน เขียน และจัดการไฟล์ Excel ใน Formats ต่าง ๆ (เช่น .xls, .xlsx, .ods) โดยใช้ Code เพียงเล็กน้อย

ตัวอย่าง:

Library นี้เหมาะกับการใช้ใน Projects ที่ต้องจัดการไฟล์ Excel ใน Formats ต่าง ๆ

3. Pendulum - Simplified Date/Time Handling

Pendulum เป็น Library ที่สามารถใช้แทน Datetime Library ของ Python ได้อย่างง่ายดาย Pendulum โดยมันมี API ที่เข้าใจง่ายและสะดวกต่อการทำงานกับวันที่และเวลา รวมถึงรองรับ Time Zone, Parsing, Formatting และการคำนวณวันที่

ตัวอย่าง:

Library นี้จะช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการวันที่หลายอย่างที่จากการใช้ Datetime Library มาตรฐาน นอกจากนี้ยังสามารถจัดการกับเรื่องที่ซับซ้อนอื่น ๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงเวลาในช่วงฤดูกาล (Daylight Saving Time) ได้โดยอัตโนมัติ

4. Tenacity - Retrying Library for Python

Tenacity เป็น Library ที่ช่วยเขียน Code ที่ต้องการลองใหม่ (Retry) สำหรับฟังก์ชันที่ไม่เสถียร เช่น Network Requests หรือ Database Connections

ตัวอย่าง:

สามารถใช้ Library นี้เพื่อจัดการ Network Errors ที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวได้

แทนที่จะเขียน Retry Logic ด้วยตัวเอง คุณสามารถตกแต่งฟังก์ชันได้อย่างง่ายดายและปล่อยให้ Library จัดการในการ Retry ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนของ Code และเพิ่มความน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

5. Dataset - Simplified Database Interaction

Dataset เป็น Database Abstraction Layer ที่ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับ SQL Databases โดยใช้ Pythonic Syntax มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างต้นแบบของ Applications ที่ต้องใช้ Database โดยไม่จำเป็นต้องเขียน SQL

ตัวอย่าง:

คุณสามารถใช้ Library นี้เพื่อจัดการกับการโต้ตอบกับ Database โดยที่ไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการกำหนดค่า ORM ที่ซับซ้อน มันช่วยให้คุณสามารถ Focus ไปที่ Application Logic แทนที่จะต้องจัดการกับ Database

6. Poetry - Dependency Management and Packaging

Poetry เป็นเครื่องมือสำหรับจัดการ Dependency และ Package ที่ช่วยให้ง่ายต่อการจัดการกับ Python Project มันสามารถจัดการ Dependencies, การสร้างไฟล์ และการเผยแพร่ไปยัง PyPI ด้วยไฟล์ที่มีการตั้งค่าไว้อย่างเรียบง่าย

ตัวอย่าง:

Library นี้ช่วยให้กระบวนการตั้งค่า Virtual Environments, การจัดการ Dependencies และ Packaging Projects นั้นทำได้ง่ายขึ้น โดยสามารถใช้แทนเครื่องมือเช่น pip, pipenv และ setup.py ซึ่งทำให้การจัดการ Projects ง่ายขึ้นและเชื่อมโยงกัน

7. Dask - Parallel Computing with Task Scheduling

Dask เป็น Parallel Computing Library ที่ยืดหยุ่นและสามารถใช้งานร่วมกับ Python Code ได้

ถึงแม้ว่า Pandas จะเหมาะกับการจัดการข้อมูล แต่ก็มีข้อจำกัดเมื่อต้องทำงานกับ Datasets ขนาดใหญ่ ซึ่ง Dask เองจะช่วยในการประมวลผลแบบขนาน และช่วยให้สามารถทำงานกับ Big Data ได้ง่ายยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง:

Library นี้ สามารถใช้ได้ในกรณีที่ Dataset มีขนาดใหญ่เกินกว่าจะเก็บใน Memory ได้

Dask จะช่วยให้คุณสามารถประมวลผล Data ที่มีขนาดใหญ่ได้ด้วยการแบ่ง Task ออกเป็นส่วนย่อย ๆ จัดการได้ และสามารถประมวลผลแบบขนานได้ ทำให้ลดเวลาการประมวลผลโดยรวมลงอย่างมาก

8. Faker - Generate Fake Data for Testing

Faker เป็น Library ที่ช่วยสร้าง Fake Data เช่น ชื่อ, ที่อยู่, อีเมล, เบอร์โทรศัพท์ และอื่น ๆ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการ Testing, Data Generation และ Seeding Databases

ตัวอย่าง:

Library นี้เหมาะกับกรณีที่คุณต้องการ Dataset ขนาดใหญ่เพื่อใช้ในการทดสอบประสิทธิภาพของ Application

มันช่วยให้คุณสร้าง Data ที่ดูสมจริงได้อย่างรวดเร็ว ทำให้การทดสอบการ Load และการ Develop มีประสิทธิภาพมากขึ้น

9. FlashText - Fast Keyword Searching and Replacement

FlashText เป็น Library ที่ใช้สำหรับการค้นหาและแทนที่ Keyword ได้อย่างรวดเร็ว มันมีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ Regular Expressions ในการค้นหาโดยใช้ Keyword

ตัวอย่าง:

Library นี้เร็วกว่า regex อย่างมากในการแทนที่ Keyword ใน Datasets ขนาดใหญ่ มันมีประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีที่ต้องแทนที่ Keywords หลาย ๆ คำในข้อมูลที่มีอยู่นับล้านรายการ

10. PyPDF2 - Manipulate PDF Files

PyPDF2 เป็น Library ที่ช่วยให้คุณสามารถจัดการไฟล์ PDF ได้ เช่น การ Merge, การ Split, การ Rotate และการดึง Text ออกจาก PDF มันเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการจัดการ PDF Documents ใน Automated Workflow

ตัวอย่าง:

Library นี้ สามารถใช้เพื่อ Automate การรวม PDF Documents หลายฉบับให้เป็นไฟล์เดียวกัน

11. Humanize - Convert Data into Human-Friendly Format

Humanize เป็น Library ใน Python ที่มีเครื่องมือสำหรับแปลง Data ให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านง่าย เช่น การแปลงตัวเลขให้เป็นคำ หรือแปลงวันที่ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายขึ้น เป็นต้น

ตัวอย่าง:

Library นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งใน Reporting Tool ที่ต้องการนำเสนอ Data ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่าย เพื่อให้คนที่ไม่ได้ทำงานอยู่ในสายเทคนิค สามารถเข้าใจใน Data เหล่านั้นได้ถูกต้องยิ่งขึ้น

12. Memory-Profiler - Monitor Memory Usage of Python Code

Memory-Profiler เป็น Module ที่ใช้สำหรับตรวจสอบการใช้ Memory ของ Python Programs แบบบรรทัดต่อบรรทัด มันเหมาะสำหรับการระบุ Memory Leaks หรือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ Memory ใน Python Applications

ตัวอย่าง:

Library นี้สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Python Script ที่ใช้ Memory มากเกินไป เนื่องจาก Data Structures ที่ไม่เหมาะสม

มันช่วยให้คุณสามารถค้นหา Bottlenecks และลดการใช้ Memory ของ Application ได้

สรุป

และนี่ก็เป็น 12 Python Libraries ที่ช่วยลดความซับซ้อนในการทำงานของคุณได้ แนะนำให้คุณลองใช้ Libraries เหล่านี้ดู เพราะพวกมันอาจเป็นทางออกของปัญหาที่คุณกำลังเจออยู่ การเพิ่มพวกมันลงในชุดเครื่องมือของคุณ จะช่วยให้คุณเป็น Developer ที่มีความสามารถรอบด้านและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ที่มา: https://levelup.gitconnected.com/

 

 

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

 

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

 

บทความล่าสุด

• 7 APIs น่าสนใจ ที่แนะนำให้ Developer ลองใช้งาน
• 12 Best Practices เกี่ยวกับการตั้งชื่อตัวแปรใน JavaScript
• 20 การใช้คำสั่ง Git ที่ Developer ควรรู้ไว้