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  1. Python 常用库
    1. inspect 检查现场对象
    2. eviron-config 设置和获取变量
    3. shlex 简单词法分析
    4. loguru 更强更简单的日志
    5. pydantic 平替dataclass
    6. rich 彩色富文本
    7. tabulate 轻松实现字符表格
  2. bpython 代替原生python交互解释器
  3. 文件处理
  4. 图像处理
  5. 游戏和多媒体
  6. 大数据与科学计算
  7. 人工只能与机器学习
  8. 系统与命令行
    1. apscheduler 定时任务框架
    2. prompt_toolkit 相当强大的命令行界面工具箱
    3. click 替代Argparse
    4. typer 升级版click
    5. DearPyGui GUI 框架
  9. 数据库
    1. sqlmodel 替代SQLAlchemy
  10. 网络
    1. netmiko SSH
    2. ntc_templates_elinpf textFSM网络设备配置解析模板
    3. net_inspect 网络设备信息解析框架
    4. nornir 网络设备自动化框架
  11. Web框架
    1. sanic 极速异步web框架
    2. simpleui Django主题
  12. 安全
    1. schema 验证输入
  13. 构建封装
  14. 代码调试
    1. mock 虚假值测试
    2. pytest-datadir 测试时的数据文件调用
    3. pytest-asyncio 实现异步测试

这篇文章是将自己在浏览源码的时候见到的一些库收集起来备忘。

Python 常用库

inspect 检查现场对象

inspect 模块也被称为 检查现场对象。这里的重点在于 “现场” 二字，也就是当前运行的状态。
inspect 模块提供了一些函数来了解现场对象，包括 模块、类、实例、函数和方法。
inspect 函数主要用于以下四个方面:

  1. 对是否是模块、框架、函数进行类型检查
  2. 获取源码
  3. 获取类或者函数的参数信息
  4. 解析堆栈

eviron-config 设置和获取变量

>>> import environ
>>> # Extracts secrets from Vault-via-envconsul: 'secret/your-app':
>>> vault = environ.secrets.VaultEnvSecrets(vault_prefix="SECRET_YOUR_APP")
>>> @environ.config(prefix="APP")
... class AppConfig:
...    @environ.config
...    class DB:
...        name = environ.var("default_db")
...        host = environ.var("default.host")
...        port = environ.var(5432, converter=int)  # Use attrs's converters and validators!
...        user = environ.var("default_user")
...        password = vault.secret()
...
...    env = environ.var()
...    lang = environ.var(name="LANG")  # It's possible to overwrite the names of variables.
...    db = environ.group(DB)
...    awesome = environ.bool_var()
>>> cfg = environ.to_config(
...     AppConfig,
...     environ={
...         "APP_ENV": "dev",
...         "APP_DB_HOST": "localhost",
...         "LANG": "C",
...         "APP_AWESOME": "yes",  # true and 1 work too, everything else is False
...         # Vault-via-envconsul-style var name:
...         "SECRET_YOUR_APP_DB_PASSWORD": "s3kr3t",
... })  # Uses os.environ by default.
>>> cfg
AppConfig(env='dev', lang='C', db=AppConfig.DB(name='default_db', host='localhost', port=5432, user='default_user', password=<SECRET>), awesome=True)
>>> cfg.db.password
's3kr3t'

shlex 简单词法分析

常用shlex.split 配合subprocess.run:

subprocess.run(shlex.split("cat sendtext.txt"), stdout=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)

loguru 更强更简单的日志

可以面去大量的配置操作，逻辑清晰简单可靠。并且支持多进程，支持色彩输出。

pydantic 平替dataclass

可以说是dataclass的升级版，支持类型检查，支持json序列化，支持orm等等。

rich 彩色富文本

Rich 是一个 Python 库，可以为您在终端中提供富文本和精美格式。

Rich API 可以很容易的在终端输出添加各种颜色和不同风格。Rich 还可以绘制漂亮的表格，进度条，markdown，突出显示语法的源代码及回溯等等，不胜枚举。

另外rich还有个非常漂亮的traceback，这里告诉了如何添加使用。

tabulate 轻松实现字符表格

>>> from tabulate import tabulate


>>> table_header = ['Name', 'Chinese', 'Math', 'English']
>>> table_data = [
...     ('Tom', '90', '80', '85'),
...     ('Jim', '70', '90', '80'),
...     ('Lucy', '90', '70', '90'),
... ]


>>> print(tabulate(table_data, headers=table_header, tablefmt='grid'))
+--------+-----------+--------+-----------+
| Name   |   Chinese |   Math |   English |
+========+===========+========+===========+
| Tom    |        90 |     80 |        85 |
+--------+-----------+--------+-----------+
| Jim    |        70 |     90 |        80 |
+--------+-----------+--------+-----------+
| Lucy   |        90 |     70 |        90 |
+--------+-----------+--------+-----------+

中文对齐引入import wcwidth

bpython 代替原生python交互解释器

  • 快速上手

  • Ctrl + R 回退

  • F7 从编辑器打开

  • F8 将代码复制出来

文件处理

图像处理

游戏和多媒体

大数据与科学计算

人工只能与机器学习

系统与命令行

apscheduler 定时任务框架

apscheduler提供了非常丰富而且方便易用的定时任务接口

prompt_toolkit 相当强大的命令行界面工具箱

prompt_toolkit是一个用于在Python中构建强大的交互命令行和终端应用程序的库，同时它也可用于构建全屏应用程序。

click 替代Argparse

Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行，但使用起来有些繁琐，Click 相比于 Argparse，就好比 requests 相比于 urllib。

常用click.confirm:

import click
if click.confirm("Do you want to kick this off with an Nmap scan?", default=True):
    dosomething()

typer 升级版click

pip install typer
pip install typer-cli

你不必总是要编写 CLI 应用程序，但是在编写 CLI 时，最好是无障碍的体验。继 FastAPI 巨大成功之后，Sebastián Ramírez 用同样的原则为我们带来了 Typer：一个新的库，通过利用 Python 3.6+ 的类型提示功能，可以编写命令行界面。

这个设计确实使 Typer 脱颖而出。除确保你的代码被正确地记录下来外，你还可以通过最少的努力来获得一个带有验证的 CLI 接口。使用类型提示，你可以在 Python 编辑器中获得自动完成功能（比如 VSCode），从而提高工作效率。

为增强 Typer 功能，它的内部是基于 Click 开发的，Click 是非常著名的，并且已经通过了实战检验。这意味着，它可以利用其所有的优点、社区和插件，同时用较少的样板代码从简单的开始，并在需要时添加更多的复杂性。

一如既往，它的文档真的很出色，可以作为其他项目的典范。这绝对是不容错过的作品。

但是所有这种类型的CLI都并不好看，并且不支持灵活的颜色方案，所以我将rich和typer结合了一起。

rich_typer完全兼容typer并且给出了更好的配色方案和样式。自定义程度也更好。

DearPyGui GUI 框架

与其他 Python GUI 库相比，Dear PyGui 具有以下独特之处：

  • GPU 渲染
  • 简单的内置异步功能支持
  • 完整的主题和样式控制
  • 简单的内置日志窗口
  • 70 多个小部件具有数百种小部件组合
  • 详细的文档，示例和无与伦比的支持

数据库

sqlmodel 替代SQLAlchemy

是 SQLAlchemy 和 pydantic 的结合

上手快，人性化，支持 autocomplete

网络

netmiko SSH

netmiko 是 parmiko的延伸库，针对网络的场景进行了优化和简化。

ntc_templates_elinpf textFSM网络设备配置解析模板

作为ntc_templates库的补充，增加并且维护中国主流网络设备的配置解析模板。

net_inspect 网络设备信息解析框架

net_inspect是一个基于python的网络设备数据解析自动化框架

nornir 网络设备自动化框架

nornir 是一个 Python 库，用于自动化网络设备的配置和管理。它的目标是提供一个简单的、易于使用的、可扩展的框架，以便您可以使用 Python 编写自动化脚本。

Web框架

sanic 极速异步web框架

# -*- coding:utf-8 -*-
from sanic import (
    Sanic,
    request,
    response
)


# 创建一个 Sanic 实例对象, Sanic 是 web 服务的入口类, 它等价于 flask.Flask
# 然后里面传递一个字符串, 为我们的应用起一个名字
app = Sanic("sanic_service")


# 这里通过 @app.get("路由") 的方式和一个视图函数进行绑定
# 视图函数中的 request 参数会接收一个 sanic.request.Request 实例对象, 它包含了接收到的请求中的所有信息
# 比如我们想获取 url 中的查询参数, 那么就需要通过这里的 request 获取, 这个参数在请求到来时会自动传递
@app.get("/index")
async def index(request: request.Request):
    # 这个参数我们暂时先不用, 但是一定要有
    # 这里直接返回一个字符串
    return response.text("hello world")




# host: 监听的IP, port: 监听的端口, auto_reload: 修改代码之后是否自动重启
app.run(host="127.0.0.1", port=8888)

simpleui Django主题

安全

schema 验证输入

不管我们做什么应用，只要和用户输入打交道，就有一个原则 – 永远不要相信用户的输入数据。意味着我们要对用户输入进行严格的验证，web 开发时一般输入数据都以 JSON 形式发送到后端 API，API 要对输入数据做验证。一般我都是加很多判断，各种if，导致代码很丑陋，能不能有一种方式比较优雅的验证用户数据呢？Schema就派上用场了。

构建封装

代码调试

mock 虚假值测试

用于测试的模块pytest-mock，将方法屏蔽掉并给出虚假的返回值。

pytest-datadir 测试时的数据文件调用

e.g 

def test_read_global(shared_datadir):
    contents = (shared_datadir / 'hello.txt').read_text()

pytest-asyncio 实现异步测试

安装pytest-asyncio

@pytest.mark.asyncio
async def test_main():
    ...
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