标签目录：程序员

2025
12-20

这个 Python 神库有超过 230 个纯 Python 写的小工具，早该被官方收编！

这个 Python 神库有超过 230 个纯 Python 写的小工具，早该被官方收编！ 咱先来聊个场景，你肯定遇到过。你写着代码，突然需要一个功能，比如把一个大列表按固定大小切成一块一块的，或者想安全地写个文件，就算中途程序崩了，原来的文件也别搞坏。你下意识地觉得：“这不该是标准库就有的功能吗？” 然后你搜了半天，发现……嘿，还真没有。 继续阅读 >
2025
12-20

fastapi-cache：一个专给 FastAPI 做结果缓存的库！

fastapi-cache：一个专给 FastAPI 做结果缓存的库！ fastapi-cache 是一把非常实用的“提速器”：对大多数 FastAPI 项目，特别是依赖数据库或复杂计算的读接口，接入成本低、效果直接。建议先在少量热点接口上试点，监测效果（响应时间、DB QPS、命中率），验证后逐步扩大覆盖。别忘了处理缓存一致性与序列化边界，这两点是长期可靠运行的关键。 继续阅读 >
2025
12-19

一个比 Python 自带 csv 更聪明的包 —— CleverCSV！

一个比 Python 自带 csv 更聪明的包 —— CleverCSV！ CSV 文件看起来简单，但现实里常常会把你逼疯：分隔符一坨、引号乱用、转义符缺失、编码也可能崩。你可能遇到过：明明是表格，pandas 一读就错列、header 读错、甚至整行黏在一起。CleverCSV 就是来治这类“脏 CSV”问题的——把自动检测 dialec（分隔符、引号、转义）做好，帮你把混乱的 CSV 变得可读、可处理。 继续阅读 >
2025
12-18

datatable —— 比 pandas 更“凶猛”的大数据表格利器

datatable —— 比 pandas 更“凶猛”的大数据表格利器 先说实话：datatable 有点像 pandas 的肌肉版，但不是简单替代品。它从 C++/C 写起、专注速度和单机大数据（几十 GB、上百 GB）处理，适合做特征工程、快速读写、以及那些你不想慢吞吞被 CPU/IO 拖垮的场景。下面我用比较接地气的口语来讲，免得看着像百科那样干巴巴。 继续阅读 >
2025
12-18

一行命令，把你的Python脚本秒变exe，同事都馋哭了！

一行命令，把你的Python脚本秒变exe，同事都馋哭了！ 简单来说，PyInstaller 就是一个能把你的 Python 程序和它所需要的所有环境“打包”成一个独立可执行文件的神器。这么说可能有点干，我打个比方你就懂了。你的 Python 脚本就像一个身怀绝技的大厨，但他做菜需要特定的厨房（Python 解释器）、特定的锅碗瓢盆（比如 numpy、pandas 这些库）。你把他一个人送到别人家，别人家没这些东西，他照样做不了菜。 继续阅读 >
2025
12-17

AnyWidget：简化Jupyter Widget开发的利器，轻松创建可复用的交互式Web组件！

AnyWidget：简化Jupyter Widget开发的利器，轻松创建可复用的交互式Web组件！ AnyWidget彻底改变了Jupyter Widget的开发方式，它提供了一种简洁、高效且易于使用的框架，让开发者能够轻松创建可复用的交互式Web组件，并将其部署到各种环境中。摆脱繁琐的模板和配置，AnyWidget让您专注于代码本身，实现快速原型设计和部署。 继续阅读 >