في هذه المقالة ، نرى بعض مكتبات بيثون غير المعروفة ولكنها مفيدة جدًا:
على الرغم من توفر العديد من المكتبات في بايثون بالنسبة لـ DateTime ، أجد أن البندول سهل الاستخدام في أي عملية تاريخ. البندول هو خزانة الكتب المفضلة لدي للاستخدام اليومي في العمل. يوسع وحدة بايثون للتاريخ والوقت المدمجة ، مضيفًا واجهة برمجة تطبيقات أكثر سهولة لإدارة المناطق الزمنية وتنفيذ عمليات التاريخ والوقت مثل إضافة فترات زمنية وطرح التواريخ والتحويل بين المناطق الزمنية. يوفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام لتنسيق التواريخ والأوقات.
!pip install pendulum# import library
import pendulum
dt = pendulum.datetime(2023, 1, 31)
print(dt)
#local() creates datetime instance with local timezone
local = pendulum.local(2023, 1, 31)
print("Local Time:", local)
print("Local Time Zone:", local.timezone.name)
# Printing UTC time
utc = pendulum.now('UTC')
print("Current UTC time:", utc)
# Converting UTC timezone into Europe/Paris time
europe = utc.in_timezone('Europe/Paris')
print("Current time in Paris:", europe)هل واجهت عندما لا تظهر اللغة الأجنبية في البيانات بشكل صحيح؟ وهذا ما يسمى موجيباك. Mojibake هو مصطلح يستخدم لوصف النص المشوه أو المشوه الذي يحدث نتيجة لمشكلات الترميز أو فك التشفير. يحدث هذا عادةً عندما يتم فك ترميز النص المكتوب بحرف واحد بشكل غير صحيح باستخدام ترميز مختلف. ستساعدك مكتبة ftfy python في إصلاح Mojibake ، وهو أمر مفيد جدًا في حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية.
! نقطة تثبيت ftfy
print (ftfy.fix_text ('صحح الجملة باستخدام "ftfy" x9d. ")) print (ftfy.fix_text (" لا توجد مشاكل مع النص ")) '))
بالإضافة إلى Mojibake ، سيقوم ftfy بإصلاح الترميزات السيئة ونهايات الأسطر السيئة والاقتباسات السيئة. قد يفهم النص الذي تم فك تشفيره كأحد الترميزات التالية:
Sketch هو مساعد ترميز AI فريد مصمم خصيصًا للمستخدمين الذين يعملون مع مكتبة الباندا في Python. يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لفهم سياق بيانات المستخدم ويقدم اقتراحات التعليمات البرمجية ذات الصلة لجعل معالجة البيانات ومهام التحليل أسهل وأكثر كفاءة. لا يتطلب Sketch من المستخدمين تثبيت أي مكونات إضافية إضافية في IDE الخاص بهم ، مما يجعله سريعًا وسهل الاستخدام. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين للمهام المتعلقة بالبيانات بشكل كبير ومساعدة المستخدمين على كتابة تعليمات برمجية أفضل وأكثر كفاءة.
! رسم تثبيت نقطة
نحتاج إلى إضافة امتداد .sketch إلى pandas dataframe لاستخدام هذه المكتبة.
تطلب هي إحدى ميزات Sketch التي تتيح للمستخدمين طرح أسئلة حول بياناتهم بتنسيق لغة طبيعية. يوفر استجابة نصية لاستعلام المستخدم.
# استيراد مكتبات استيراد رسم استيراد الباندا كـ pd # قراءة البيانات (باستخدام بيانات Twitter كمثال) df = pd.read_csv ("tweets.csv") print (df)
# السؤال عن الأعمدة التي تعتبر نوع الفئة df.sketch.ask ("ما الأعمدة التي تمثل نوع الفئة؟")
# للعثور على شكل إطار البيانات df.sketch.ask ("ما هو شكل إطار البيانات")
.رسم.كيفية
HOWTO هي ميزة توفر كتلة من التعليمات البرمجية التي يمكن استخدامها كنقطة بداية أو نقطة نهاية للعديد من المهام المتعلقة بالبيانات. يمكننا أن نطلب مقتطفات من التعليمات البرمجية لتطبيع بياناتهم ، وإنشاء ميزات جديدة ، وتتبع البيانات ، وحتى بناء النماذج. سيوفر هذا الوقت ويسهل نسخ الرمز ولصقه ؛ ليس عليك كتابة الكود يدويًا من البداية.
# طلب توفير رمز تم قصه لتصور المشاعر df.sketch.howto ("تصور المشاعر")
.رسم.تطبيق
وظيفة .apply يساعد في إنشاء ميزات جديدة وتحليل الحقول وإجراء معالجات أخرى للبيانات. لاستخدام هذه الميزة ، نحتاج إلى امتلاك حساب OpenAI واستخدام مفتاح API لأداء المهام. لم أجرب هذه الميزة.
لقد استمتعت باستخدام هذه المكتبة ، على وجه الخصوص تأتي إنه يعمل ، وأجده مفيدًا.
"pgeocode" هي مكتبة ممتازة عثرت عليها مؤخرًا وكانت مفيدة بشكل لا يصدق لمشاريع التحليل المكاني الخاصة بي. على سبيل المثال ، يسمح لك بالعثور على المسافة بين رمزين بريديين ويوفر معلومات جغرافية عن طريق إدخال بلد ورمز بريدي.
! نقطة تثبيت pgeocode
الحصول على معلومات جغرافية لرموز بريدية محددة
# التحقق من البلد "الهند" nomi = pgeocode.Nominatim ('In') # الحصول على معلومات جغرافية عن طريق تمرير الرموز البريدية nomi.query_postal_code (["620018"، "620017"، "620012"])
يحسب "pgeocode" المسافة بين رمزين بريديين من خلال أخذ البلد والرموز البريدية كمدخلات. يتم التعبير عن النتيجة بالكيلومترات.
# إيجاد مسافة بين مسافة الرمزين البريديين = pgeocode.GeoDistance ('In') Distance.query_postal_code ("620018"، "620012")
rembg هي مكتبة أخرى مفيدة تزيل الخلفية بسهولة من الصور.
! نقطة تثبيت rembg
# استيراد مكتبات
من rembg import remove import cv2 # path of input image (my file: image.jpeg) input_path = 'image.jpeg' # path لحفظ صورة الإخراج وحفظها كمخرج. jpeg output_path = 'output.jpeg' # قراءة المدخلات إدخال الصورة = cv2.imread (input_path) # إزالة إخراج الخلفية = إزالة (الإدخال) # حفظ الملف cv2.imwrite (output_path ، الإخراج)
قد تكون بالفعل على دراية ببعض هذه المكتبات ، لكن بالنسبة لي ، لا غنى عن Sketch و Pendulum و pgeocode و ftfy في عملي في هندسة البيانات. أنا أعتمد عليهم كثيرًا في مشاريعي.
يوفر Humanize "تنسيقًا بسيطًا وسهل القراءة للسلسلة للأرقام والتواريخ والأوقات. الهدف من المكتبة هو أخذ البيانات وجعلها أكثر سهولة في الاستخدام ، على سبيل المثال عن طريق تحويل عدد من الثواني إلى سلسلة أكثر قابلية للقراءة مثل "2 minutes ago". يمكن للمكتبة تنسيق البيانات بعدة طرق ، بما في ذلك تنسيق الأرقام بفاصلات وتحويل الطوابع الزمنية إلى أوقات نسبية والمزيد.
غالبًا ما أستخدم الأعداد الصحيحة والطوابع الزمنية لمشاريع هندسة البيانات الخاصة بي.
! نقطة تثبيت أنسنة
# استيراد مكتبة استيراد الطابع البشري للوقت والوقت كـ dt # تنسيق الأرقام مع الفاصلة a = humanize.intcomma (951009) # تحويل الأرقام إلى كلمات b = humanize.intword (10046328394) #printing print (a) print (b)
استيراد تاريخ الاستيراد البشري والوقت كما dt a = humanize.naturaldate (dt.date (2012، 6، 5)) b = humanize.naturalday (dt.date (2012، 6، 5)) print (a) print (b)
Ercole Palmeri
أعلنت صحيفة فاينانشيال تايمز يوم الاثنين الماضي عن صفقة مع OpenAI. "فاينانشيال تايمز" ترخص صحافتها ذات المستوى العالمي...
يدفع الملايين من الأشخاص مقابل خدمات البث، ويدفعون رسوم الاشتراك الشهرية. من الشائع أنك…
سوف تستمر شركة Coveware by Veeam في تقديم خدمات الاستجابة لحوادث الابتزاز السيبراني. ستوفر Coveware إمكانات الطب الشرعي والمعالجة...
تُحدث الصيانة التنبؤية ثورة في قطاع النفط والغاز، من خلال اتباع نهج مبتكر واستباقي لإدارة المحطات.