Article original : Awesome Python modules you probably aren’t using (but should be)
Par Adam Goldschmidt
Python est un langage magnifique, et il contient de nombreux modules intégrés qui visent à nous aider à écrire un meilleur code, plus élégant.
Objectif
Tout au long de cet article, nous utiliserons certains modules et méthodes moins connus qui, je pense, peuvent améliorer la façon dont nous codons - tant en visibilité qu'en efficacité.
NamedTuple
Je crois que certains d'entre vous connaissent déjà le namedtuple plus populaire du module collections (si ce n'est pas le cas - consultez-le), mais depuis Python 3.6, une nouvelle classe est disponible dans le module typing : NamedTuple. Tous deux sont conçus pour vous aider à créer rapidement des objets immuables et lisibles.
NamedTuple est en fait une version typée de namedtuple, et à mon avis, est beaucoup plus lisible :
Voici l'alternative namedtuple :
array.array
Tableaux efficaces de valeurs numériques. Les tableaux sont des types de séquence et se comportent beaucoup comme des listes, sauf que le type d'objets stockés dans ceux-ci est contraint. — Documentation Python
Lors de l'utilisation du module array, nous devons l'instancier avec un typecode, qui est le type que tous ses éléments utiliseront. Comparons l'efficacité temporelle avec une liste normale, en écrivant de nombreux entiers dans un fichier (en utilisant le module [pickle](https://docs.python.org/3.7/library/pickle.html) pour une liste régulière) :
_[https://gist.github.com/AdamGold/961758c66cdfe92642eabb61d9ce9866](https://gist.github.com/AdamGold/961758c66cdfe92642eabb61d9ce9866" rel="noopener" target="blank" title=")
14 fois plus rapide. C'est beaucoup. Bien sûr, cela dépend aussi du module pickle, mais le tableau reste bien plus compact que la liste. Donc, si vous utilisez des valeurs numériques simples, vous devriez envisager d'utiliser le module array.
itertools.combinations
itertools est un module impressionnant. Il possède tant de méthodes différentes pour gagner du temps, toutes listées ici. Il existe même un dépôt GitHub contenant plus d'itertools !
J'ai eu l'occasion d'utiliser la méthode combinations cette semaine et j'ai pensé la partager. Cette méthode prend un itérable et un entier comme arguments, et crée un générateur composé de toutes les combinaisons possibles de l'itérable avec une longueur maximale de l'entier donné, sans duplication :
dict.fromkeys
Une manière rapide et élégante de créer un dictionnaire avec des valeurs par défaut :
Dernier mais non des moindres - le module dis
Le module
[dis](https://docs.python.org/3/library/dis.html#module-dis)prend en charge l'analyse du bytecode CPython en le désassemblant.
Comme vous le savez peut-être ou non, Python compile le code source en un ensemble d'instructions appelé « bytecode ». Le module dis nous aide à gérer ces instructions, et c'est un excellent outil de débogage.
Voici un exemple du livre Fluent Python :
Nous avons obtenu une erreur — mais l'opération a tout de même réussi. Comment cela se fait-il ? Eh bien, si nous regardons le bytecode (j'ai ajouté des commentaires près des parties importantes) :
Avant de partir...
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