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Project description
Py-Tools
Py-Tools 是一个实用的 Python 工具集和可复用组件库,旨在简化常见任务,提高 Python 项目的开发效率。
设计细节请移步到掘金查看:https://juejin.cn/column/7131286129713610766
安装
- 环境要求:python version >= 3.8
- 历史版本记录:https://pypi.org/project/hui-tools/#history
默认安装
pip install hui-tools
默认安装如下功能可以使用
- 时间工具类
- http客户端
- 同步异步互转装饰器
- 常用枚举
- pydantic
- loguru的日志器
- 等...
全部安装
pip install hui-tools[all]
可选安装
pip install hui-tools[db-orm, db-redis, excel-tools]
可选参数参考:
extras_require = {
"db-orm": ["sqlalchemy[asyncio]==2.0.20", "aiomysql==0.2.0"], # 数据库orm
"db-redis": ["redis>=4.5.4"], # redis
"cache-proxy": ["redis>=4.5.4", "python-memcached==1.62", "cacheout==0.14.1"], # 缓存代理
"minio": ["minio==7.1.17"],
"excel-tools": ["pandas==1.3.5", "openpyxl==3.0.10"], # excel工具类
}
简单使用
所有功能都是从 py_tools 包中导入使用 详细使用请查看项目的DEMO: https://github.com/HuiDBK/py-tools/tree/master/demo
生成python项目结构模板
py_tools make_project WebDemo
mysql数据库操作demo
import asyncio
import uuid
from typing import List
from connections.sqlalchemy_demo.manager import UserFileManager
from connections.sqlalchemy_demo.table import UserFileTable
from sqlalchemy import func
from py_tools.connections.db.mysql import BaseOrmTable, DBManager, SQLAlchemyManager
db_client = SQLAlchemyManager(
host="127.0.0.1",
port=3306,
user="root",
password="123456",
db_name="hui-demo",
)
async def create_and_transaction_demo():
async with UserFileManager.transaction() as session:
await UserFileManager().bulk_add(table_objs=[{"filename": "aaa", "oss_key": uuid.uuid4().hex}], session=session)
user_file_obj = UserFileTable(filename="eee", oss_key=uuid.uuid4().hex)
file_id = await UserFileManager().add(table_obj=user_file_obj, session=session)
print("file_id", file_id)
ret: UserFileTable = await UserFileManager().query_by_id(2, session=session)
print("query_by_id", ret)
# a = 1 / 0
ret = await UserFileManager().query_one(
cols=[UserFileTable.filename, UserFileTable.oss_key], conds=[UserFileTable.filename == "ccc"], session=session
)
print("ret", ret)
async def query_demo():
ret = await UserFileManager().query_one(conds=[UserFileTable.filename == "ccc"])
print("ret", ret)
file_count = await UserFileManager().query_one(cols=[func.count()], flat=True)
print("str col one ret", file_count)
filename = await UserFileManager().query_one(cols=[UserFileTable.filename], conds=[UserFileTable.id == 2], flat=True)
print("filename", filename)
ret = await UserFileManager().query_all(cols=[UserFileTable.filename, UserFileTable.oss_key])
print("ret", ret)
ret = await UserFileManager().query_all(cols=["filename", "oss_key"])
print("str col ret", ret)
ret: List[UserFileTable] = await UserFileManager().query_all()
print("ret", ret)
ret = await UserFileManager().query_all(cols=[UserFileTable.id], flat=True)
print("ret", ret)
async def list_page_demo():
"""分页查询demo"""
total_count, data_list = await UserFileManager().list_page(
cols=["filename", "oss_key", "file_size"], curr_page=2, page_size=10
)
print("total_count", total_count, f"data_list[{len(data_list)}]", data_list)
async def run_raw_sql_demo():
"""运行原生sql demo"""
count_sql = "select count(*) as total_count from user_file"
count_ret = await UserFileManager().run_sql(count_sql, query_one=True)
print("count_ret", count_ret)
data_sql = "select * from user_file where id > :id_val and file_size >= :file_size_val"
params = {"id_val": 20, "file_size_val": 0}
data_ret = await UserFileManager().run_sql(data_sql, params=params)
print("dict data_ret", data_ret)
# 连表查询
data_sql = """
select
user.id as user_id,
username,
user_file.id as file_id,
filename,
oss_key
from
user_file
join user on user.id = user_file.creator
where
user_file.creator = :user_id
"""
data_ret = await UserFileManager().run_sql(data_sql, params={"user_id": 1})
print("join sql data_ret", data_ret)
async def curd_demo():
await create_and_transaction_demo()
await query_demo()
await list_page_demo()
await run_raw_sql_demo()
async def create_tables():
# 根据映射创建库表
async with DBManager.connection() as conn:
await conn.run_sync(BaseOrmTable.metadata.create_all)
async def main():
db_client.init_mysql_engine()
DBManager.init_db_client(db_client)
await create_tables()
await curd_demo()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Todo List
连接客户端
- http 同步异步客户端
- MySQL客户端 - SQLAlchemy-ORM 封装
- Minio 客户端
- 消息队列客户端,rabbitmq、kafka
- websocket 客户端
工具类
- 图片操作工具类,例如校验图片分辨率
- 配置解析工具类
- 编码工具类,统一 base64、md5等编码入口
- 认证相关工具类,例如jwt、oauth2等
- 邮件服务工具类
- 常用正则工具类
装饰器
- 超时装饰器
- 重试装饰器
- 缓存装饰器
- 异步执行装饰器
枚举
异常
日志
工程目录结构
py-tools/
├── py_tools/
│ ├── chatbot/
│ ├── connections/
│ ├── constants/
│ ├── data_models/
│ ├── decorators/
│ ├── enums/
│ ├── exceptions/
│ ├── meta_cls/
│ └── utils/
├── docs/
├── demo/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt
项目模块
- chatbot: 用于构建和管理聊天机器人互动的工具集。
- connections: 用于连接各种服务和 API 的连接管理工具。
- constants: Python 项目中常用的常量。
- data_models: 用于处理结构化数据的数据模型及相关工具。
- decorators: 一系列有用的装饰器,用以增强函数和方法。
- enums: 定义常用枚举类型,方便在项目中使用。
- exceptions: 自定义异常类,用于项目中的错误处理。
- meta_cls: 元类和元编程相关的工具和技术。
- utils: 包含各种实用函数和工具,用于简化日常编程任务。
项目文档
在 docs
目录下存放一些项目相关文档。
示例
在 demo
目录下,您可以找到一些使用 Py-Tools 的示例代码,这些代码展示了如何使用这些工具集实现实际项目中的任务。
demo:https://github.com/HuiDBK/py-tools/tree/master/demo
测试
在 tests
目录下,包含了针对 Py-Tools 的各个组件的单元测试。通过运行这些测试,您可以确保工具集在您的环境中正常工作。
一起贡献
欢迎您对本项目进行贡献。请在提交 Pull Request 之前阅读项目的贡献指南,并确保您的代码符合项目的代码风格。
- 克隆本项目到本地:
git clone https://github.com/HuiDBK/py-tools.git
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
- 配置python代码风格检查到 git hook 中
安装 pre-commit
pip install pre-commit
再项目目录下执行
pre-commit install
安装成功后 git commit 后会提前进行代码检查
- 提PR
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
hui-tools-0.4.6.tar.gz
(45.9 kB
view hashes)
Built Distribution
hui_tools-0.4.6-py3-none-any.whl
(65.7 kB
view hashes)
Close
Hashes for hui_tools-0.4.6-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8dbd132be4fc3c79d527122b704d67b608bab3915933a96e20032eefbdca58e7 |
|
MD5 | d5da3c346818fd2bf1fb39861d0f49aa |
|
BLAKE2b-256 | 68329b9ab150b7b531e380c2b80a101c4b13f5c8dfb7c6aef376adc5e4a24d6e |