ТОП-5 библиотек для написания скриптов

В современном мире разработки программного обеспечения автоматизация рутинных задач становится не просто преимуществом, а необходимостью.

Написание скриптов на Python остается одним из самых эффективных способов повысить производительность как отдельных специалистов, так и команд.

Однако успех в этой области во многом зависит от выбора правильных инструментов. В этой статье рассматриваются пять библиотек — пять незаменимых помощников в создании качественных и гибких скриптов.

Pandas: манипуляция данными на новом уровне

Когда речь заходит о популярных библиотеках Python, Pandas неизменно в верхних строчках рейтингов. С момента создания в 2008 году эта библиотека произвела революцию в области обработки и анализа данных, и к 2025 году она продолжает развиваться, предлагая все более совершенные инструменты.

Чем характерна Pandas?

1. Улучшенная производительность. В последних релизах (Pandas 3.x) разработчики сделали акцент на оптимизации работы с большими объемами данных. Обработка наборов данных размером в десятки гигабайт теперь происходит быстрее благодаря внедрению параллельных вычислений и оптимизированных алгоритмов.

2. Интеграция с GPU. Современные версии Pandas умеют задействовать вычислительные мощности графических процессоров для еще большего ускорения обработки данных. Функция pandas.DataFrame.gpu() позволяет мгновенно перенести вычисления на GPU.

3. Расширенная визуализация. Библиотека теперь включает в себя продвинутые инструменты для визуализации. Это позволяет создавать сложные интерактивные графики непосредственно из DataFrame без необходимости подключения дополнительных библиотек.

4. Обработка временных рядов. Улучшена работа с временными данными. Включая новые методы прогнозирования и выявления аномалий в рядах данных.

Ниже — пример практического использования Pandas.

Pandas полезен при разработке скриптов для:

• автоматизации процессов анализа данных;
• создания отчетов;
• предварительной обработки информации для машинного обучения.

Многие компании используют Pandas в автоматических системах, которые:

• ежедневно обрабатывают миллионы записей;
• формируют бизнес-отчеты;
• снабжают модели машинного обучения актуальными данными.

Requests: мастер работы с веб-ресурсами

Работа с интернет-ресурсами — одна из наиболее распространенных задач при создании скриптов. В этом контексте библиотека Requests уже много лет — стандарт де-факто для разработчиков на Python.

В 2025 году Requests продолжит оставаться одной из самых важных библиотек для автоматизации взаимодействия с веб-сервисами.

Ниже — основные характеристики.

1. Оптимизированные асинхронные запросы. Хотя Requests изначально создавалась как синхронная библиотека, новейшие версии предлагают встроенную поддержку асинхронного выполнения запросов. Это повышает производительность при работе с множеством API.

2. Встроенная защита от троттлинга. Теперь библиотека умеет автоматически адаптироваться к ограничениям API. Динамически регулирует частоту запросов, чтобы избежать блокировок.

3. Расширенные возможности кэширования. Улучшенная система кэширования снижает нагрузку на сервер и ускорить работу при повторяющихся запросах.

4. Встроенные инструменты мониторинга. Библиотека получила встроенные средства для сбора статистики по запросам. Это упрощает отладку и оптимизацию скриптов.

Ниже — практический пример использования Requests. Из 2 частей.

Первая часть:

Вторая часть:

Requests — незаменимый инструмент для написания скриптов на Python, взаимодействующих с веб-сервисами, API и онлайн-ресурсами.

С его помощью разработчики создают скрипты для:

• мониторинга веб-сайтов;
• сбора данных;
• автоматизации публикаций в соцсетях;
• интеграции с онлайн-платформами.

PyAutoGUI: автоматизация на уровне пользовательского интерфейса

Это делает его незаменимым инструментом в ситуациях, когда доступ к API отсутствует или ограничен.

Ниже — инновации PyAutoGUI.

1. Улучшенное распознавание элементов интерфейса. Благодаря интеграции с алгоритмами компьютерного зрения библиотека теперь гораздо точнее идентифицирует даже сложные и динамические элементы интерфейса.

2. Расширенная поддержка платформ. Добавлена полноценная поддержка мобильных платформ через эмуляторы и удаленные соединения.

3. Интеллектуальное ожидание. Вместо жестко заданных пауз библиотека теперь может автоматически определять момент, когда элемент интерфейса становится доступным для взаимодействия.

4. Защита от обнаружения. Реализованы методы, имитирующие поведение человека. Это позволяет обходить системы защиты от ботов.

Ниже — практический пример использования PyAutoGUI. Из двух частей.

Первая часть:

Вторая часть:

Специалисты используют его для автоматизации повторяющихся операций в различных программах. От заполнения форм и таблиц до тестирования интерфейсов и сложных сценариев взаимодействия с программным обеспечением.

SQLAlchemy: мощь реляционных баз данных в Python-скриптах

Работа с базами данных — неотъемлемая часть многих задач по автоматизации. SQLAlchemy давно зарекомендовала себя как одна из самых полезных библиотек Python для взаимодействия с реляционными базами данных. Предоставляет как низкоуровневый доступ к SQL, так и высокоуровневый ORM (объектно-реляционное отображение).

Ниже — нововведения SQLAlchemy:

1. Полная асинхронность. Реализована полноценная поддержка асинхронных операций для всех поддерживаемых баз данных.

2. Улучшенная интеграция с NoSQL. Расширены возможности работы с гибридными хранилищами данных и документо-ориентированными БД.

3. Автоматическая оптимизация запросов. Встроенный анализатор запросов автоматически предлагает оптимизации для сложных операций.

4. Расширенные средства миграции. Упрощен процесс эволюции схемы данных в производственных системах.

Практический пример использования SQLAlchemy. Из 4 частей.

Первая часть:

Вторая часть:

Третья часть:

Четвертая часть:

SQLAlchemy — это ключевой компонент для написания скриптов на Python, работающих с базами данных. Библиотека применяется для решения широкого спектра задач.

От простых скриптов для миграции данных до сложных систем автоматизации бизнес-процессов, включающих интеграцию с различными источниками данных, генерацию отчетов и аналитику.

Pytest: надежное тестирование скриптов автоматизации

Автоматизация требует надежности, а надежность невозможна без тщательного тестирования. Pytest — одна из самых гибких и мощных библиотек для автоматизации тестирования в экосистеме Python.

К 2025 году Pytest значительно расширил свои возможности, предлагая разработчикам всё более совершенные инструменты.

Ниже — новшества Pytest.

1. Интеграция с ИИ. Можете автоматически генерировать тесты на основе исходного кода с помощью моделей машинного обучения.

2. Улучшенный параллелизм. Повышена эффективность параллельного запуска тестов. Это особенно важно для крупных проектов.

3. Расширенные инструменты визуализации. Добавлены новые опции для визуализации результатов и покрытия тестами.

4. Поддержка микросервисной архитектуры. Реализованы специальные инструменты для тестирования распределенных систем и микросервисов.

Далее — практический пример использования Pytest.

Первая часть:

Вторая часть:

Pytest становится незаменимым инструментом для разработчиков, которые серьёзно относятся к качеству решений по автоматизации.

Благодаря гибкости и постоянно расширяющимся возможностям эта библиотека помогает выявлять проблемы еще до того, как скрипты будут запущены в рабочей среде.

Доступ для пользователей из России

Pandas. Доступна для пользователей из России. Это открытая библиотека с открытым исходным кодом, распространяемая по лицензии BSD. Установка через pip работает без ограничений.

Requests. Также доступна. Это проект с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0. Нет географических ограничений на использование.

PyAutoGUI. Доступна без ограничений. Распространяется по открытой лицензии BSD.

SQLAlchemy. Открытая библиотека под лицензией MIT. Доступна для установки и использования в России без ограничений.

Pytest. Распространяется под лицензией MIT. Также доступна.

Перечисленные библиотеки:

• Обладают открытым исходным кодом.
• Распространяются под свободными лицензиями.
• Доступны через стандартные менеджеры пакетов Python (pip, conda).
• Не имеют географических ограничений на использование.
• Не требуют сторонних сервисов, которые могли бы быть недоступны в России.

Резюме

По мере развития технологий и бизнес-процессов роль автоматизации продолжает расти. Популярные библиотеки Python, рассмотренные в этой статье, представляют собой набор инструментов, способных решить широкий спектр задач. Важно отметить и то, что они постоянно развиваются.

При выборе библиотек для проектов учитывайте специфику задачи:

1. Для работы с данными. Pandas остается непревзойденным лидером. Прежде всего, когда речь идет об анализе, преобразовании и визуализации структурированных данных.

2. Для взаимодействия с веб-ресурсами. Requests предоставляет интуитивно понятный интерфейс для работы с HTTP-запросами и API.

3. Для автоматизации GUI-приложений. PyAutoGUI незаменим, когда требуется имитировать действия пользователя в графическом интерфейсе.

4. Для работы с базами данных. SQLAlchemy упрощает взаимодействие с реляционными базами данных.

5. Для надежности. Pytest помогает создавать и поддерживать комплексные наборы тестов. Гарантируя стабильность решений.

Следите за обновлениями. Не бойтесь экспериментировать с новыми инструментами. В автоматизации постоянное развитие — ключ к успеху.

Хотите попробовать работу фрилансером на дому или ищете, где заказать скрипты под свои задачи? На Work24 есть всё!