在 pytest 教學 一文，我們學會如何利用 pytest 更輕鬆地撰寫 Python 的測試程式，但 pytest 所提供的方便功能不僅僅如此，pytest 還有許多好用的 plugins 能夠利用，使用得當的話，將可增加開發效率。

剛好 15 amazing pytest plugins 中提到不少實用的 pytest plugins, 本文就將其中 7 項進行簡介。

談到插入(insert)元素到已排序串列(list) ，最暴力的方法就是每次插入元素後直接排序：

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> a.insert(0, 5)
>>> a
[5, 1, 2, 3, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

不過隨著串列越來越長，每次插入元素後再進行排序的方式，將會越來越慢，甚至造成大量不必要的運算，這時可以利用 Python 內建模組 bisect ，透過二元搜尋的方式幫我們插入元素到串列之中，如此一來該串列就不需要在新增元素後進行排序。

p.s bisect 只能運用在已排序過的串列(list)

先前 用 pydantic 輕鬆進行設定管理(Settings management) 一文曾提及利用 pydantic 管理設定，但其實也可以驗證資料，本文將介紹如何透過 pydantic 驗證資料，保證有效減少開發驗證各種資料的繁瑣。

近來查閱 Python 關於 datetime 的標準日期格式(datetime.isoformat)的時候，發現一個奇妙的行為，該行為可能造成日期格式不一致。

在 Python 淺談 with 語句 一文中，我們已介紹基本的 with 語法與何謂 context manager 以及簡單的 context manager 實作。

除了該文所提供的實作方法之外，也可以利用 Python 內建的 contextlib 模組進行開發，此外該模組也提供若干實用的 context manager 可以使用。

Python 的 os 模組提供不少便利的功能讓我們能夠操作檔案/資料夾的路徑、操作等等。直到 Python 3.4 之後提供一個新模組 pathlib，將各種檔案/資料夾相關的操作封裝在 Path 等類別之中，讓檔案/資料夾的操作更加物件導向。

本文將說明與展示 pathlib 模組。

Python 關於平行處理的模組除了 multiprocessing 與 threading 之外，其實還提供 1 個更為簡單易用的 concurrent.futures 可以使用。

該模組提供 ThreadPoolExecutor 與 ProcessPoolExecutor 2 個經過封裝的 classes ，讓人方便上手之外，也讓程式看起來更加簡潔。

個人認為是相當值得學習＆使用的模組之一，可以應付絕大多數日常關於平行處理的使用場景。

本文將透過幾個範例學習 concurrent.futures 模組。

Python 其實內建許多好用的模組，如果運用得當，不僅節省開發時間，還能讓程式碼看起來更加簡潔。

itertools 就屬於內建好用的模組之一，該模組提供不少讓我們能夠方便地處理 iterable （例如 dict, list, tuple, str 等類型的資料），譬如環型走訪、分類群組(group by)、乘積(product）等等。

如果 itertools 內建的函式還不夠的話，還可以安裝 more-itertools 。 more-itertools 提供更多額外的函式可供利用。

本篇將介紹幾種 itertools/more-itertools 中簡單易用的函式，提供除了自己動手實作之外的方法，不僅能夠節省重複開發輪子的時間，也能夠讓程式看起來更加優雅、簡潔。

Python 內建的 multiprocessing 是相當重要的模組，如果有平行(parallelism)處理的需求，除了內建的 threading 模組之外，另一個就屬 multiprocessing 。

使用 multiprocessing 的好處在於能夠很大程度避開 Python GIL 對於程式效能的影響，但壞處則是對於記憶體的耗用程度也較高，即使如此也是一個必須了解的模組。

本篇將實際透過幾個範例學習如何使用 multiprocessing 模組。

開發時，不免都會需要實作設定檔，藉由設定檔簡單地改變系統的行為。例如 Debug 模式的開關、資料庫相關設定等等，都通常會放在設定檔中。

而 Python 不僅提供內建模組 configparser 能夠簡單實作設定檔之外，也可以簡單利用 class 實作設定檔，例如以下 2 個檔案就是 class 形式的設定檔範例：

# settings.py
class Settings(object):
    DB_HOST = 'localhost'
    DB_PORT = 8888


settings = Settings()

# test.py
from settings import settings


print(settings.DB_HOST, settings.DB_PORT)

然而，現今開發專案也經常會使用 dotenv （例如 python-dotenv ）讓設定更加方便。

除了自行開發結合 dotenv 的功能之外，其實可以選擇利用 pydantic 輕鬆地整合 class 形式的設定檔與 dotenv 。