-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Wykorzystane technologie
Jest to popularny i wszechstronny język programowania, który został wybrany do implementacji aplikacji MailBuddy. Python oferuje prostą składnię, dużą liczbę bibliotek oraz wsparcie dla wielu paradygmatów programowania, co czyni go idealnym wyborem do szybkiego tworzenia aplikacji.
Tkinter jest standardową biblioteką interfejsu użytkownika (UI) dla Pythona, która umożliwia tworzenie prostych aplikacji desktopowych. W przypadku aplikacji MailBuddy, Tkinter został wykorzystany do stworzenia intuicyjnego interfejsu użytkownika, który umożliwia użytkownikowi łatwe definiowanie konfiguracji wysyłki e-mail.
Pandas to biblioteka do manipulacji i analizy danych w języku Python. W aplikacji MailBuddy, Pandas jest wykorzystywany do wczytywania danych z plików XLSX i CSV oraz do ich przetwarzania. Dzięki Pandas, możliwe jest łatwe operowanie na danych, takie jak filtrowanie, grupowanie czy łączenie, co jest istotne w kontekście spersonalizowania treści e-maili na podstawie różnych źródeł danych.
pytest to framework do testowania w języku Python. Pozwala na pisanie prostych i czytelnych testów jednostkowych oraz testów funkcjonalnych. Dzięki przejrzystej składni oraz bogatej funkcjonalności, pytest jest często wybierany przez programistów jako narzędzie do automatyzacji testów w swoich projektach.
TkHTMLView to widget do wyświetlania treści HTML w aplikacjach opartych na Tkinter, popularnym zestawie narzędzi do tworzenia interfejsów graficznych w języku Python. TkHTMLView umożliwia wyświetlanie treści HTML wewnątrz aplikacji Tkinter, co jest przydatne na przykład do wyświetlania dokumentacji, pomocy, czy też innych tekstów sformatowanych w HTML.Ten widget umożliwia tworzenie interfejsów użytkownika, które łączą ze sobą treści statyczne i dynamiczne, wykorzystując pełną gamę możliwości formatowania dostępną w języku HTML. TkHTMLView obsługuje wiele standardowych elementów HTML, takich jak nagłówki, listy, obrazy i wiele innych.
SQLAlchemy to biblioteka Pythona do pracy z bazami danych, oferująca narzędzia ORM do mapowania obiektów na struktury danych bazodanowych. Zapewnia wsparcie dla wielu silników bazodanowych, takich jak SQLite, PostgreSQL czy MySQL. Pozwala programistom pisać zapytania SQL w sposób programistyczny, co ułatwia zarządzanie danymi. Dostarcza także system dialektów, aby generować poprawne zapytania SQL dla różnych baz danych. Jest szeroko stosowana w projektach Pythona, szczególnie w aplikacjach internetowych, gdzie dostęp do bazy danych jest kluczowy.
Openpyxl to biblioteka Pythona służąca do manipulacji arkuszami kalkulacyjnymi w formacie Excel (.xlsx). Umożliwia tworzenie, edycję i odczyt arkuszy kalkulacyjnych, włączając w to arkusze, komórki, formatowanie, formuły i wiele innych. Openpyxl umożliwia programistom automatyzację zadań związanych z danymi w arkuszach Excela, takich jak analiza danych, raportowanie, czy też generowanie arkuszy kalkulacyjnych na podstawie danych z innych źródeł. Jest to popularne narzędzie w dziedzinie przetwarzania danych i raportowania w Pythonie.
Faker to biblioteka Pythona służąca do generowania fałszywych danych w celach testowych, symulacyjnych lub do zastosowań, gdzie wymagane są dane testowe. Pozwala na generowanie różnych rodzajów danych, takich jak imiona, nazwiska, adresy, adresy e-mail, numery telefonów, numery kart kredytowych itp. Faker może być używany do tworzenia dużych zbiorów danych o różnej strukturze, co jest przydatne podczas testowania lub symulacji działania aplikacji. Jest to narzędzie często wykorzystywane przez programistów, testerów i analityków danych w celu generowania realistycznych, ale nieprawdziwych danych.