15 个让新手爱不释手的 Python 高级库
为什么我喜欢 Python ?
对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言;另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行
在本文中,我挑选了15个最有用的软件包,介绍它们的功能和特点
1. Dash
Dash 是比较新的软件包,它是用纯 Python 构建数据可视化 app 的理想选择,因此特别适合处理数据的任何人。Dash 是 Flask,Plotly.js 和 React.js 的混合体。

2. Pygame
Pygame 是 SDL 多媒体库的 Python 装饰器,SDL(Simple DirectMedia Layer)是一个跨平台开发库,旨在提供对以下内容的低级接口:
音频
键盘
鼠标
游戏杆
基于 OpenGL 和 Direct3D 的图形硬件
Pygame 具有高度的可移植性,几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎,但您也可以使用此库直接从 Python 脚本播放 MP3 文件
3. Pillow
Pillow 专门用于处理图像,您可以使用该库创建缩略图,在文件格式之间转换,旋转,应用滤镜,显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作,这是理想的选择。
为了快速了解它,看以下代码示例(加载并渲染):

4. Colorama
Colorama 允许你在终端使用颜色,非常适合 Python 脚本,文档简短而有趣,可以在 Colorama PyPI 页面上找到。

5. JmesPath
在Python中使用 JSON 非常容易,因为 JSON 在 Python 字典上的映射非常好。此外,Python 带有自己出色的json库,用于解析和创建JSON。对我来说,这是它最好的功能之一。如果我需要使用JSON,可以考虑使用Python。
JMESPath使Python处理JSON更加容易,它允许您明确的地指定如何从JSON文档中提取元素。以下是一些基本示例,可让您对它的功能有所了解:

6. Requests
Requests建立在世界上下载量最大的Python库urllib3上,它令Web请求变得非常简单,功能强大且用途广泛。
以下代码示例说明requests的使用是多么简单。

Requests可以完成您能想到的所有高级工作,例如:
认证
使用cookie
执行POST,PUT,DELETE等
使用自定义证书
使用会话Session
使用代理
7. Simplejson
Python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上,Python的json是simplejson。意思是,Python采用了simplejson的一个版本,并将其合并到每个发行版中。但是使用simplejson具有一些优点:
它适用于更多Python版本。
它比Python随附的版本更新频率更高。
它具有用C编写的(可选)部分,因此非常快速。
由于这些事实,您经常会在使用JSON的脚本中看到以下内容:

我将只使用默认的json,除非您特别需要:
速度
标准库中没有的东西
Simplejson比json快很多,因为它用C实现一些关键部分。除非您正在处理数百万个JSON文件,否则您不会对这种速度感兴趣。
8. Emoji
Emoji库非常有意思,但并非每个人都喜欢表情包,分析视角媒体数据时,Emoji包非常有用。

以下是简单的代码示例:

9. Chardet
您可以使用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。例如,这在分析大量随机文本时很有用。但是,当您不知道字符集是什么时,也可以在处理远程下载的数据时使用它。
10. Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python日期时间功能在哪里结束,而python-dateutil就出现了。
您可以使用此库做很多很棒的事情。我将这些示例限制为我发现特别有用的示例:模糊分析日志文件中的日期,例如:

有关更多功能,请参见完整文档,例如:
计算相对增量(下个月,明年,下周一,该月的最后一周等)和两个给定日期对象之间的相对增量。
使用iCalendar规范的超集,根据重复规则计算日期。
tzfile文件(/ etc / localtime,/ usr / share / zoneinfo等)的时区(tzinfo)实现,TZ环境字符串(所有已知格式),iCalendar格式文件,给定范围(在相对增量的帮助下),本地计算机 时区,固定偏移时区,UTC时区和基于Windows注册表的时区。
基于奥尔森数据库的内部最新世界时区信息。
使用Western,Orthodox或Julian算法计算任意一年的复活节周日日期。
11. 进度条:progress和tqdm
这里有点作弊,因为这是两个包,但忽略其中之一是不公平的。
您可以创建自己的进度条,这也许很有趣,但是使用progress或tqdm程序包更快,更不容易出错。
progress
借助这个软件包,您可以轻松创建进度条:


tqdm
tqdm的功能大致相同,但似乎是最新的。首先以gif动画形式进行一些演示:

12. IPython

我确定您知道Python的交互式外壳,这是运行Python的好方法。但是您也知道IPython shell吗?如果您经常使用交互式外壳程序,但您不了解IPython,则应该检查一下!
增强的IPython shell提供的一些功能包括:
全面的对象自省。
输入历史记录,跨会话持续存在。
在具有自动生成的引用的会话期间缓存输出结果。
制表符补全,默认情况下支持python变量和关键字,文件名和函数关键字的补全。
“魔术”命令,用于控制环境并执行许多与IPython或操作系统相关的任务。
会话记录和重新加载。
对pdb调试器和Python分析器的集成访问。
IPython的一个鲜为人知的功能:它的体系结构还允许并行和分布式计算。
IPython是Jupyter Notebook的核心,它是一个开放源代码Web应用程序,可让您创建和共享包含实时代码,方程式,可视化效果和叙述文本的文档。
13. Homeassistant

我喜欢家庭自动化。这对我来说是一种嗜好,但我至今仍对此深表歉意,因为它现在控制着我们房屋的大部分。我使用Home Assistant将房子中的所有系统捆绑在一起。尽管它确实是一个完整的应用程序,但是您也可以将其安装为Python PyPI软件包。
我们的大多数灯具都是自动化的,百叶窗也是如此。
我监视我们的天然气用量,电力用量和产量(太阳能电池板)。
我可以跟踪大多数电话的位置,并在进入一个区域时开始操作,例如当我回家时打开车库灯。
它还可以控制我们所有的娱乐系统,例如三星电视和Sonos扬声器。
它能够自动发现网络上的大多数设备,因此上手起来非常容易。
我已经每天使用Home Assistant已有3年了,它仍处于测试阶段,但这是我尝试过的所有平台中最好的平台。它能够集成和控制各种设备和协议,并且都是免费和开源的。
如果您有兴趣将房屋自动化,请确保有机会!如果您想了解更多,请访问他们的官方网站。如果可以,请将其安装在Raspberry Pi上。到目前为止,这是最简单,最安全的入门方法。我将其安装在Docker容器内功能更强大的服务器上。
14. Flask
Flask是我的入门库,用于创建快速的Web服务或简单的网站。这是一个微框架,这意味着Flask旨在使核心保持简单但可扩展。有700多个官方和社区扩展。
如果您知道自己将开发一个大型的Web应用程序,则可能需要研究一个更完整的框架。该类别中最受欢迎的是Django。
15. BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML,则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。Beautiful Soup是一个Python库,用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航,搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大,即使损坏了,也能够处理各种HTML。相信我,HTML经常被破坏,所以这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能:
Beautiful Soup会自动将传入文档转换为Unicode,将传出文档转换为UTF-8。您无需考虑编码。
Beautiful Soup位于流行的Python解析器(如lxml和html5lib)的顶部,使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
BeautifulSoup会解析您提供的任何内容,并为您做遍历树的工作。您可以将其告诉“查找所有链接”,或“查找带有粗体的表格标题,然后给我该文字。”
一个用心码了这么多文字的人,往往渴望得到大家的认可。如果你觉得这篇文章对你有帮助,双击屏幕,给我点个赞呀!
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