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每个python人都离不开的12个python库

时间:2019-12-24 11:35:36  来源:  作者:

每个python人都离不开的12个python库

 

 

如果说Python能取得今天的成就,一方面是它简介的语法,更重要的一方面就是它丰富的第三方库,可以毫不夸张的说,只要你能想到的任何一个功能模块,都有对应的python库,可以说正是因为有了丰富的python库,python才发展的如此迅速,下面我们来看看python人最常用的20个python库。

Arrow

我们都知道python中处理时间的库有datetime,但是它过于简单,使用起来不够方便和智能,而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间,可以轻松转换时区时间,对于一个小时前,2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

Behold

调试程序是每个程序员必备的技能,对于脚本语言,很多人习惯于使用print进行调试,然而对于大项目来说,print的功能还远远不足,我们希望有一个可以轻松使用,调试方便,对变量监视完整,格式已于查看的工具,而behold就是那个非常好用的调试库。

Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架,python也不例外,那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click库。click库对命令行api进行了大量封装,你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色,环境变量信息,通过click都可以轻松进行获取和改变。

Numba

如果你从事数学方面的分析和计算,那么Numba一定是你必不可少的库。NumPy通过将高速C库包装在Python接口中来工作,而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是 Numba无疑 是最方便的,因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。为了进一步提高速度,您可以使用常见的Python惯用法来并行化工作负载,或者使用SIMD或GPU指令。请注意,您可以将NumPy与Numba一起使用。毕竟,NumPy有许多现成的算法,不需要从头开始实现。但是对于小型“内核”算法,Numba在许多情况下会比NumPy胜许多倍。

Matlibplot

做过数据分析,数据可视化的数学学生一定知道 matlab这个软件,这是一个收费的数学商用软件,在python中,Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方python库。并且它完全是免费的,很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

Openpyxl

Excel可以说是我们平时工作中经常要处理的文件格式,有时候面对海量的数据,我们希望可以通过程序来帮助我们修改和完善excel中的数据,那么openpyxl就是为了帮助我们处理excel文件而诞生的。

Openpyxl 通过修改Excel 文件 而不是直接操纵Excel来工作。使用Openpyxl,您可以自动创建电子表格和工作簿,生成公式,使用这些公式填充单元格以及执行许多其他操作。您还可以更改Excel对象的属性,例如单元格样式和条件格式。

Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题,平时我们看到很多ps中的神技,比如调整画面颜色,饱和度,调整图像尺寸,裁剪图像等等,这些其实都可以通过python简单完成,而其中我们需要使用的库就是Pillow。

Pygame

python受到越来月多人的关注就是因为它是万能语言,它可以做太多的事情了,比如开发游戏。而pygame就是专门为了开发游戏而推出的python库。有了它,你可以非常轻松地开发出一个游戏,它封装了几乎常用游戏框架的所有功能,有了它,开发游戏变得简单了许多。

PyInstaller

自己做个exe出来,估计是很多初学编程的人的梦想。有了pyinstaller你可以轻易打包出一个应用。有了它,你可以将你开发出来的图形界面程序打包成exe发给其它用户使用。有了它,你会桌面应用程序有更深入的理解。

pyqt5

python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库,有了它,你可以轻松开发出跨屏台的图形应用程序,其中qtdesigner设计器,更是加速了我们开发图形界面的速度。

Scrapy

python被很多人知道都是因为它的爬虫功能,而在python中说到爬虫框架,人们公认最好的就是scrapy没有之一。scrapy可以说专门为爬虫而生,它的设计思想,还有他的简洁性,可以说至少再过几年,也没有能超过它的。

Splinter

自动化测试是我们一直最求的,python中进行web自动化测试,比如点击浏览,就可以通过splinter来实现。有了splinter,web自动化测试变得不在复杂。

总结

当然,这里总结的库可以说只是python库的冰山一角,可能一角都算不上。如果你遇到问题,那么请第一时间去查找python的第三方扩展库,因为90%以上的问题,python强大的扩展库都能解决。



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