从爬虫到深度学习，升级这5个Python库
大家好，Python的各种库令人眼花缭乱，然而并非所有热门库都满足日常需求。部分因社交媒体炒作而被过度追捧，部分因设计理念陈旧而未能与时俱进。本文将介绍和分析这5个Python库，并推荐更合适的选择方案。
1.Requests
Requests 库本身其实很不错，直观易用，API 设计出色，堪称 Python HTTP 库的代表。但对于基础简单的 GET/POST 请求而言，Requests 库过于复杂化，在需要异步处理的场景下效率不高。
在同步调用方面，Requests 的同步特性导致效率低下，每次调用都必须等待上一次调用完成，不适合 I/O 密集型任务。
在资源消耗方面，虽然Requests有许多便利的功能，但是以牺牲速度和内存为代价，不合适大型系统。
推荐替代方案：httpx
httpx 支持异步操作，适合处理大量并发请求，能显著提升性能。
import httpx
async def fetch_data(url):
async with httpx.AsyncClient() as client:
return (await client.get(url)).json()
# 异步请求示例
data = fetch_data("https://api.example.com/data")
使用异步请求，在数据抓取和网络爬虫中能大幅提高效率。
2.BeautifulSoup
BeautifulSoup 曾是 HTML 解析的主流选择，但随着时间的推移，它在性能上已不如往日。
对大型或复杂的文档来说，BeautifulSoup 的处理速度不够快，处理大型文档效率低下；且未能与时俱进地支持 Python 的异步特性，不利于动态网站的数据抓取，不适应现代需求。
推荐替代方案：selectolax
selectolax 是较为低调但性能优秀的库，利用 libxml2 提升其解析速度并减少内存使用，是处理 HTML 的新选择。
from selectolax.parser import HTMLParser
html_content = "<html><body><p>Test</p></body></html>"
tree = HTMLParser(html_content)
print(tree.css("p")[0].text()) # 输出：Test
使用 selectolax，可以在保持解析能力的同时，大幅提升速度，适合数据密集型任务，比如网络爬虫任务。
3.Pandas并非万能钥匙
Pandas 在处理中等规模数据集时确实表现出色，但将其视为解决所有数据问题的万能工具并不合适。
在处理大型数据集上，Pandas的内存消耗和性能问题非常明显。Pandas主要在内存中操作，对大型数据集的处理会严重影响性能；其并不擅长处理大数据，扩展性不足。
推荐替代方案：Polars
Polars是基于Rust和Apache Arrow的超快DataFrame库，优化了内存效率和多线程性能，适合处理大规模数据而不会过度消耗CPU资源。
import polars as pl
df = pl.read_csv("big_data.csv")
filtered_df = df.filter(pl.col("value") > 50)
print(filtered_df)
选择Polars的原因在于，它能够高效处理那些会让Pandas力不从心的大数据集，且操作速度远超Pandas。Polars还支持延迟评估，仅计算实际需要的数据，进一步提升效率。
4.Matplotlib
Matplotlib是Python数据可视化的经典库，但使用起来显得有些笨拙，且其语法较为冗长。如果不是需要高度定制的可视化图表，建议考虑语法更简洁的方案。并且，其默认风格不够现代，不吸引人，也不够易读。
推荐替代方案：Plotly
当需要清晰的可视化和交互性，且不想写太多代码时，Plotly是个很好的选择，特别适合快速分享和网络演示。
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()
Plotly提供默认视觉效果出色的交互式图表，代码简洁，自带工具提示和缩放功能。
5.Scikit-Learn
虽然Scikit-Learn在快速原型设计和传统机器学习领域表现出色，但在深度学习领域，它并不具备与专业深度学习库相匹敌的能力。
Scikit-Learn不适合深度学习，其缺乏GPU支持，而GPU加速是深度学习的关键，并且未针对神经网络优化，效果不佳。
推荐替代方案：PyTorch
PyTorch是支持GPU的通用深度学习框架，非常适合深度学习项目，且易于上手。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 2)
)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
选择PyTorch可以充分利用GPU，提高模型训练效率。
原文地址：https://blog.csdn.net/csdn1561168266/article/details/143751198
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