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初学者的15个Python实用库

🕗 发布于 2024-09-21 15:55 python  开发语言  python学习  编程  程序员  

Python 是初学者易于学习的一门语言，并且提供了大量的第三方库。超过230,000个用户贡献的包使得Python功能强大且广受欢迎。在本文中，我重点介绍了15个最有用的包，详细说明了它们的功能和特性。

这里插播一条粉丝福利，如果你正在学习Python或者有计划学习Python，想要突破自我，对未来十分迷茫的，可以点击这里获取最新的Python学习资料和学习路线规划（免费分享，记得关注）

Dash

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Dash 是一个相对新的包，非常适合使用纯 Python 构建数据可视化应用程序。它对于任何处理数据的人都非常适合。Dash 结合了 Flask、Plotly.js 和 React.js。

Pygame

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Pygame 是 SDL 多媒体库的 Python 包装器，这是一个跨平台的开发库，提供低级别的访问权限：

  • 音频

  • 键盘

  • 鼠标

使用 OpenGL 和 Direct3D 的游戏手柄和图形硬件 Pygame 高度便携，几乎可以在每个平台和操作系统上运行。除了它全面的游戏引擎外，你还可以使用这个库直接从 Python 脚本播放 MP3 文件。

Pillow

Pillow 专门用于图像处理。你可以创建缩略图，转换文件格式，旋转，应用过滤器，显示图像等等。非常适合批量处理多张图片。这里有一个快速示例来加载和渲染一张图片：

from PIL import Image

im = Image.open("kittens.jpg")
im.show()
print(im.format, im.size, im.mode)

# 输出: JPEG (1920, 1357) RGB

Colorama

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Colorama 允许你在终端中使用颜色。它非常适合 Python 脚本，文档简洁有趣，可在 Colorama PyPI 页面上找到。

JmesPath

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由于 Python 字典的出色映射，Python 中使用 JSON 变得简单。Python 的内置 json 库非常适合解析和创建 JSON。JMESPath 使得 Python 中处理 JSON 更加容易，允许你清晰地指定如何从 JSON 文档中提取元素。以下是一些基本示例：​​​​​​​

import jmespath

# 获取特定元素
d ={"foo": {"bar": "baz"}}
print(jmespath.search('foo.bar', d))
# 输出: baz

# 使用通配符获取所有名称
d ={"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}}
print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d))
# 输出: ["one", "two"]

Requests

Requests 建立在 urllib3 库之上，使 web 请求变得简单、强大且多功能。这里有一个快速示例，展示了 Requests 的易用性。​​​​​​​

import requests

r = requests.get('https://api.github.com/user',  auth=('user', 'pass'))

r.status_code
# 200

r.headers['content-type']
# 'application/json; charset=utf8'

r.encoding
# 'utf-8'

r.text
# u'{"type":"User"...'
r.json()
# {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}

Requests 可以处理高级任务，例如：

  • 认证

  • Cookies

  • POST, PUT, DELETE 请求

  • 自定义证书

  • 会话

  • 代理

Simplejson

Python 的内置 json 模块没有问题！实际上，Python 的 json 是基于 simplejson 的。​​​​​​​

try:
    import simplejson as json
except ImportError:
    import json

Simplejson 有一些优势：

  • 适用于更多 Python 版本。

  • 更新频率比 Python 内置版本更频繁。

  • 有可选的 C 部分以提高速度。

除非你需要：

  • 速度

  • 标准库中没有的功能

Simplejson 因为实现了一些关键部分的 C 语言，所以速度快得多。然而，这种速度优势只有在处理数百万 JSON 文件时才会显现。

Emoji

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Emoji 库对于涉及 emoji 的媒体数据分析来说既有趣又有用。这里有一个简单的示例：​​​​​​​

import emoji

result = emoji.emojize('Python is :thumbs_up:')
print(result)
# 'Python is 👍'

# 也可以反向操作：
result = emoji.demojize('Python is 👍')
print(result)
# 'Python is :thumbs_up:'

Chardet

Chardet 可以检测文件或数据流的字符集，在分析大量随机文本时非常有用。它在处理远程数据下载时，当字符集未知时也非常有用。

Python-dateutil

Python-dateutil 强大地扩展了标准 datetime 模块。当常规 Python datetime 功能结束时，python-dateutil 就开始发挥作用。你可以用这个库做很多很棒的事情。以下是我发现特别有用的示例：在日志文件中模糊解析日期：​​​​​​​

from dateutil.parser import parse

logline ='INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'
timestamp = parse(logline, fuzzy=True)
print(timestamp)
# 2020-01-01 00:00:01

有关更多特性，请查看完整文档：

  • 计算相对差异（下个月，明年，下周一，月份的最后一周）以及两个给定日期对象之间的相对差异。

  • 使用 iCalendar 标准超集的根据复发规则计算日期。

  • 基于 tzfile 文件、TZ 环境字符串、iCalendar 格式文件、给定范围、本地时区、固定偏移时区、UTC 和基于 Windows 注册表的时区的时区（tzinfo）实现。

  • 基于 Olson 数据库的最新世界时区信息。

  • 使用西方、东正教或朱利安算法计算任何给定年份的复活节星期日。

进度条：progress 和 tqdm

这有点作弊，因为这是两个包，但忽略任何一个都是不公平的。创建自己的进度条可能很有趣，但使用 progress 或 tqdm 包更快且更少出错。使用 progress，你可以轻松创建进度条。​​​​​​​

from progress.bar import Bar

bar = Bar('Processing', max=20)
for i inrange(20):
    # 做一些工作
    bar.next()
bar.finish()

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Tqdm 提供了类似的功能，看起来更新更频繁。以下是一些开始的 gif 演示：

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IPython

你可能知道 Python 的交互式 shell，这是运行 Python 的一种很好的方式。但你知道 IPython shell 吗？如果你经常使用交互式 shell 但还没有尝试过 IPython，你应该去看看！IPython 的一些增强功能包括：

  • 综合的对象内省。

  • 输入历史记录，在会话之间持久。

  • 在会话期间输出结果缓存并自动引用。

  • 标签补全 Python 变量、关键字、文件名和函数关键字。

  • 控制环境和执行与 IPython 或 OS 相关的许多任务的“魔法”命令。

  • 会话日志记录和重新加载。

  • 集成访问 pdb 调试器和 Python 分析器。

  • 一个鲜为人知的特性：IPython 的架构还允许并行和分布式计算。

IPython 是 Jupyter Notebook 的核心，Jupyter Notebook 是一个开源的 web 应用程序，用于创建和共享带有实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。

Home Assistant

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我使用 Home Assistant 将我们房子里的所有系统集成在一起：

  • 它是一个完整的应用程序，但你也可以将其作为 Python PyPI 包安装。

  • 我们的大部分灯和百叶窗都是自动化的。

  • 我监控我们的燃气使用、电力消耗和生产（太阳能电池板）。

  • 我可以追踪大多数手机的位置，并在进入某个区域时触发动作，比如当我到家时打开车库灯。

  • 它控制了我们所有的娱乐系统，如三星电视和 Sonos 扬声器。

  • 它可以自动发现网络上的大多数设备，使设置变得容易。

  • 我已经连续三年每天使用 Home Assistant。它仍在测试中，但这是我尝试过的最好的平台。

  • 它集成和控制各种设备和协议，全部免费且开源。

Flask

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Flask 是我创建快速 web 服务或简单网站的 go-to 库。它是一个微框架，意味着 Flask 旨在保持核心简单但可扩展。有超过 700 个官方和社区扩展。如果你知道自己将开发一个大型 web 应用程序，你可能想看看一个更全面的框架。这一类中最受欢迎的是 Django。

BeautifulSoup

从网站提取 HTML 时，你需要解析它以获取你想要的内容。Beautiful Soup 是一个 Python 库，用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。它提供了简单的方法来导航、搜索和修改解析树。它非常强大，可以处理各种 HTML，即使是损坏的 HTML。一些关键特性如下：

  • Beautiful Soup 自动将传入的文档转换为 Unicode，将传出的文档转换为 UTF-8。你不需要担心编码问题。

  • Beautiful Soup 位于流行的 Python 解析器之上，如 XML 和 html5lib，给你尝试不同解析策略的灵活性。

  • Beautiful Soup 会解析你提供的任何内容，并为你完成树遍历工作。你可以告诉它“找到所有的链接”或者“找到加粗的表格

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