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一門語言好用、方便的程度在很多時(shí)候會取決于這門語言相關(guān)的庫夠不夠豐富，Python 之所以火爆除了其本身的語法和特性之外，還在一定程度上取決于其有太多太多庫的支持，不論是官方維護(hù)的還是第三方開發(fā)的。就比如說做機(jī)器學(xué)習(xí)為什么很多人都用 Python，一個(gè)非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 對 Python 的支持。當(dāng)然在這里并不是說 Python 的庫真的就全的不要不要的，它在某些領(lǐng)域或者項(xiàng)目的生態(tài)還是有待完善的。

正好昨天刷到知乎一個(gè)問題「你見過哪些相見恨晚的 Python 庫？」，其意就是想了解下有哪些非常好用的提高生產(chǎn)力的 Python 庫。一些回答直接把 awesome-python 貼過來，點(diǎn)贊非常多，當(dāng)然多歸多，但是里面很多都是些過期的或者其實(shí)沒太有什么價(jià)值的庫，反而會增加了挑選庫的成本。我大體上把一些回答過了一遍，另外結(jié)合自己平時(shí)了解的內(nèi)容，稍微對一些基礎(chǔ)生產(chǎn)力庫做了簡單的梳理，在這里分享給大家。

所以這里就不再針對于一些特殊的場景推薦了，如一些 Web開發(fā)庫、網(wǎng)絡(luò)請求庫、數(shù)據(jù)操作庫、數(shù)據(jù)分析庫、機(jī)器分析庫等等。下面主要羅列一些適用范圍和方向較廣，對于一些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)比較有用，能在多數(shù)場景下提高 Python 生產(chǎn)力的庫，描述比較簡單，主要是提供一個(gè)列表，僅供參考哈。

attrs、cattrs

GitHub：https://github.com/python-attrs/attrs、https://github.com/Tinche/cattrs

簡化類的定義、序列化反序列化等操作。

個(gè)人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/oHK-Y4lOeaQCFtDWgqXxFA

loguru

GitHub：https://github.com/Delgan/loguru

可簡化日志記錄寫法。

個(gè)人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/5Ri1WS5cTGCNAQ0I_zYycg

autopep8

GitHub：https://github.com/hhatto/autopep8

把 Python 代碼轉(zhuǎn)成符合 PEP8 規(guī)范的代碼。

psutil

GitHub：https://github.com/giampaolo/psutil

Python 實(shí)現(xiàn)任務(wù)監(jiān)控的庫。

furl

GitHub：https://github.com/gruns/furl

對 url 的處理非常方便，比 urllib 等庫好用多。

retrying、tenacity

GitHub：https://github.com/rholder/retrying、https://github.com/jd/tenacity

異常重試庫，如出錯(cuò)之后重試多少次，尤其在發(fā)起一些 HTTP 請求時(shí)非常有用，當(dāng)然也能用于其他地方。

typing

Docs：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/typing.html#module-typing

對 Python 類型的支持，支持多種類型、嵌套類型，也推薦多多使用 Python 的類型注解。

argparse

Docs：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html

個(gè)人曾經(jīng)使用過幾個(gè)命令行解析工具，如 docopt，但后來還是轉(zhuǎn)回來了 argparse，功能齊全強(qiáng)大。

absl-py

GitHub：https://github.com/abseil/abseil-py

個(gè)人感覺比 argparse 更易用的庫，如 TensorFlow 就在使用這個(gè)，對于定義一些 Flag 非常方便。

pipenv

GitHub：https://github.com/pypa/pipenv

功能更全的包管理工具，集成虛擬環(huán)境、支持 Lock 機(jī)制鎖定安裝包版本和依賴信息。當(dāng)然也有坑點(diǎn)，可自行搜索。

drf

Docs：https://www.django-rest-framework.org/

基于 Django 的 REST Framework，快速實(shí)現(xiàn) REST API。

watchdog

GitHub：https://github.com/gorakhargosh/watchdog

方便監(jiān)視文件系統(tǒng)改動。

glob

Docs：https://docs.python.org/3/library/glob.html

對文件的操作非常方便。

2to3

Docs：https://docs.python.org/2/library/2to3.html

把 Python2 代碼轉(zhuǎn)成 Python3 代碼。

glom

GitHub：https://github.com/mahmoud/glom

對 JSON 嵌套的處理非常方便。

pathlib

Docs：https://docs.python.org/3/library/pathlib.html

更為方便的 Python 路徑操作庫。

environs

GitHub：https://github.com/sloria/environs

對于環(huán)境變量的獲取非常方便，支持多種類型，如 int、bool 等。

pysnooper

GitHub：https://github.com/cool-RR/PySnooper

非常方便簡單的 Python 調(diào)試器，可以追蹤到代碼每一處細(xì)節(jié)的執(zhí)行狀態(tài)。

tqdm

GitHub：https://github.com/tqdm/tqdm

進(jìn)度條控制顯示非常方便。

sh

GitHub：https://github.com/amoffat/sh

對 Linux 一些命令的封裝，簡單好用又高效。

faker

GitHub：https://github.com/joke2k/faker

模擬數(shù)據(jù)的生成。

個(gè)人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/iLjr95uqgTclxYfWWNxrAA

arrow、dateutil、dateparser、pendulum

GitHub：https://github.com/crsmithdev/arrow、https://github.com/dateutil/dateutil、https://github.com/scrapinghub/dateparser、https://github.com/sdispater/pendulum

時(shí)間解析和處理庫，非常方便。arrow 目前 Star 最多，好評最多。

yagmail

GitHub：https://github.com/kootenpv/yagmail

方便的發(fā)郵件庫，替代自帶的 smtplib。

chardet

GitHub：https://github.com/chardet/chardet

字符串類型編碼檢測。

pypinyin

GitHub：https://github.com/mozillazg/python-pinyin

漢字轉(zhuǎn)拼音，在一些中文轉(zhuǎn)化處理上很有用。

個(gè)人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/NvA3j8Ns1-6CFgWpUcWwQw

sphinx

Docs：https://www.sphinx-doc.org/en/master/

編寫文檔使用，大多數(shù) Python 庫文檔都是這個(gè)寫的，如 Scrapy、requests。

個(gè)人 sphinx + markdown 的樣例：https://github.com/Gerapy/Docs

jinja2

GitHub：https://github.com/pallets/jinja

一個(gè)方便的模板引擎，呈現(xiàn)頁面時(shí)很方便。

click

GitHub：https://github.com/pallets/click

更方便靈活地實(shí)現(xiàn)命令行傳遞參數(shù)。

ray

GitHub：https://github.com/ray-project/ray

分布式多進(jìn)程管理。

supervisor

GitHub：https://github.com/Supervisor/supervisor

進(jìn)程管理工具，如實(shí)現(xiàn)多任務(wù)后臺運(yùn)行，Docker 打包時(shí)會經(jīng)常用到。

apscheduler

GitHub：https://github.com/agronholm/apscheduler

Python 定時(shí)任務(wù)，不過 K8S 也可以實(shí)現(xiàn)，個(gè)人目前可能更傾向于 K8S。

intelpython

Home：https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python

這不是 Python 庫，是一個(gè) Intel 開發(fā)的基于 Intel 處理器優(yōu)化的 Python 解釋器，對于大規(guī)模運(yùn)算提升很大。

完畢。

好啦，先推薦這么多了，后面還會慢慢積累，大家可以了解下，個(gè)人感覺有不少庫還是能極大提高生產(chǎn)力的。

由于這次主要是推薦一些適用范圍和方向較廣，個(gè)人感覺對于一些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)比較有用的庫，所以一些 Web、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等庫就沒有列在這里了。當(dāng)然也由于個(gè)人水平有限，也有很多庫沒有列全，如果大家有推薦的，歡迎留言分享哈！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的推荐一些能能提高生产力的 Python 库的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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