日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 > 编程语言 > python >内容正文

python

python tqdm_推荐一些实用的的 Python 库

發布時間:2025/3/12 python 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python tqdm_推荐一些实用的的 Python 库 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

halo,大家好,我是黑里怕,今天給大家分享一些Python庫,希望可以給大家帶來一些用處!

原作者:崔慶才
原出處:技術博客:靜覓
原文鏈接:推薦一些實用的的 Python 庫

一門語言好用、方便的程度在很多時候會取決于這門語言相關的庫夠不夠豐富,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,不論是官方維護的還是第三方開發的。就比如說做機器學習為什么很多人都用 Python,一個非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 對 Python 的支持。當然在這里并不是說 Python 的庫真的就全的不要不要的,它在某些領域或者項目的生態還是有待完善的。

正好昨天刷到知乎一個問題「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力的 Python 庫。一些回答直接把 awesome-python 貼過來,點贊非常多,當然多歸多,但是里面很多都是些過期的或者其實沒太有什么價值的庫,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,另外結合自己平時了解的內容,稍微對一些基礎生產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開發庫、網絡請求庫、數據操作庫、數據分析庫、機器分析庫等等。下面主要羅列一些適用范圍和方向較廣,對于一些基礎設施的建設比較有用,能在多數場景下提高 Python 生產力的庫,描述比較簡單,主要是提供一個列表,僅供參考哈。

attrs、cattrs :簡化類的定義、序列化反序列化等操作。

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

個人寫的簡介:https://mp.weixin.qq.com/s/oHK-Y4lOeaQCFtDWgqXxFA

loguru:可簡化日志記錄寫法

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

個人寫的簡介:https://mp.weixin.qq.com/s/5Ri1WS5cTGCNAQ0I_zYycg

autopep8:把 Python 代碼轉成符合 PEP8 規范的代碼

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

psutil:Python 實現任務監控的庫

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

furl :對 url 的處理非常方便,比 urllib 等庫好用多

GitHub:https://github.com/gruns/furl

retrying、tenacity:異常重試庫,如出錯之后重試多少次,尤其在發起一些 HTTP 請求時非常有用,當然也能用于其他地方。

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

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。

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

argparse:個人曾經使用過幾個命令行解析工具,如 docopt,但后來還是轉回來了 argparse,功能齊全強大。

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

absl-py

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

個人感覺比 argparse 更易用的庫,如 TensorFlow 就在使用這個,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,集成虛擬環境、支持 Lock 機制鎖定安裝包版本和依賴信息。當然也有坑點,可自行搜索。

drf:基于 Django 的 REST Framework,快速實現 REST API

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

watchdog:方便監視文件系統改動

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

glob:對文件的操作非常方便

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

2to3:把 Python2 代碼轉成 Python3 代碼

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

glom:對 JSON 嵌套的處理非常方便

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

pathlib:更為方便的 Python 路徑操作庫

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

environs

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

對于環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 調試器,可以追蹤到代碼每一處細節的執行狀態。

tqdm:進度條控制顯示非常方便

GitHub:https://github.com/tqdm/tqdm

sh :對 Linux 一些命令的封裝,簡單好用又高效

GitHub:https://github.com/amoffat/sh

faker:模擬數據的生成

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

個人寫的簡介: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

時間解析和處理庫,非常方便。arrow 目前 Star 最多,好評最多。

yagmail:方便的發郵件庫,替代自帶的 smtplib

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

chardet:字符串類型編碼檢測

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

pypinyin:漢字轉拼音,在一些中文轉化處理上很有用

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

個人寫的簡介: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 Python 庫文檔都是這個寫的,如 Scrapy、requests。

個人 sphinx + markdown 的樣例:https://github.com/Gerapy/Docs

jinja2:一個方便的模板引擎,呈現頁面時很方便

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

click:更方便靈活地實現命令行傳遞參數

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

ray:分布式多進程管理

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

supervisor

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

進程管理工具,如實現多任務后臺運行,Docker 打包時會經常用到。

apscheduler

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

Python 定時任務,不過 K8S 也可以實現,個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 Intel 開發的基于 Intel 處理器優化的 Python 解釋器,對于大規模運算提升很大。

先推薦這么多了,后面還會慢慢積累,大家可以了解下,有不少庫還是能極大提高生產力的。

由于這次主要是推薦一些適用范圍和方向較廣,個人感覺對于一些基礎設施的建設比較有用的庫,所以一些 Web、爬蟲、數據分析、機器學習等庫就沒有列在這里了。當然也由于個人水平有限,也有很多庫沒有列全,如果大家有推薦的,歡迎留言分享哈!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python tqdm_推荐一些实用的的 Python 库的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。