想知道Python取得如此巨大成功的原因嗎？只要看看Python提供的大量庫就知道了

包括原生庫和第三方庫。不過，有這么多Python庫，有些庫得不到應(yīng)有的關(guān)注也就不足為奇了。此外，只在一個領(lǐng)域里的工作的人并不知道另一個領(lǐng)域里有什么好東西，不知道其他領(lǐng)域的東西能產(chǎn)出什么有用的價值。

下面給大家列出10個你可能忽略，但絕對值得注意的Python庫

這些工具的用途非常廣泛， 簡化了從文件系統(tǒng)訪問、數(shù)據(jù)庫編程、云服務(wù)到構(gòu)建輕量級web應(yīng)用程序、創(chuàng)建gui、圖像工具、Excel和Word文件等等的事情的工作復(fù)雜度。有些庫是眾所周知的，有些則不太為人所知，但是所有這些Python庫都應(yīng)該在各位的工具箱中占有一席之地。

1. Arrow

Arrow: 讓你更方便地處理日期和時間。

為什么要使用Arrow：還記得我們之前講過的日期計算嗎？實際上那是一個簡單的計算教程，思考一下，如果我們想要切換時區(qū)怎么辦、更加靈活地日期格式化怎么做？即便是像python這么好用的工具，如果你只用原生庫，你也得折騰上一陣子。現(xiàn)在我們有了更好的選擇：Arrow.

Arrow擁有四大優(yōu)勢。首先，箭頭是Python的datetime模塊的一個替代品，這意味著像.now()和.utcnow()這樣的公共函數(shù)調(diào)用可以正常工作。第二，Arrow提供了一些通用的方法，比如轉(zhuǎn)換時區(qū)。第三，Arrow提供了“人性化”的日期/時間信息，比如能夠毫不費力地說出“一小時前”或“兩小時后”發(fā)生的事情(就如同我們在暑期余額里講的那樣)。第四，Arrow可以輕松地本地化日期/時間信息。

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下面是Arrow使用的三個例子：

2. Behold

Behold: 強大的代碼調(diào)試工具。

如果你只是使用print進行項目的調(diào)試，你會發(fā)現(xiàn)在大型項目的時候，這一招根本行不通

因為大型項目的數(shù)據(jù)流動非常復(fù)雜，你必須跟蹤一個變量的流動才行，這時候你可能會出現(xiàn)每隔幾句就寫一個print的尷尬情況。這時候Behold就非常有優(yōu)勢了，它具有搜索、篩選、排序功能，而且能跨模塊地展示數(shù)據(jù)流向。

3. Black

black：使用嚴(yán)格的規(guī)則格式化Python代碼。

black是一個毫不妥協(xié)的格式化工具，它檢測到不符合規(guī)范的代碼風(fēng)格直接給你全部格式化了，不需要你自己確定，非常適合代碼風(fēng)格紊亂的人群進行自我糾正

使用也非常簡單, CMD/Terminal安裝black:

pip install black

然后同樣，CMD/Terminal進入到你的Python文件的文件夾里，然后輸入：

black 你的文件名.py

即可格式化該文件里的代碼。

4. Bottle

**Bottle：輕量級網(wǎng)站/api開發(fā)工具

當(dāng)你想要構(gòu)建一個快速的RESTful API或者使用web框架的基本框架來構(gòu)建一個應(yīng)用程序時，Bottle完全就夠用了。路由、模板、請求和響應(yīng)、支持許多種請求協(xié)議，甚至如websockets之類的高級功能都支持。同樣，啟動所需的工作量也很小，而且當(dāng)需要更高級的功能時，Bottle可以很好地擴展，非常優(yōu)秀

5. Click

Click: 讓你快速地為Python應(yīng)用程序構(gòu)建命令行界面。

在沒有用click之前，我們是如何獲取用戶輸入的? 是用 val = input(xxx) 這樣的形式吧？雖然也非常簡單，但是當(dāng)你想要給它設(shè)定默認(rèn)值的時候就麻煩了

然而click可以讓你消去這樣的煩惱：

我的天，簡直是上天給予Python程序員的禮物啊。更多的功能請閱讀官方文檔，比如它還能設(shè)定輸入?yún)?shù)：

運行結(jié)果

6. Nuitka

Nuitka: 將Python編譯成C++級的可執(zhí)行文件。

重點是C++級的應(yīng)用，速度快！速度快！速度快！盡管Cython也能夠把Python編譯成C，但是Cython僅僅關(guān)注數(shù)學(xué)和統(tǒng)計應(yīng)用程序，而Nuitka可以按原樣使用任何Python程序編譯為C，生成單文件的可執(zhí)行文件。雖然目前還在早期階段，但是可以預(yù)想到它的未來是多么的輝煌

7. Numba

Numba: 有選擇地加速數(shù)學(xué)計算。

這是我以前夢寐以求的功能，我們知道Numpy通過在Python接口中封裝高速的C庫進行工作，Cython將某些用戶選擇的類型編譯為C，但是我們發(fā)現(xiàn)這些東西用起來都不是很順手，感覺“命運 ” 不是由我掌控的。有了Numba之后，我們可以對函數(shù)進行加速

你要做的僅僅是在函數(shù)上方加一個裝飾器，這可真的是非常舒服：

8. Openpyxl

openpyxl: 讀取，寫入和操作Excel文件。

還記得我們的日歷文章嗎？我們在那篇文章里就用到了openpyxl這個庫，實質(zhì)上，用于操作Excel的不止有這個庫可以做到，但是它有一些獨特的功能，比如，寫成最新的文件格式xlsx，而且它對文件大小是沒有限制的，就這兩個功能已經(jīng)完爆xlwt了。當(dāng)然，它在速度上是比不過xlwt的，這就需要各位權(quán)衡使用了

9. Peewee

peewee: 支持sqlite, Mysql及PostgreSQL的小型ORM(方便寫數(shù)據(jù)庫的)。

這是我在python上接觸的第一個ORM，不是所有人都喜歡用這個玩意兒，但是對于那些不喜歡接觸SQL語句開發(fā)的人來說，這玩意兒簡直是寶物啊

peewee非常易于構(gòu)建、連接、操作數(shù)據(jù)庫，然后內(nèi)置了許多的查詢操作功能。不過需要注意的是，peewee 3.x 并不完全向舊版本兼容。

10. PyFilesystem

PyFilesystem: 簡化了文件、目錄的處理方法，支持任何文件系統(tǒng)的操作，大幅度提高編程效率。

你的開發(fā)過程中，有沒有為這樣的事情憂愁過：打開一個不存在文件夾里的文件(新建)，確定某個目錄里是否存在某個文件，確定是否存在某個目錄

當(dāng)然如果你非常熟練os和io模塊，你會覺得這些事情簡直是so easy. 但是對于一些不熟悉這兩個模塊的語句的同學(xué)，這可得Google一下。幸好，現(xiàn)在有了PyFilesystem, 我們的編程生活能夠快樂許多。它能支持任何文件系統(tǒng)的操作，而且提供了許多實用的函數(shù)，比如說查看當(dāng)前目錄下的文件：

顯示目錄結(jié)構(gòu)樹

當(dāng)然還有更多的功能，請閱讀官方文檔

原作者：Python實用寶典

原出處(每個使用Python的人都應(yīng)該指導(dǎo)的10個Python庫)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python常用的库有哪些餐厅_这十个Python常用库，学习Python的你必须要知道！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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