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11个实用但你可能不知道的Python程序库_2

11个实用但你可能不知道的Python程序库_2

作者: 游亮zaun | 来源:发表于2017-10-17 15:21 被阅读0次

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    11个实用但你可能不知道的Python程序库

    [日期:2015-01-29]

    来源:CSDN

    作者:Linux

    [字体:大 中 小]

    目前,网上已有成千上万个Python包,但几乎没有人能够全部知道它们。单单PyPi上就有超过47000个包列表。

    现在,越来越多的数据科学家开始使用Python,虽然他们从pandas,scikit-learn,numpy中获得了不少好处,但我仍想向他们介绍一些年长且非常实用的Python库。在本文中,我将列一些不太知名的库,即使你是经验丰富的Python的开发者,也值得过来一看。

    1) delorean

    Dolorean是一个非常酷的日期/时间库。类似JavaScript的moment,拥有非常完善的技术文档。

    from delorean import Delorean

    EST = "US/Eastern"

    d = Delorean(timezone=EST)

    2) prettytable

    你可能从未听过该库,因为它托管在GoogleCode。prettytable主要用于在终端或浏览器端构建很好的输出。

    from prettytable import PrettyTable

    table = PrettyTable(["animal", "ferocity"])

    table.add_row(["wolverine", 100])

    table.add_row(["grizzly", 87])

    table.add_row(["Rabbit of Caerbannog", 110])

    table.add_row(["cat", -1])

    table.add_row(["platypus", 23])

    table.add_row(["dolphin", 63])

    table.add_row(["albatross", 44])

    table.sort_key("ferocity")

    table.reversesort = True

    +----------------------+----------+

    | animal | ferocity |

    +----------------------+----------+

    | Rabbit of Caerbannog | 110 |

    | wolverine | 100 |

    | grizzly | 87 |

    | dolphin | 63 |

    | albatross | 44 |

    | platypus | 23 |

    | cat | -1 |

    +----------------------+----------+

    3.snowballstemmer

    好吧,我也是首次安装该库。这是一款非常瘦小的语言转换库,支持15种语言。

    fr九度快排系统 https://www.190seo.comom snowballstemmer import EnglishStemmer, SpanishStemmer

    EnglishStemmer().stemWord("Gregory")

    # Gregori

    SpanishStemmer().stemWord("amarillo")

    # amarill

    4.wget

    你是否还记得,每一次都会因为某个目的而编写网络爬虫工具,以后再也不用了,因为wget就足够你使用了。wget是Python版的网络爬虫库,简单好用。

    import wget

    wget.download("http://www.cnn.com/")

    # 100% [............................................................................] 280385 / 280385

    备注:linux和osx用户这样用:from

    sh import wget。但是,wget模块还有一个更好的argument handline。

    5.PyMC

    scikit-learn似乎是所有人的宠儿,但在我看来,PyMC更有魅力。PyMC主要用来做Bayesian分析。

    from pymc.examples import disaster_model

    from pymc import MCMC

    M = MCMC(disaster_model)

    M.sample(iter=10000, burn=1000, thin=10)

    [-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 complete in 1.4 sec

    6.sh

    sh库用来将shell命令作为函数导入到Python中。在bash中使用是非常实用的,但是在Python中不容易记住怎么使用(即递归搜索文件)。

    from sh import find

    find("/tmp")

    /tmp/foo

    /tmp/foo/file1.json

    /tmp/foo/file2.json

    /tmp/foo/file3.json

    /tmp/foo/bar/file3.json

    7.fuzzywuzzy

    Fuzzywuzzy是一个可以对字符串进行模糊匹配的库,大家有空可以去查看源码。

    from fuzzywuzzy import fuzz

    fuzz.ratio("Hit me with your best shot", "Hit me with your pet shark")

    # 85

    8.progressbar

    progressbar是一个进度条库,该库提供了一个文本模式的progressbar。

    from progressbar import ProgressBar

    import time

    pbar = ProgressBar(maxval=10)

    for i in range(1, 11):

    pbar.update(i)

    time.sleep(1)

    pbar.finish()

    # 60% |######################################################## |

    9.colorama

    colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。

    10.uuid

    uuid是基于Python实现的UUID库,它实现了UUID标注的1,3,4和5版本,在确保唯一性上真的非常方便。

    import uuid

    print uuid.uuid4()

    # e7bafa3d-274e-4b0a-b9cc-d898957b4b61

    11.bashplotlib

    bashplotlib是一个绘图库,它允许你使用stdin绘制柱状图和散点图等。

    $ pip install bashplotlib

    $ scatter --file data/texas.txt --pch x

    英文原文:11 Python Libraries You Might Not Know

    --------------------------------------分割线 --------------------------------------

    CentOS上源码安装Python3.4 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm

    《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm

    《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm

    Python脚本获取Linux系统信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm

    在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm

    Python 语言的发展简史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm

    Python 的详细介绍:请点这里

    Python 的下载地址:请点这里

    本文永久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/112556.htm

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