20 个你不知道的 Python 库，你应该使用它们

Python 库资源集锦 在 Python 程序设计中，选择合适的库是非常重要的。良好的库可以提高开发效率，减少 bug 的出现，提高代码的可读性和可维护性。下面我们将介绍 20 个你可能没有使用过但应该使用的 Python 库。 1. **Apache Airflow**：Airflow 是一个基于 Python 的工作流管理系统，能够帮助开发者schedule 和 monitor 作业。它支持多种类型的任务，包括数据处理、机器学习、数据科学等。 2. **Bokeh**：Bokeh 是一个交互式可视化库，能够将数据转换为交互式的图表和仪表板。它支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。 3. **Cachetools**：Cachetools 是一个缓存库，能够帮助开发者提高应用程序的性能。它支持多种类型的缓存机制，包括基于内存的缓存、基于文件的缓存等。 4. **Click**：Click 是一个命令行工具库，能够帮助开发者快速构建命令行工具。它支持多种类型的命令行参数，包括选项、参数、命令等。 5. **Dask**：Dask 是一个并行计算库，能够帮助开发者处理大规模数据。它支持多种类型的数据处理，包括数组、数据框、机器学习等。 6. **Folium**：Folium 是一个地理信息系统库，能够帮助开发者处理地理信息数据。它支持多种类型的地图，包括 Google Maps、OpenStreetMap 等。 7. **GeoPandas**：GeoPandas 是一个基于 Pandas 的地理信息库，能够帮助开发者处理地理信息数据。它支持多种类型的地图，包括 Shapefile、GeoJSON 等。 8. **Holoviews**：Holoviews 是一个数据可视化库，能够帮助开发者将数据转换为交互式的图表和仪表板。它支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。 9. **Matplotlib**：Matplotlib 是一个数据可视化库，能够帮助开发者将数据转换为静态图表和动态图表。它支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。 10. **Mayavi**：Mayavi 是一个三维可视化库，能够帮助开发者将数据转换为三维图表。它支持多种类型的三维图表，包括surface 图、 wireframe 图等。 11. **NLTK**：NLTK 是一个自然语言处理库，能够帮助开发者处理自然语言数据。它支持多种类型的自然语言处理，包括文本处理、语音识别等。 12. **OpenCV**：OpenCV 是一个计算机视觉库，能够帮助开发者处理图像和视频数据。它支持多种类型的图像处理，包括图像识别、图像分类等。 13. **Optuna**：Optuna 是一个自动机器学习库，能够帮助开发者自动选择合适的机器学习模型。它支持多种类型的机器学习模型，包括线性回归、决策树等。 14. **Pandas**：Pandas 是一个数据处理库，能够帮助开发者处理结构化数据。它支持多种类型的数据处理，包括数据清洁、数据转换等。 15. **Pygal**：Pygal 是一个数据可视化库，能够帮助开发者将数据转换为交互式的图表和仪表板。它支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。 16. **PyMC3**：PyMC3 是一个贝叶斯推断库，能够帮助开发者进行贝叶斯推断。它支持多种类型的贝叶斯推断，包括线性回归、逻辑回归等。 17. **PyOpenGL**：PyOpenGL 是一个三维图形库，能够帮助开发者将数据转换为三维图表。它支持多种类型的三维图表，包括 surface 图、 wireframe 图等。 18. **PyTorch**：PyTorch 是一个机器学习库，能够帮助开发者构建机器学习模型。它支持多种类型的机器学习模型，包括神经网络、决策树等。 19. **Scikit-learn**：Scikit-learn 是一个机器学习库，能够帮助开发者构建机器学习模型。它支持多种类型的机器学习模型，包括线性回归、决策树等。 20. **Seaborn**：Seaborn 是一个数据可视化库，能够帮助开发者将数据转换为交互式的图表和仪表板。它支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。 这些库能够帮助开发者快速构建高效的应用程序，提高开发效率，减少 bug 的出现。