20 个你不知道的 Python 库，你应该使用它们
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更新于2024-07-20
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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。
@contextmanager
def timing(label: str):
t0 = perf_counter()
yield lambda: (label, t1 - t0)
t1 = perf_counter()
with timing('Array tests') as total:
with timing('Array creation innermul') as inner:
x = array('d', [0] * 1000000)
with timing('Array creation outermul') as outer:
x = array('d', [0]) * 1000000
print('Total [%s]: %.6f s' % total())
print(' Timing [%s]: %.6f s' % inner())
print(' Timing [%s]: %.6f s' % outer())
The array module in the standard library has an unusual
approach to initialization: you pass it an existing sequence, such
as a large list, and it converts the data into the datatype of your
array if possible; however, you can also create an array from a
short sequence, after which you expand it to its full size. Have
you ever wondered which is faster? In a moment, we’ll create a
timing context manager to measure this and know for sure!
The key step you need to do to make your own context manager
is to use the @contextmanager decorator.
The section before the yield is where you can write code that
must execute before the body of your context manager will run.
Here we record the timestamp before the body will run.
The yield is where execution is transferred to the body of your
context manager; in our case, this is where our arrays get cre‐
ated. You can also return data: here I return a closure that will
calculate the elapsed time when called. It’s a little clever but
hopefully not excessively so: the
nal time t1 is captured within
the closure even though it will only be determined on the next
line.
After the yield, we write the code that will be executed when
the context manager finishes. For scenarios like file handling,
this would be where you close them. In this example, this is
where we record the final time t1.
The Standard Library | 7
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