推荐 9 个鲜为人知的 Python 第三方库

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编辑：乐乐

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正文 

Python 编程充满了机会。它简单明了，拥有许多很酷的库和特色功能，可以使任务变得简单得多。每个 Python 开发人员都必须与热门的第三方库合作，如 NumPy、pandas、datetime等。然而，有一些鲜为人知的第三方库，可以让作为一个开发人员的你工作生活更容易，并改善您的编码体验。

在这篇文章中，我将分享9个这样的Python第三方库，你可能会有兴趣。其中一些库甚至可以用作一些标准 Python 图书馆的替代品。因此它们绝对是值得注意的东西！

1. pendulum

pendulum是一个很棒的与Python日期和时间类型数据工作的库。在涉及时区的情况下，此库非常有用。它继承了Python自带的datetime库，所以也可以替代原生的datetime库，功能更强大。

pip install pendulum

想看看pendulum的魔力吗？输入如下代码。

import pendulumpast = pendulum.now().subtract(minutes=2)past.diff_for_humans()

它可以将时间类型数据转化为人为可读的数据，如几分钟前，如下所示：

2.  fabulous

在命令行上运行的大多数 Python 应用程序看起来平淡无奇。fabulous可以用来给控制台的输出结果进行一个很好的改造，比如添加图像或彩色文本。

pip install fabulous

要在终端上打印彩色文本，我们可以使用：

from fabulous.color import bold, magenta, highlight_redprint(bold(magenta('''hello worldthis is some new lineand here is the last line. :)''')))

你将看到如下输出：

3. Pywebview

Pywebview 是一个Python第三方库，用于以 GUI 形式显示 HTML、CSS 和 JavaScript 内容。这意味着使用此库，您可以将您的网站或网页显示为桌面应用程序。

pip install pywebview

要启动显示特定网站的窗口，我们只需要运行:

import webviewwindow = webview.create_window( title='Baidu Webview', url='http://www.baidu.com', width=850, height=600, resizable=False, # 固定窗口大小 text_select=False, # 禁止选择文字内容 confirm_close=True # 关闭时提示)webview.start()

4. Seaborn 

Seaborn 是一个用于数据科学项目数据可视化的库。它建在标准可视化库 Matplotlib 之上，可以使绘图更加丰富多彩和有吸引力。

pip install seaborn

要使用数据集制作线图，我们可以使用：

import seaborn as snsdataset=sns.load_dataset('dataset name')sns.lineplot(x='x-axis name', y='y-axis name', data = dataset)

5. Psutil 

Psutil 是一个有用的跨平台 Python 库，可以用于获取与系统相关的信息。您可以收集有关系统中正在进行的流程、CPU 使用、RAM 使用等的信息。

使用以下命令安装 psutil。

pip install psutil

要每 3 秒内计算系统 CPU的使用情况，我们可以运行：

import psutilpsutil.cpu_percent(interval=3)

6. pygame

顾名思义，它是Python制作游戏的库。它包含许多图形和声音库，开发人员可以用来制作游戏。此外，复杂的游戏逻辑和物理也可以使用PyGame的内置模块实现。

要安装PyGame，我们需要使用：

pip install pygame

7. pyforest

在进行数据科学项目时，我们刚开始通常需要导入许多库，如Numpy, pandas, matplotlib等，如下所示：

import pandas as pdimport statisticsimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt

这样过于繁琐，pyforest可以帮助我们一次性安装导入所有重要的库。

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pip install pyforest

使用pyforest，你既可以省去大量的import操作，又能够做到惰性导入, 如下所示：

from pyforest import *
df = pd.DataFrame()print(df)
active_imports() # 输出导入的模块

8. modin

modin 是一个python库，通过使用机器的多核而不是单核来改善pandas的工作流程。这对于在处理大型数据集时提高性能特别非常有帮助。

pip install modin

安装好后，你只需导入modin的pandas版本，甚至不需要对源代码进行进一步的更改，

import modin.pandas as pd

9. pandas_profiling

这是一个 Python 库，可用于获取数据集、其属性和属性之间的相关性的概述(overview)。

可以使用下面显示的命令安装它。

pip install pandas-profiling

pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息：

1、概要：数据类型，唯一值，缺失值，内存大小
2、分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位

3、描述性统计：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数

4、最频繁出现的值，直方图/柱状图

5、相关性分析可视化：突出强相关的变量，Spearman, Pearson矩阵相关性色阶图

使用方式如下所示：

from pandas_profiling import ProfileReportreport = ProfileReport(dataframe)report.to_file(output_file='output.html')

您可以保存此报告作为HTML或pdf文件做进一步分析。

小结

以上就是个人推荐的9个第三方Python库，可用于改善您的编码体验并取代现有的标准 Python 库。如有兴趣，您可以阅读本文所提到的相关库的详细教程，其中大多数是免费开源的。这些库绝对可以让你作为开发人员的生活更轻松。

你听说过几个？用过几个? 欢迎留言！

原文：9 Unexplored Python Libraries that Will Amaze You(medium.com)

原作: Pranjal Saxena  翻译: 大江狗

转自：Python_Web_Django

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