哪些Python库让你相见恨晚？
哪些Python库让你相见恨晚？
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网友解答：
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Python能取得如此巨大的成功，除了其语法简洁外，很大程度上在于它拥有
超级多的原生库以及第三方库
，注意这里我用到了
超级多
这个词......
下面谈谈自己“相逢恨晚”的库，排名不分先后，涉及到网络下载、爬虫、数据可视化、时间转换、SQL注入等，限于篇幅，类似TensorFlow（机器学习方向）、scrapy （爬虫方向）等等优秀的库并未介绍，欢迎大家留言补充。
You-Get
一款优秀的网站视频下载工具，使用它你可以简单的通过一条命令行工具完成视频、音频、图片等媒体资源的下载（即使这些网站没有提供）下载链接，比如YouTube、爱奇艺、腾讯视频、哔哩哔哩等。
注意：支持的Python版本为Python3.2+，安装过程只需简单的一条pip命令即可。
Requests
相信很多搞爬虫的朋友都会用到这个库，我们先来看看官方对它的介绍：
Requests is an elegant and simple HTTP library for Python, built for human beings.
比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作，而且专门为英文不太好的朋友提供了中文官方文档。下面是使用requests库后简洁明了的HTTP请求代码。
wget
相信经常玩Linux的朋友，一定知道Shell中一个很好用的下载工具：wget，可以很方便的下载网上资源。
其实Python中也有对应的模块——Wget，它可以很方便的帮助我们递归下载一个网站，甚至爬取页面的所有图片，甚至在电影《社交网络》里连马克·扎克伯格（全球知名的社交网站Facebook创始人之一）都说：
首先是 Kirkland，它们开放了所有的东西，并允许在Apache里插入索引。所以用
WGET
就足以下载整个Kirkland的Facebook图片了。小菜一碟！
pyecharts
pyecharts = Python + Echarts
很多玩前端的朋友应该都听说过百度开源的一个数据可视化JS库Echarts，当 Python 遇到了Echarts，就变成了pyecharts。通过简单的几行代码，我们就可以完成强大、颜值高的可视化效果图。
说再多不如代码来的实际，通过上面剪短的10行（去掉注释、空行）代码，就可以完成如下图所示的柱状分布图。
Delorean
一个酷炫的日期时间库，类似JavaScript中的moment，它可以让你用更加简洁的代码解决Python中使用时间模块中遇到的问题，比如转换、操控和生成时间日期。
在没有使用Delorean之前，也许我们的代码是下面这个样子
使用它之后呢？像下面这样，有没有很香呢？
sqlmap
是一款用来检测与利用SQL注入漏洞的免费开源工具，支持所有类型数据库的注入。也许就连很多专业的Python开发者都不曾用过，不过，在网络世界的另一角，白帽子、黑客、网络安全爱好者心中，它简直是神一般的存在。
作为一名网络安全从业者，如果你不仅能熟练使用sqlmap这种牛逼的工具，甚至还读过几遍源码，还能修改，那么还怕写不出sql注入的POC吗？
本文为作者“一个程序员的奋斗史”悟空问答原创文章，未经允许转载、抄袭必究！
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网友解答：
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这个就非常多啦，下面我简单介绍几个非常不错的Python库，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
tensorflow
这是谷歌一个非常著名的开源机器学习框架，在业界非常流行，社区资料丰富，
接口
文档全面，能随时随地构建可靠的机器学习模型，快速验证算法有效性，如果你是一个科研人员或工程人员，那么tensorflow就是一个非常不错的辅助工具，值得学习和使用：
02
pandas
这是Python一个非常著名的数据处理库，在业界非常受欢迎，内置了大量函数和类型，可以轻松处理各种文件，包括常见的Excel，CSV，Txt，Json等，代码量更少，功能也更强大，如果你需要进行复杂的数据处理，那么pandas就是一个非常不错的选择：
03
tushare
这是Python一个非常不错的财经金融库，免费、开源，集成了股票等金融数据从采集、清洗、加工到存储的全过程，极大的减轻了金融分析人员的工作量，如果你对金融股票等数据感兴趣，想快速获取到想要的信息，那么tushare就是一个非常不错的选择：
04
scrapy
这是Python一个非常著名的爬虫框架，在爬虫界非常受欢迎，免费、开源、跨平台，可定制化程度非常高，只需编写少量代码就可快速启动一个爬虫程序，相比较requests等轻型爬虫库，代码更简洁，效率更高，如果经常需要采集网页数据，那么scrapy就是一个非常不错的选择：
05
you-get
这是Python一个非常不错的视频下载工具，免费、开源、跨平台，可以快速下载B站、优酷、美拍等网站视频（图片、音频也可下载），支持在线播放、批量下载，如果你经常需要下载网页视频，缺少一个轻便灵活的下载工具，那么you-get就是一个非常不错的选择，当然，youtube-dl也非常不错：
目前，就分享这5个非常不错的Python库吧，对于日常学习和办公来说，非常有用，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，当然，还有许多其他库，像Matplotlib，Django，Scikit-learn等也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
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网友解答：
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列举几个Python库吧，希望对你有所帮助。
1.日志库
安装方法：
pip install loguru
最简单的使用方法:
from loguru import logger
logger.debug(\"That's it, beautiful and simple logging!\")
有兴趣也可以看看我之前制作的视频：https:www.ixigua.com6839340605517070852
2.时间处理库
安装方法：
pip install -U arrow
最简单的使用方法：
>>> import arrow
>>> now_time = arrow.now()
>>> now_time.timestamp
1368303838
有兴趣也可以看看我之前制作的视频：https:www.ixigua.com6840103612434088462
3.冷门的正则表达式库，不用懂正则也可以提取字符串。
安装方法：
pip install parse
最简单的使用：
>>> from parse import *
>>> parse(\"It's {}, I love it!\", \"It's spam, I love it!\")
<Result ('spam',) {}>
>>> _[0]
'spam'
有兴趣也可以看看我之前制作的视频：https:www.ixigua.com6875288541958504975
如果你觉得这几个库都不好用，那我就不用介绍其他了。
如果感兴趣，可以
关注
@
testerzhang
，不定期发布一些相关技术文章和视频。
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网友解答：
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很高兴能够看到和回答这个问题！
Python中的模块其实就是Python文件，在文件中可以定义多个类、函数、变量等。正常情况下，同一文件中的代码具有较高的连贯性，不同文件之间的代码是低耦合的，不同文件之间的代码可以相互调用，使得代码可以多次使用。
模块：
通过import Sys导入模块。如果找不到文件，会显示变量的路径值。通过Sys. 浏览搜索目录的路径，通常包含当前目录、Python目录等，并在目录列表中定义搜索顺序（通常为当前优先级）。
如果默认的搜索目录中没有指定访问模块，则必须手动将其添加到搜索目录中。如果多个模块包含相同的内容，可以在访问时指定模块的名称。
如果访问模块没有在默认的搜索目录中指定，则必须手动将其添加到搜索目录中。如果多个模块包含相同的内容，可以在调用时指定模块名称。内容会有所不同，否则根据导入顺序，会导入最后一个模块。
时间库
时间模块根据日期和时间提供不同的类和函数。时间的表达方式通常有三种：施工时间、字体时间、行时间。这三种形式可以在具体函数之间进行转换。当字符串转换为基本时间时，除了需要分析具体的百分比外，还必须在原文中输入其他地方，如空格、对角线、冒号等，否则无法找到匹配。
集群扩展到Python容器：dict、list、set、元组等，并提供一些具有特殊功能的子类。例如，反向、逆向、逆向等。
Defaultdict库
是dict dictionary的一个子类。它支持字典中的所有默认值，用来默认字典中不存在的所有键，而不是只报错。
NumPy库
在Python接口中使用高速包C，而Cython则使用额外的类型来编译Python C，以提高性能。然而，Numba无疑是最方便的，因为它允许装饰者选择加速Python函数。为了进一步提高速度，您可以使用Python标准应用程序来兼容工作负载、SIMD或GPU命令。注意：NumPy可以和Numba一起使用。毕竟NumPy有很多成熟的算法，不需要从头开始应用。不过，对于小算法，NumPy在很多情况下比NumPy高很多倍。
OpenPyxl的工作是修改Excel文件，而不是直接控制Excel。使用Openpycl，你可以自动创建电子表格和工作簿，创建公式，用这些公式填充单元格，并执行许多其他操作。你还可以改变Excel对象的属性，如格式和单元格条件。
以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！
码字不易，感觉写的还行的话，还请点个赞哦！
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网友解答：
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这里我推荐下 python 的 seaborn 库，主要用于数据可视化，使用起来非常简单。
下面演示下简单用法，假设已经安装python包和环境管理工具conda.
# 创建环境
conda create -n visualization python=3.9 matplotlib seaborn
# 导入包
# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 载入数据
# loading dataset
data = sns.load_dataset(\"iris\")
# 画图并显示
sns.pairplot(data=data, hue='species')
plt.show()
效果如下图所示，
下面是 seaborn 官网的应用示例，参考下。
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网友解答：
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Python要想玩的转，关键是要看你对它所涉及到的库的运用！除了人工智能和大数据相关的库以外，主要介绍几个有趣好玩的库！
PyGame
PyGame库，可以用它来开发一些简单的游戏，基于PySDL（Python版SDL），该框架完全简化游戏开发流程以达到快速开发的效果。记得刚开始学习Python的时候，基础部分结束后有一个小项目，就是写一个简单的游戏，用的就是这个库。后来对它是好感倍增！PyGame恰巧门槛低，能让你快速开发出属于自己的游戏。既简单又好玩！6
Pillow
pillow是Python的图像处理库，也工作中常用到的，我们一般叫它PIL，PIL经常被用作图片处理、屏幕抓图，GIF图制作等操作。如果你还在头疼怎么制作一款有关图片操作处理的软件，不妨去学习下PIL，相信它一定不会让你失望。当然PIL也用在人工智能的图像识别上！目前运用较多
Selenium
Selenium是一款浏览器自动化测试框架，主要是用来测试Web项目和网页游戏自动化辅助，还可以运行JavaScript代码。如果你想对一个网页做一些操作比如点击某个按钮，或者是填写表单，再者网页游戏签到等等，就可以用它来完成，是不是很神奇！
Scrapy
Scrapy是一个相当强力的库，也是黑客必备的一个库！通过它写爬虫程序就可以爬取其他公司数据，也称作盗取数据！对黑客感兴趣的同学可以学学这个库！它还有一个功能可以让开发者无需浏览器就可以浏览网站。
Python有很强大的库，这也是它如此火的一个原因。像这样的库还有很多比如Asciimatics用来构建命令行图形，并开发出命令行动画效果。PyInstaller可执行文件构建工具，兼容性更好，更实用。Scapy主要用来发送、侦听和解析报文。Requests可以实现web服务器和客户端浏览器之间的数据交互，也受黑客青睐！PyOgre可以用来做任何3D渲染，游戏，媒体，模拟等等。
要想了接更多的可以关注我，欢迎留言讨论！
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网友解答：
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谈到 Python中相见恨晚的第三方模库，我想应该是一些能够颠覆自己之前代码实现的库，在支持功能、代码设计简洁方面有着非常突出的优势。很开心，在上半年遇到这样的一个Python第三方库——
pandas-profiling
。这是一个对数据集进行探索性数据分析（Exploratory data analysis）的库，我们先来看下它能做什么，如下：
我们可以看到它输出了包含了各个维度的探索性数据分析统计结果，而关键的是
pandas-profiling 仅用三行代码
就输出了如上的所有数据分析统计结果——
强无敌
。
接下来，我们来认识一下Python
pandas-profiling
库。
较以往
我们使用 Pandas进行数据分析时，首先要对数据集进行探索性数据分析，以便对数据集有一个大体的了解，明确后续数据预处理、分析方向。数据EDA大致包含如下内容：
感知数据直观表现
挖掘潜在结构
提取重要变量
处理异常值
检验统计假设
建立初步模型
决定最优因子的设置
以往，我们首先会使用
pandas.describe
方法，对数据集可以有个大体的了解，如下：
我们使用
pandas.describe
可以看到如下 数据量、平均值、标准值、最小值等信息。
当然这些信息对于我们数据集探索还这远远不够，然后我们会再通过分析数据各维之间的关系，如使用折线图，散点图，关联分析等等，进一步探索数据集。
不难发现，我们要完成数据EDA操作，通常需要连续的若干步骤的操作，比较繁琐。
相见恨晚
直到看到了pandas-profiling项目，其使用
df.profile_report
扩展了
Pandas DataFrame
，实现了一行代码就可以生成一份超详细的数据分析报告，强无敌！
报告中包含以下关键信息：
概要：类型、惟一值、缺失值。
分位数统计：如最小值，较小四分位数，中位数，较大四分位数。
描述性统计：均值、标准差和中位数绝对偏差、变异系数、峰度、偏度。
相关性：突出高度相关的变量，斯皮尔曼，皮尔逊和肯德尔矩阵。
缺失值：矩阵、计数、热图和树状图的缺失值。
下面，我们以泰坦尼克号数据集为例，来一起体验一下
pandas_profiling
的强大。代码十分简洁，如下：
执行上述代码，就会生成我们开头Gif动图中的html文件，为了方便我们更清楚的看到html中的内容，我们截图了其中部分内容的截图，如下：
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网友解答：
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刚发布不久的易函数，完整的封装了易语言核心支持库所有功能，以及易语言中简单易用的函数
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网友解答：
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随便举几个，scrapy 爬虫 requests 爬虫 selenium web自动化操作和测试，也可以当爬虫来用 beautifulsoup web页面解析 sklearn机器学习 pandas， numpy数据操作Django web开发框架，还有一个zzzz是我自己写的[捂脸]
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网友解答：
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sqlmap确实强大，我做渗透测试注入测试时也用，这个应该算软件，而不是库吧。
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网友解答：
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个人认为tkinter这个库很有魅力，这个库主要与GUI有关，对于我这种刚入门级别的小白来说，这让我感受到了Python这门语言的强大。
Python内置的库很多，而且还可以后期安装与你的Python版本适配的库，这让你更加高效快捷达到你的开发目的。
比如后期安装的BeautifulSoup用于爬虫，在网页上抓取数据，使用起来比较容易理解。
还有pillow这个库用来处理Python与图片有关的操作，功能很强大。
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