推薦一些能能提高生產(chǎn)力的 Python 庫(kù)

一門(mén)編程語(yǔ)言好用、方便的程度在很多時(shí)候會(huì)取決于這門(mén)語(yǔ)言相關(guān)的庫(kù)夠不夠豐富，Python 之所以火爆除了其本身的語(yǔ)法和特性之外，還在一定程度上取決于其有太多太多庫(kù)的支持，不論是官方維護(hù)的還是第三方開(kāi)發(fā)的。

就比如說(shuō)做機(jī)器學(xué)習(xí)為什么很多人都用 Python，一個(gè)非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 對(duì) Python 的支持。

當(dāng)然在這里并不是說(shuō) Python 的庫(kù)真的就全的不要不要的，它在某些領(lǐng)域或者項(xiàng)目的生態(tài)還是有待完善的。

正好昨天刷到知乎一個(gè)問(wèn)題「你見(jiàn)過(guò)哪些相見(jiàn)恨晚的 Python 庫(kù)？」，其意就是想了解下有哪些非常好用的提高生產(chǎn)力的 Python 庫(kù)。

一些回答直接把 awesome-python 貼過(guò)來(lái)，點(diǎn)贊非常多，當(dāng)然多歸多，但是里面很多都是些過(guò)期的或者其實(shí)沒(méi)太有什么價(jià)值的庫(kù)，反而會(huì)增加了挑選庫(kù)的成本。我大體上把一些回答過(guò)了一遍，另外結(jié)合自己平時(shí)了解的內(nèi)容，稍微對(duì)一些基礎(chǔ)生產(chǎn)力庫(kù)做了簡(jiǎn)單的梳理，在這里分享給大家。

所以這里就不再針對(duì)于一些特殊的場(chǎng)景推薦了，如一些 Web開(kāi)發(fā)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求庫(kù)、數(shù)據(jù)操作庫(kù)、數(shù)據(jù)分析庫(kù)、機(jī)器分析庫(kù)等等。下面主要羅列一些適用范圍和方向較廣，對(duì)于一些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)比較有用，能在多數(shù)場(chǎng)景下提高 Python 生產(chǎn)力的庫(kù)，描述比較簡(jiǎn)單，主要是提供一個(gè)列表，僅供參考哈。

attrs、cattrs

https://github.com/python-attrs/attrs

https://github.com/Tinche/cattrs

簡(jiǎn)化類的定義、序列化反序列化等操作。

loguru

https://github.com/Delgan/loguru

可簡(jiǎn)化日志記錄寫(xiě)法。

autopep8

https://github.com/hhatto/autopep8

把 Python 代碼轉(zhuǎn)成符合 PEP8 規(guī)范的代碼。

psutil

https://github.com/giampaolo/psutil

Python 實(shí)現(xiàn)任務(wù)監(jiān)控的庫(kù)。

furl

https://github.com/gruns/furl

對(duì) url 的處理非常方便，比 urllib 等庫(kù)好用多。

retrying、tenacity

https://github.com/rholder/retrying

https://github.com/jd/tenacity

異常重試庫(kù)，如出錯(cuò)之后重試多少次，尤其在發(fā)起一些 HTTP 請(qǐng)求時(shí)非常有用，當(dāng)然也能用于其他地方。

typing

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/typing.html#module-typing

對(duì) Python 類型的支持，支持多種類型、嵌套類型，也推薦多多使用 Python 的類型注解。

argparse

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html

個(gè)人曾經(jīng)使用過(guò)幾個(gè)命令行解析工具，如 docopt，但后來(lái)還是轉(zhuǎn)回來(lái)了 argparse，功能齊全強(qiáng)大。

absl-py

https://github.com/abseil/abseil-py

個(gè)人感覺(jué)比 argparse 更易用的庫(kù)，如 TensorFlow 就在使用這個(gè)，對(duì)于定義一些 Flag 非常方便。

pipenv

https://github.com/pypa/pipenv

功能更全的包管理工具，集成虛擬環(huán)境、支持 Lock 機(jī)制鎖定安裝包版本和依賴信息。當(dāng)然也有坑點(diǎn)，可自行搜索。

drf

https://www.django-rest-framework.org/

基于 Django 的 REST Framework，快速實(shí)現(xiàn) REST API。

watchdog

https://github.com/gorakhargosh/watchdog

方便監(jiān)視文件系統(tǒng)改動(dòng)。

glob

https://docs.python.org/3/library/glob.html

對(duì)文件的操作非常方便。

2to3

https://docs.python.org/2/library/2to3.html

把 Python2 代碼轉(zhuǎn)成 Python3 代碼。

glom

https://github.com/mahmoud/glom

對(duì) JSON 嵌套的處理非常方便。

pathlib

https://docs.python.org/3/library/pathlib.html

更為方便的 Python 路徑操作庫(kù)。

environs

https://github.com/sloria/environs

對(duì)于環(huán)境變量的獲取非常方便，支持多種類型，如 int、bool 等。

pysnooper

https://github.com/cool-RR/PySnooper

非常方便簡(jiǎn)單的 Python 調(diào)試器，可以追蹤到代碼每一處細(xì)節(jié)的執(zhí)行狀態(tài)。

tqdm

https://github.com/tqdm/tqdm

進(jìn)度條控制顯示非常方便。

sh

https://github.com/amoffat/sh

對(duì) Linux 一些命令的封裝，簡(jiǎn)單好用又高效。

faker

https://github.com/joke2k/faker

模擬數(shù)據(jù)的生成。

arrow、dateutil、dateparser、pendulum

https://github.com/crsmithdev/arrow、https://github.com/dateutil/dateutil

https://github.com/scrapinghub/dateparser

https://github.com/sdispater/pendulum

時(shí)間解析和處理庫(kù)，非常方便。arrow 目前 Star 最多，好評(píng)最多。

yagmail

https://github.com/kootenpv/yagmail

方便的發(fā)郵件庫(kù)，替代自帶的 smtplib。

chardet

https://github.com/chardet/chardet

字符串類型編碼檢測(cè)。

pypinyin

https://github.com/mozillazg/python-pinyin

漢字轉(zhuǎn)拼音，在一些中文轉(zhuǎn)化處理上很有用。

sphinx

https://www.sphinx-doc.org/en/master/

編寫(xiě)文檔使用，大多數(shù) Python 庫(kù)文檔都是這個(gè)寫(xiě)的，如 Scrapy、requests。

個(gè)人 sphinx + markdown 的樣例：

https://github.com/Gerapy/Docs

jinja2

https://github.com/pallets/jinja

一個(gè)方便的模板引擎，呈現(xiàn)頁(yè)面時(shí)很方便。

click

https://github.com/pallets/click

更方便靈活地實(shí)現(xiàn)命令行傳遞參數(shù)。

ray

https://github.com/ray-project/ray

分布式多進(jìn)程管理。

supervisor

https://github.com/Supervisor/supervisor

進(jìn)程管理工具，如實(shí)現(xiàn)多任務(wù)后臺(tái)運(yùn)行，Docker 打包時(shí)會(huì)經(jīng)常用到。

apscheduler

https://github.com/agronholm/apscheduler

Python 定時(shí)任務(wù)，不過(guò) K8S 也可以實(shí)現(xiàn)，個(gè)人目前可能更傾向于 K8S。

intelpython

https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python

這不是 Python 庫(kù)，是一個(gè) Intel 開(kāi)發(fā)的基于 Intel 處理器優(yōu)化的 Python 解釋器，對(duì)于大規(guī)模運(yùn)算提升很大。

完畢。

好啦，先推薦這么多了，后面還會(huì)慢慢積累，大家可以了解下，個(gè)人感覺(jué)有不少庫(kù)還是能極大提高生產(chǎn)力的。

由于這次主要是推薦一些適用范圍和方向較廣，個(gè)人感覺(jué)對(duì)于一些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)比較有用的庫(kù)，所以一些 Web、爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等庫(kù)就沒(méi)有列在這里了。

當(dāng)然也由于個(gè)人水平有限，也有很多庫(kù)沒(méi)有列全，如果大家有推薦的，歡迎留言分享哈！