你应该在你的下一个项目中使用7个有用的Python库

发表于 2022-10-16 更新于 2023-12-04 分类于 Python 阅读次数：本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 1 分钟

有一句谚语：”你不必重新发明车轮”。
库就是最好的例子，它可以帮助你以一种简单的方式编写复杂而耗时的功能。、据我所知，一个好的项目会使用一些最好的库。

这篇文章是关于Python强大库系列的一部分，在这个系列中，我准备了7个Python库的列表，这些库将帮助你的开发之旅。

1. locust

这是一个星级最高的Python库，在GitHub上有超过19000颗星。
测试是软件开发中最重要的阶段之一。这是一个易于使用、可编写脚本和可扩展的性能测试工具。
你在常规的Python代码中定义用户的行为，而不是受制于UI或特定领域的语言，只是假装是真正的代码。
这使得这个库可以无限扩展，对开发者非常友好。

2. loguru

我认为日志是最常用的调试方法之一。
这个库的目的是通过增加一些有用的功能来解决标准日志的缺陷，从而使Python日志记录不那么痛苦。
在你的应用程序中使用日志应该是一种自动行为，这个库试图让它变得既愉快又强大。
这个库在GitHub上有超过13000颗星。

3. pyqtgraph

数据的可视化将帮助开发者了解这些数据想要表达什么。
这个库旨在用于数学/科学/工程应用。
尽管该库完全由python编写，但由于它大量利用了NumPy进行数字运算，Qt的GraphicsView框架进行2D显示，以及OpenGL进行3D显示，所以速度很快。
它在GitHub上有超过3千颗星。

它来自Robinhood。
这是一个流处理库，将Kafka Streams的想法移植到Python中。
它被用来建立高性能的分布式系统和实时数据管道，每天处理数十亿的事件。
它不使用DSL，它只是Python。这意味着你可以在流处理时使用所有你喜欢的Python库，如NumPy, PyTorch, Pandas, NLTK, Django, Flask, SQLAlchemy, ++。
它在GitHub上有超过6千颗星。

5. requests-HTML

如果你必须解析HTML，那么这对你来说是一个很好的资源。
这个库的目的是使解析HTML（如爬取网络）尽可能简单和直观。
它包括很多功能，如完整的JavaScript支持，CSS选择器（又称jQuery风格，感谢PyQuery），XPath选择器，模拟的用户代理（像一个真正的网络浏览器），甚至更多。
它在GitHub上有超过12.5万颗星。

6. pyinfra

这个库可以在大规模的情况下超快地自动化基础设施。
它可用于临时命令的执行、服务部署、配置管理等。它包括在成千上万的主机上以可预测的性能进行超快速执行，对SSH/Docker/subprocess/winrm主机进行无代理执行，与Docker、Vagrant/Mech和Ansible开箱即用，等等。
它在GitHub上有超过3千颗星。