最近汇总了平时常用到的9个很好的Python包，它们能极大的提高我们的工作效率，安装它们，然后逐步熟练使用它们。

若有用，可以收藏这篇文章。

1 Faker生成假数据

你若还在为生成名字、地址、IP地址而发愁，试试Faker库吧。

它是专业生成假数据的神器，但生成的数据看起来又如此“不假”。

基本用法如下所示：

from faker import Faker
fake = Faker(locale="zh_CN")

fake.name
# '谭柳'

fake.address
# '江西省关岭县新城赵街Y座 630814'

fake.text
'怎么作者地区.投资报告企业内容责任发展来源资料.一下自己一次全部社区.
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2 Pendulum管理时间

使用日期和时间格式从来都不是一件有趣的事情。

尽管内置的datetime模块做得相当不错，但有一个更直观的Pendulum，能做到快速处理。

它支持时区转换、日期、时间操作和格式设置。

如下是一个快速示例，快速创建1个上海时区的时间：

from datetime import datetime
import pendulum

sh = pendulum.timezone('Asia/Shanghai')
shc = pendulum.now
print('Current Date Time in sh =', shc)
# DateTime(2021, 12, 9, 16, 38, 52, 599942, tzinfo=Timezone('Asia/Shanghai'))

shc.add(years=1)
# DateTime(2022, 12, 9, 16, 38, 52, 599942, tzinfo=Timezone('Asia/Shanghai'))

3 Scrapy 做爬虫

Scrapy是一个强大的工具，可以让你从网站上快速提取信息。

当需要从多个网站或网页中提取大量信息时，手动提取是低效的。

Scrapy提供了易于使用的方法和包，可以使用HTML标记或CSS类提取信息。通过以下命令安装scrapy:

pip install scrapy

然后直接在终端输入下面一行代码，

 scrapy fetch --nolog https://baidu.com

就能得到百度的首页html内容。

4 使用Pandas数据分析

Pandas是一个简单但功能强大的数据分析工具。使用它可以进行数据清洗，并对其进行统计分析。

分析完数据后，还可以使用外部库（如[Matplotlib]）将其可视化(https://github.com/matplotlib/matplotlib).

Pandas最棒的地方是它建在NumPy上面，NumPy是一个强大的数据分析工具，因为Pandas基于它，所以这意味着大多数NumPy方法都是Pandas中已有的函数。

5 click命令行工具

click是一个Python包，可用于创建命令行接口，相当漂亮的命令行，相当丝滑。

让我们看一个例子：

"""
click 模块演示
"""


@click.command
@click.option('--count', default=3)
@click.option('--name', prompt='输入你的名字：')
def hello(count, name):
for x in range(count):
print(f"Hello {name}!")


if __name__ == "__main__":
hello

hello函数公开了两个参数：count和name。最后，在命令行，直接这样调用脚本：

python click_hello.py --count=5

最后打印：

输入你的名字：: zhenguo
Hello zhenguo!
Hello zhenguo!
Hello zhenguo!
Hello zhenguo!
Hello zhenguo!

6 微web框架Flask

需要设置web服务器吗？

你有两秒钟的时间吗？因为这就是用Python启动简单web服务器所需的时间，直接下面一行代码：

python -m http.server 8000

但对于一个基本的web应用程序来说，这可能太简单了。Flask是一个用Python构建的微web框架。它是“微型”的，因为它没有任何数据库抽象层、表单验证或邮件支持。

幸运的是，它有大量的扩展，可以即插即用，如果只想提供一个简单的API，那么它就是完美的。

要使用Flask创建API服务器，请使用以下脚本：

from flask import Flask
from flask import jsonify

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def root:
return jsonify(
app_name="zhenguo的小工具",
app_user="zhenguo"
)

使用下面一行代码启动服务：

FLASK_APP=flask.py flask run 

最后，当您在浏览器中访问URLhttp://127.0.0.1:5000/时，

应该会看到以下JSON：

{"app_name":"zhenguo的小工具","app_user":"zhenguo"}

7 API请求Requests

Requests是一个强大的HTTP库。有了它，可以自动化任何与HTTP请求相关的操作，包括API自动化调用，这样你就不必再手动进行调用。

它附带了一些有用的特性，如授权处理、JSON/XML解析和会话处理。

如下获取明文地址：北京市海淀区清华东路35号，对应的经纬度时，使用百度地图接口，免费注册得到一个apk，返回经纬度结果如下所示：

import requests
import re

rep = requests.get(
'https://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=北京市海淀区清华东路35号&output=json&ak=你的apk&callback=showLocation')
print(re.findall(r'"lng":(.*),"lat":(.*?)}', rep.text))

# 结果显示
[('116.35194130702107', '40.00664192889596')]

8 自动化测试Selenium

Selenium是一个编写自动化测试用例的测试框架。

尽管它是用Java编写的，Python包提供对几乎所有Selenium函数的类似API的访问。

Selenium通常用于自动化应用程序UI的测试，但您也可以使用它自动化机器上的任务，如打开浏览器、拖放文件等。

看一个快速示例，演示如何打开浏览器并访问百度主页：

from selenium import webdriver 
import time

browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:Program Files (x86)GoogleChromechromedriver.exe")

website_URL ="https://baidu.com/"
brower.get(website_URL)

refreshrate = int(15)

# 一直保持运行
while True:
time.sleep(refreshrate)
browser.refresh

现在，该脚本每15秒刷新浏览器中的百度主页。

9 图像处理Pillow

很多时候，需要以某种方式修改图像，使其更适合，例如模糊细节、组合一个或多个图像或创建缩略图。

将自制的Pillow脚本与Click组合在一起，然后直接从命令行访问它们，这对于加快重复的图像处理任务非常有用。

看一个模糊图像的快速示例：

from PIL import Image, ImageFilter

try:
original = Image.open("python-logo.png")

# Blur the image
blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)

# Display both images
original.show
blurred.show

blurred.save("blurred.png")

except:
print('未能加载图像')