推荐9个鲜为人知的Python第三方库_python 第三方

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
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想看看pendulum的魔力吗？输入如下代码。

import pendulum
past = pendulum.now().subtract(minutes=2)
past.diff_for_humans()
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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
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要在终端上打印彩色文本，我们可以使用：

from fabulous.color import bold, magenta, highlight_red
print(bold(magenta('''hello world
this is some new line
and here is the last line. :)
''')))
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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
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要启动显示特定网站的窗口，我们只需要运行:

import webview
window = 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()
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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
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要使用数据集制作线图，我们可以使用：

import seaborn as sns
dataset=sns.load_dataset('dataset name')
sns.lineplot(x='x-axis name', y='y-axis name', data = dataset)
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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
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要每 3 秒内计算系统 CPU的使用情况，我们可以运行：

import psutil
psutil.cpu_percent(interval=3)
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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
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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 pd
import statistics
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
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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。

pip install pyforest
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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
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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
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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
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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
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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 ProfileReport
report = ProfileReport(dataframe)
report.to_file(output_file='output.html')
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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！

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