7个最受欢迎的Python库，提高你的开发效率

terry 2年前 (2023-09-24) 阅读数 61 #后端开发

当今时代，数据分析和处理已经成为各行各业不可或缺的一部分。 Python作为一种非常流行的编程语言，为我们提供了许多强大的工具和资源来处理不同类型的数据。

在这篇文章中我将向您介绍七个非常有用的Python库。每个库都有独特的功能和应用程序，可以帮助您处理和分析不同类型的数据，并提高您的数据分析和处理能力。效率。

无论您是数据分析师还是经验丰富的数据科学家，本文都将为您提供有价值的信息和介绍性案例。让我们仔细看看这些强大的 Python 库！

1.Memray

memray 是一个 Python 库，它提供了可视化内存管理工具，可以帮助 Python 开发人员更好地理解和优化代码中的内存使用情况。

由 Bloomberg 开发，可用于分析 Python 程序中的内存泄漏和其他内存问题。下面是memray库的使用场景和介绍示例：

使用场景：

优化内存使用：当你的Python程序使用大量内存时，你可以使用memray 库来来识别哪些变量和对象占用了内存。大量内存用于优化代码。
调试内存泄漏：当你的Python程序出现内存泄漏时，你可以使用memray Kong来识别哪些变量和对象正在泄漏内存，以便进行调试。
分析对象引用：当你想了解Python对象之间的引用关系时，可以使用memray Kong来分析对象之间的引用链，以更好地理解代码。

如何使用：

假设您有一个读取和处理大量数据的Python程序。您会注意到，该程序在处理大量数据时会使用大量内存。您想知道哪些变量和对象占用了大量内存。

以下是使用memray库进行内存分析的介绍性案例：

首先安装memray库：

pip install memray

然后将memray库引入到您的Python程序中并运行您的代码。当你的程序开始使用大量内存时，你可以使用Memray Kong来识别内存占用。例如，您可以使用以下代码来确定程序中的最大内存使用量：

import memray
memray.print_max_usage()

这将打印程序的最大内存使用量，以及有关使用最多内存的对象的信息。您可以使用此信息来优化代码并减少内存使用量。

此外，还可以使用memray Kong来分析对象之间的引用关系。例如，您可以使用以下代码检索有关某个对象及其指向的所有对象的信息：

import memray
my_object = ...
memray.print_object_summary(my_object)

打印有关 my_object 及其指向的所有对象的信息。您可以使用此信息来更好地理解您的代码并优化内存使用。

总的来说，memray 是一个非常有用的 Python 库，可以帮助开发人员更好地理解和优化代码中的内存使用情况。它提供了许多实用工具来识别内存使用情况、检测内存泄漏、分析对象引用关系。

https://github.com/bloomberg/memray

2.Scrapy

https://github.com/scrapy/scrapScrapy是一个Python爬虫框架，提供了一个简单的、可扩展的、抓取网页并提取有用信息的有效方法。以下是scrapy库的使用和入门场景：

使用场景：

数据爬取：当您需要从网页获取数据时，可以使用scrapy框架快速爬取并提取数据。
搭建搜索引擎：当需要搭建搜索引擎时，可以使用scrapy框架对网页进行爬虫和索引，提供搜索结果。
数据挖掘：当需要对网页数据进行挖掘和分析时，可以使用scrapy框架来获取和处理数据。

使用方法：

假设您要检索网站上所有文章的标题、作者和发布日期。下面是使用 scrapy 框架进行爬取的介绍示例：

首先安装 scrapy 库： pip install scrapy

然后在终端中输入想要爬取的目录，使用以下命令创建一个 scrapy 项目：

scrapy startproject myproject

这将在当前文件夹下创建一个名为“myproject”的文件夹，其中包含简单的 scrapy 项目结构。

接下来，在myproject/spiders文件夹中创建一个名为“my_spider.py”的文件，并在文件中定义一个Spider类来实现爬虫逻辑。下面是一个例子：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    start_urls = ["<http://www.example.com>"]

    def parse(self, response):
        for article in response.css(".article"):
            yield {
                "title": article.css("h2 a::text").get(),
                "author": article.css(".author::text").get(),
                "date": article.css(".date::text").get(),
            }

        next_page = response.css(".next-page a::attr(href)").get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

在这个例子中，我们定义了一个名为“myspider”的Spider类，它的start_urls为“http://www.example.com”，我们使用response.css()方法来选择要提取的元素，使用yield语句返回提取的数据，使用response.follow()方法获取下一页的链接并递归调用。我们需要在终端中进入myproject文件夹并运行以下命令来运行爬虫：

scrapy crawl myspider -o output.json

这将启动名为“myspider”的爬虫并将结果保存到名为“output.json”的文件中。运行该命令后，可以在myproject文件夹中找到生成的output.json文件，并查看爬取的数据。

以上是一个简单的scrapy爬虫入门级案例。您可以通过修改Spider类来自定义爬虫逻辑，并使用其他scrapy组件来实现更复杂的爬虫功能。

3.Networkx

顾名思义，如果您想分析网络，这是一个很好的资源。这是一个用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能的库。它支持广泛的功能，例如从各种数据源创建图表、测量网络属性等等。它还提供各种算法来分析和操作图，例如中心性度量、最短路径算法等。它在 GitHub 上拥有超过 12,000 颗星。

使用场景：

分析社交网络：当您需要分析社交网络时，可以使用networkx创建网络图，计算网络度、聚类系数、中心性等统计指标。
分析交通网络：当需要分析交通网络时，可以使用networkx创建路网图，计算最短路径、最小生成树等路网指标。
分析生物网络：当需要分析生物网络时，可以使用networkx构建生物网络，例如蛋白质相互作用网络、代谢网络，并计算生物指标，例如网络模块性、关键基因等。

如何使用：

假设您要创建一个简单的网络图并计算一些基本的网络统计数据，例如节点度、平均路径长度和聚类系数。下面是使用networkx库进行网络分析的介绍性示例：

首先安装networkx库： pip install networkx

然后将networkx库导入到Python交互环境中，创建一个简单的无向图：

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

在此示例中，我们创建一个具有 5 个节点和 5 个边的无向图。然后我们可以使用networkx的函数来计算图的一些基本指标：

print(nx.degree(G))                  # 计算每个节点的度
print(nx.average_shortest_path_length(G))   # 计算图的平均路径长度
print(nx.average_clustering(G))              # 计算图的聚类系数

上面的代码分别显示了每个节点的度、图的平均路径长度和聚类系数。您可以根据需要调整图表的结构和指标的计算方法，以满足您的特定需求。

上面是一个简单的介绍性网络示例。您可以通过更改图的结构并使用其他networkx函数来实现更复杂的网络分析函数。

https://github.com/networkx/network

4.Schedule

这是一个易于使用的Python作业调度库。它使用易于使用的语法定期执行Python函数（或其他可调用函数）。它包括许多功能，例如用于定期任务的进程内调度程序（不需要额外的进程），非常轻量级，没有外部依赖项，具有出色的测试覆盖率等等。该库在GitHub上有超过10.5k个

使用场景：

运行定时任务：当需要按照指定的时间间隔运行任务时，可以使用schedule来定时运行Python函数，例如时不时的数据备份任务。
运行周期性任务：当需要按照特定的时间模式运行任务时，可以使用时间表按照特定的周期运行Python函数，例如每周日晚上运行数据库清理任务。

如何使用：

假设您想使用时间表定期运行Python函数。下面是调度库的使用介绍示例：

首先，安装调度库： pip install Schedule

然后，将调度库导入到 Python 脚本中，并定义一个 Python 函数来执行调度要执行的任务：

import schedule
import time

def job():
    print("I'm working...")

schedule.every(10).seconds.do(job)    # 每10秒执行一次任务

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

在此示例中，我们定义一个名为 job 的函数，该函数每 10 秒运行一次并生成一条消息。我们使用调度库中的every函数来指定任务执行时间，使用do函数来指定要执行的任务。

最后，我们使用while循环不断检查是否有任务要运行，并使用time.sleep函数让程序休眠1秒以减少CPU占用。

上面是一个简单的模式输入案例。您可以根据需要调整作业执行时间和执行的任务，以实现更复杂的定时作业功能。

https://github.com/dbader/schedule

5。词云

正如您可能猜到的，如果您想生成词云图，这是一个很好的资源。词云是显示文本中单词出现频率的图像。图像中单词的大小代表了它在文本中出现的频率。

它提供了一个简单直观的API来从文本数据生成词云，使其成为可视化文本数据和探索单词之间关系的有用工具。它在 GitHub 上拥有超过 9,000 颗星。

使用场景：

word_cloud库常用于以下场景：

文本数据分析与可视化：词云图可以直观地展示文本数据中的热点、关键词等信息。
设计与排版：词云可用作海报、卡片、书籍封面等的设计元素。

使用方法：

以下是一个简单的入门示例，演示如何使用word_cloud库用于生成词云图：

# 导入需要的库
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备文本数据
text = "Hello world! Hello everyone! This is an example of word cloud."

# 创建 WordCloud 对象
wordcloud = WordCloud().generate(text)

# 将词云图显示出来
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

上述代码的执行结果是生成一个简单的词云图，如下图：

在本例中，我们首先导入了所需的库，包括wordcloud和 matplotlib.pyplot。然后我们准备简单的文本数据来生成词云图。

接下来，我们创建了一个WordCloud对象，并通过generator()方法将文本数据转换为词云图。最后，我们使用matplotlib.pyplot中的imshow()方法来显示词云图，并通过axis("off")方法去除坐标轴。

当然，我们还可以通过WordCloud对象的各种参数来调整词云图的外观和效果，如：

# 创建 WordCloud 对象，并设置参数
wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=100, contour_width=3, contour_color='steelblue').generate(text)

# 将词云图显示出来
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

这里我们添加了一些参数，如background_color设置背景颜色为白色和max_words 设置最多显示 100 个单词。 Words、contour_width和contour_color设置词云图的轮廓宽度和颜色。

上面是一个使用word_cloud库的简单介绍示例。当然，在实际应用中，我们可以根据不同的需求和场景，进一步定制和优化词云图的效果，比如设置字体、颜色、大小、布局等。

https://github.com /amueller/word\_cloud

6.PySimpleGUI

该库允许您轻松创建复杂的多窗口应用程序。您可以使用包含小部件（在 PySimpleGUI 中称为“元素”）的“布局”来指定 GUI 窗口。使用您的布局创建窗口，并使用 4 个受支持的框架之一来显示窗口并与窗口交互。支持的框架包括 tkinter、Qt、WxPython 或 Remi。它包含超过 325 个演示程序和快速入门指南。该库在 GitHub 上拥有超过 11,000 颗星。

使用场景：

PySimpleGUI 库常用于以下场景：

交互式应用程序：您可以使用 PySimpleGUI 创建交互式图形用户界面，例如文本编辑器、计算器、数据可视化应用程序等。
嵌入式应用：PySimpleGUI 还可以嵌入到其他应用中，例如在机器学习应用中显示模型预测结果。
个人和小型项目：由于 PySimpleGUI 易于学习和使用，因此它可用于为个人或小型项目开发图形用户界面。

使用方法：

下面是一个简单的入门示例，演示如何使用PySimpleGUI库创建一个简单的GUI程序：

# 导入需要的库
import PySimpleGUI as sg

# 创建GUI布局
layout = [[sg.Text('Hello World')], [sg.Button('OK')]]

# 创建窗口
window = sg.Window('My first GUI program', layout)

# 循环获取事件
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED or event == 'OK':
        break

# 关闭窗口
window.close()

上面代码的执行结果是创建一个包含文本的窗口标签和按钮，如下所示：

在本例中，我们首先导入了所需的库，包括 PySimpleGUI。然后我们创建了一个带有文本标签和按钮的 GUI 布局。然后我们创建一个窗口并将 GUI 布局传递给该窗口。

窗口创建后，我们进入一个循环，使用window.read()方法不断获取事件和值。如果事件是窗口关闭事件或按钮单击事件，我们将退出循环。最后，我们使用 window.close() 方法关闭窗口。

当然，我们还可以通过PySimpleGUI库的各种功能和组件进一步定制和优化GUI程序，例如添加菜单、滑块、图像等。此外，PySimpleGUI还支持多种主题和样式，可以根据不同的需求和场景进行选择和适应。

https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI

7.Shap

shap是一个用于可解释机器学习的Python库，它提供了一些可视化工具和计算方法来解释和理解机器。的学习模型。下面我将按照用例和入门案例的结构来介绍该库。

使用场景：

shap库通常用于以下场景：

可解释的机器学习：使用shap可以更好地理解和解释机器学习模型的预测结果，提高模型的可解释性和可理解性是改进型号。可靠性。
特征重要性评估：Shap可以计算每个特征对模型预测的贡献，从而评估特征重要性，这对于特征选择和特征工程非常有用。
模型优化和改进：通过分析shap值，我们可以发现模型预测中的错误和偏差，并进行相应的优化和改进。

使用方法：

以下是一个简单的入门示例，演示如何使用 shap 库来解读和理解机器学习模型的预测结果：

# 导入需要的库和数据集
import xgboost
import shap
import pandas as pd

X,y = shap.datasets.iris()

# 训练一个XGBoost分类器
model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100)

# 计算特征重要性和shap值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# 可视化shap值
shap.plots.beeswarm(shap_values)

上述代码的执行结果为并可视化形状值，如下所示。如图：

在本例中，我们首先导入所需的库和数据集，包括 xgboost、shap 和 iris 数据集。然后，我们训练了 XGBoost 分类器并使用 shap.Explainer 来计算特征和 shap 值的重要性。最后，我们使用 shap.plots.beeswarm 方法可视化 shap 值，其中每个点代表一个样本，横坐标代表特征的 shap 值，纵坐标代表样本在数据集中的索引。

通过这个例子，我们可以看到shap库可以非常轻松地计算和可视化机器学习模型的可解释性信息，例如特征的重要性和shap值。此外，Shap还提供了许多其他可视化和计算方法，例如力图和依赖图，可以进一步帮助我们理解和解释机器学习模型的预测结果。

https://github.com/slundberg/shap