1.delorean
非常酷的日期/時(shí)間庫(kù)
from delorean import Delorean EST = "US/Eastern" d = Delorean(timezone=EST)2.prettytable
可以在瀏覽器或終端構(gòu)建很不錯(cuò)的輸出
from prettytable import PrettyTable table = PrettyTable(["animal", "ferocity"]) table.add_row(["wolverine", 100]) table.add_row(["grizzly", 87]) table.add_row(["Rabbit of Caerbannog", 110]) table.add_row(["cat", -1]) table.add_row(["platypus", 23]) table.add_row(["dolphin", 63]) table.add_row(["albatross", 44]) table.sort_key("ferocity") table.reversesort = True +----------------------+----------+ | animal | ferocity | +----------------------+----------+ | Rabbit of Caerbannog | 110 | | wolverine | 100 | | grizzly | 87 | | dolphin | 63 | | albatross | 44 | | platypus | 23 | | cat | -1 | +----------------------+----------+3.snowballstemmer
非常瘦小的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換庫(kù),支持15種語(yǔ)言
from snowballstemmer import EnglishStemmer, SpanishStemmer EnglishStemmer().stemWord("Gregory") # Gregori SpanishStemmer().stemWord("amarillo") # amarill4.wget
Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)庫(kù)
import wget wget.download("#100% [............................................................................] 280385 / 2803855.PyMC
PyMC,一個(gè)用于貝葉斯分析的函數(shù)庫(kù)
from pymc.examples import disaster_model from pymc import MCMC M = MCMC(disaster_model) M.sample(iter=10000, burn=1000, thin=10) [-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 complete in 1.4 sec6.sh
將shell命令作為函數(shù)導(dǎo)入Python腳本
from sh import find find("/tmp") /tmp/foo /tmp/foo/file1.json /tmp/foo/file2.json /tmp/foo/file3.json /tmp/foo/bar/file3.json7.fuzzywuzzy
用于字符串匹配率、令牌匹配等
from fuzzywuzzy import fuzz fuzz.ratio("Hit me with your best shot", "Hit me with your pet shark") # 858.progressbar
如其名,一個(gè)滾動(dòng)條函數(shù)庫(kù)
from progressbar import ProgressBar import time pbar = ProgressBar(maxval=10) for i in range(1, 11): pbar.update(i) time.sleep(1) pbar.finish() # 60% |######################################################## |9.colorama
一個(gè)色彩庫(kù),可以為文本添加豐富的色彩
10.uuid一個(gè)可以產(chǎn)生唯一uuid的庫(kù)
import uuid print uuid.uuid4() # e7bafa3d-274e-4b0a-b9cc-d898957b4b6111.bashplotlib
Python的繪圖控件,可以繪制直方圖、散點(diǎn)圖等
$ pip install bashplotlib $ scatter --file data/texas.txt --pch x
以上就是本文推薦的11個(gè)使用的python庫(kù)了,也許有些你沒(méi)有見(jiàn)過(guò),但都是些非常棒的pyton庫(kù),希望大家能夠喜歡。以上代碼可以來(lái)raquant鐳礦平臺(tái)自己試試,無(wú)需安裝Python即可在線運(yùn)行。
文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址:http://specialneedsforspecialkids.com/yun/38534.html
摘要:鏈接中文翻譯常用庫(kù)推薦除了上面提到的之外,也是一個(gè)很好的選項(xiàng)。官網(wǎng)中文翻譯如果你要編寫(xiě)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng),來(lái)爬去互聯(lián)網(wǎng)上的信息,或者調(diào)用一些外部的機(jī)遇的接口,使用這個(gè)庫(kù)再也合適不過(guò)了。 作者:安龍 LeanCloud 工程師 引言 :前段時(shí)間有同學(xué)反映 Python 的學(xué)習(xí)資源匯總很少。那么學(xué)習(xí)資料哪個(gè)質(zhì)量更好,效率更高?Python 有哪些非常值得學(xué)習(xí)的庫(kù)?2017 年了學(xué) 2 還是學(xué) 3 ...
摘要:機(jī)器學(xué)習(xí)由于數(shù)據(jù)量較大,技術(shù)已成為必要。以下腳本演示了世界銀行數(shù)據(jù)的線性回歸實(shí)用程序和緩存下載程序省略了水印和繪圖標(biāo)簽的代碼代碼應(yīng)顯示以下圖像該計(jì)劃下載年世界銀行數(shù)據(jù),并將嬰兒死亡率與人均進(jìn)行對(duì)比。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019179713); 來(lái)源 | 愿碼(ChainDesk.CN)內(nèi)容編輯 愿碼Sl...
閱讀 718·2023-04-25 17:54
閱讀 2974·2021-11-18 10:02
閱讀 1137·2021-09-28 09:35
閱讀 653·2021-09-22 15:18
閱讀 2854·2021-09-03 10:49
閱讀 3056·2021-08-10 09:42
閱讀 2577·2019-08-29 16:24
閱讀 1260·2019-08-29 15:08