五个堪称瑰宝级的 Python 库

2023-12-05
福建
本文字数：2034 字
阅读完需：约 7 分钟

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，拥有丰富的生态系统和庞大的开发社区。在这个生态系统中，有许多优秀的 Python 库，它们为开发者提供了丰富的功能和工具，极大地简化了开发过程。在本文中，笔者将介绍 5 个堪称瑰宝级的 Python 库，这些库在不同领域都有着卓越的表现，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都值得收藏和掌握。

CleverCSV

CleverCSV 是一个非常实用的 Python 库，用于处理 CSV 文件。它具有智能解析、错误修复和数据清洗等功能，能够解决常见的 CSV 文件处理问题。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用 CleverCSV 修复 csv 文件中的错误。

import  clevercsv
# 加载CSV文件reader  =  clevercsv.Reader('example.csv',  max_rows_to_skip=1)
# 读取第一行（包含标题）header  =  next(reader)
# 获取列名column_names  =  header[1:]
# 将列名添加到数据中for  row  in  reader:     #  移除额外的引号     row  =  [row[0].strip()]  +  [row[i].strip()  for  i  in  range(1,  len(row))]     #  添加缺失的引号     row  =  ['"'  +  col  +  '"'  for  col  in  row]     #  获取当前行的数据     data  =  list(row)     #  打印当前行的数据     print(data)

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Science plots

SciencePlots 是一款用于科学绘图的 Python 工具包。当我们看学术期刊、论文时会看到各种各样高大上的图形。会好奇，这么好看的图到底怎么画的？是不是很困难？的确，现在很多 Python 绘图工具只是关注图形所表达的数据信息，而忽略了样式。SciencePlots 则弥补了这片空白，它是一款专门针对各种学术论文的科学绘图工具，例如，science、ieee 等。

Drawdata

drawdata 是一个用于在 Jupyter Notebook 中绘制数据集的 Python 库。它提供了一种方便的方式来可视化数据，帮助你更好地理解数据分布、特征关系以及其他数据特性。在机器学习教学和实践中，这是一个非常有用的工具。

使用 drawdata 库，你可以轻松地在 Jupyter Notebook 中创建各种图表，如散点图、线图、柱状图等。这有助于你在探索数据时直观地展示数据，以便进行数据预处理、特征选择和模型评估。

KnockKnock

KnockKnock 是一个便捷的 Python 库，可以帮助你在训练完成或崩溃时收到通知。它提供了简单的接口，通过几行代码即可设置不同的通知方式，使你能够及时了解训练进度和状态。以下是一个简单的示例：

from knockknock import email_sender
# 设置邮件发送的配置信息email_config = {    "email_address": "your_email@example.com",    "password": "your_email_password",    "smtp_server": "smtp.example.com",    "smtp_port": 587,    "receiver_email": "receiver_email@example.com"}
@email_sender(**email_config)def train_model():    # 训练模型的代码    # ...
# 调用训练函数train_model()

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在这个示例中，通过装饰 train_model 函数，使用提供的邮件配置信息设置了邮件发送功能。当训练完成或崩溃时，将通过电子邮件发送通知。

multipledispatch

multipledispatch 是一个 Python 库，用于实现多分派（Multiple Dispatch）的方法重载。它允许根据函数参数的类型来选择调用不同的函数实现。

在 Python 中，通常情况下，函数的重载是根据函数名和参数个数来确定的。但是，当函数的参数个数相同但类型不同时，传统的函数重载机制无法进行区分。这时，multipledispatch 就提供了一种解决方案。示例如下：

from multipledispatch import dispatch
@dispatch(int, int)def add(x, y):    return x + y
@dispatch(str, str)def add(x, y):    return x + y
print(add(1, 2))     # 输出：3print(add("Hello, ", "World!"))     # 输出：Hello, World!

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在这个示例中，定义了两个名为 add 的函数，分别接受两个整数参数和两个字符串参数。通过使用 @dispatch 装饰器，可以根据传入参数的类型来选择调用不同的函数实现。

pampy

pampy 是一个简洁而强大的模式匹配库，用于在 Python 中进行模式匹配和解构赋值。在传统的编程中，我们通常使用一系列的 if-elif-else 语句来进行条件判断和处理不同的情况。而 pampy 提供了一种更简洁、更可读的方式来处理这些情况。示例如下：

from pampy import match, _
def process_data(data):    result = match(data,        0, "Zero",        1, "One",        int, "Other integer",        list, "List",        str, lambda s: f"String: {s}",        _, "Other"    )    return result
print(process_data(0))          # 输出：Zeroprint(process_data(1))          # 输出：Oneprint(process_data(42))         # 输出：Other integerprint(process_data([1, 2, 3]))  # 输出：Listprint(process_data("Hello"))    # 输出：String: Helloprint(process_data(True))       # 输出：Other

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在这个示例中，定义了一个 process_data 函数，用于根据不同的输入数据进行处理。使用 pampy 的 match 函数，对输入的数据进行模式匹配，并且根据匹配到的模式进行相应的处理。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/2c73fc17cc159b15ee2d88435】。

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低代码技术追随者，为全民开发而努力 2023-02-15 加入

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