效率倍增！5款非常棒的Python工具！

近年來，隨著人工智能和云計算的蓬勃發(fā)展，Python 也迅速成為了網(wǎng)紅語言。它之所以廣受好評，這得益于開源的生態(tài)社區(qū)。

使用 Python 編程語言可以讓編程變得容易得多，同時節(jié)約了大量的時間成本！今天我給大家再分享 5 個比較實用 Python 模塊，這些模塊技巧將極大提升工作效率！

1、Shutil

Python 武器庫中最被低估的工具之一是 Shutil 模塊，此模塊包含在標(biāo)準(zhǔn)庫中，可以像通常導(dǎo)入語言中的任何模塊一樣導(dǎo)入：

import?shutil

Shutil 模塊是用于操作系統(tǒng)上文件系統(tǒng)的高級別接口。雖然這些調(diào)用通常是使用 os 模塊，但鮮為人知的是 shutil 模塊。以下是 Shutil 模塊為一些基本文件操作提供高級調(diào)用的一些示例：

import?shutil
shutil.copyfile('mydatabase.db',?'archive.db')
shutil.move('/src/High.py',?'/packages/High')

2、glob

盡管 glob 模塊在幾乎不如 Lambda 有用，但該模塊在某些情況下卻非常棒，它可用于在目錄中搜索通配符。該模塊的導(dǎo)入方式如下：

import?glob

該模塊可以執(zhí)行任何典型的文件搜索。這包括使用Unix語法（即*，/等）進(jìn)行文件搜索。使用方法如下：

glob.glob('*.ipynb')

它將返回 glob 模塊找到的文件名列表。同時它也可用于聚合數(shù)據(jù)、處理存儲數(shù)據(jù)的文件！

3、argparse

argparse 模塊提供了一種更健壯和更深入的方法來解析命令行參數(shù)。許多開發(fā)操作工具都使用這個模塊，以便可以從 Unix 命令行進(jìn)行交互。

這對于 Python 開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)人員來說非常有用。我們來導(dǎo)入此模塊：

import?argparse

為了使用該模塊，我們將構(gòu)建一個新類型，該類型將成為參數(shù)解析器：

parser?=?argparse.ArgumentParser(prog?=?'top',description?=?'Show?top?lines?from?the?file')

現(xiàn)在，我們向這個新讀取器添加參數(shù)。我們創(chuàng)建一個參數(shù)，該參數(shù)可以傳遞，以確定從每個文件打印的行數(shù)：

parser.add_argument('-l',?'--lines',?type=int,?default=10)

我添加了幾個關(guān)鍵詞參數(shù)，其中一個參數(shù)將提供數(shù)據(jù)類型，另一個參數(shù)是調(diào)用文件時沒有設(shè)置此參數(shù)的默認(rèn)值。現(xiàn)在，我們可以通過調(diào)用新參數(shù)解析器 parse_args() 函數(shù)來獲取參數(shù)：

args?=?parser.parse_args()

現(xiàn)在，我們可以調(diào)用此 Python 文件進(jìn)行編譯，同時輕松地從 Bash 提供必要的參數(shù)。

python?top.py?--lines=5?examplefile.txt

4、Statistics

科學(xué)計算的另一個包是統(tǒng)計模塊。此模塊提供了一些基本統(tǒng)計信息，這些統(tǒng)計信息可能不像 SciPy 那樣深入，但仍足以滿足進(jìn)行數(shù)據(jù)分析使用，而且非常好用！

import?statistics?as?st

這個模塊提供了大量有用的統(tǒng)計功能，當(dāng)然值得一試！

import?statistics?as?st
st.mean(data)
st.median(data)
st.variance(data)

5、zlib

zlib 模塊是使用 Python 壓縮數(shù)據(jù)的一個全功能解決方案，按照如下方式導(dǎo)入：

import?zlib

在 zlib 模塊中，最重要的功能可能是壓縮()和解壓縮()，操作如下：

h?=?"?Hello,?it?is?me,?you're?friend!"
print(len(h))
t?=?zlib.compress(h)
print(len(t))
z?=?decompress(t)
print(len(z))

結(jié)論

這些工具在處理復(fù)雜任務(wù)時非常方便，可以節(jié)省大量時間。這只是一些我比較喜歡的模塊，但還有很多！如果你感興趣，可以持續(xù)關(guān)注！

另外，再送大家一份《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊》

以大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)所推動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正迅速的改變著我們所處的時代，各大互聯(lián)網(wǎng)公司都積累了大量的用戶數(shù)據(jù)，比如購物、社交、出行等。充分挖掘數(shù)據(jù)價值，就是需要不斷的和數(shù)據(jù)打交道。

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