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Python 是初学者易于学习的一门语言，并且提供了大量的第三方库。超过230,000个用户贡献的包使得Python功能强大且广受欢迎。在本文中，我重点介绍了15个最有用的包，详细说明了它们的功能和特性。
Dash
Dash 是一个相对新的包，非常适合使用纯 Python 构建数据可视化应用程序。它对于任何处理数据的人都非常适合。Dash 结合了 Flask、Plotly.js 和 React.js。
Pygame
Pygame 是 SDL 多媒体库的 Python 包装器，这是一个跨平台的开发库，提供低级别的访问权限：
使用 OpenGL 和 Direct3D 的游戏手柄和图形硬件 Pygame 高度便携，几乎可以在每个平台和操作系统上运行。除了它全面的游戏引擎外，你还可以使用这个库直接从 Python 脚本播放 MP3 文件。
Pillow
Pillow 专门用于图像处理。你可以创建缩略图，转换文件格式，旋转，应用过滤器，显示图像等等。非常适合批量处理多张图片。这里有一个快速示例来加载和渲染一张图片：
from PIL import Image
im = Image.open("kittens.jpg")im.show()print(im.format, im.size, im.mode)
Colorama
Colorama 允许你在终端中使用颜色。它非常适合 Python 脚本，文档简洁有趣，可在 Colorama PyPI 页面上找到。
JmesPath
由于 Python 字典的出色映射，Python 中使用 JSON 变得简单。Python 的内置 json 库非常适合解析和创建 JSON。JMESPath 使得 Python 中处理 JSON 更加容易，允许你清晰地指定如何从 JSON 文档中提取元素。以下是一些基本示例：
import jmespath
d ={"foo": {"bar": "baz"}}print(jmespath.search('foo.bar', d))
d ={"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}}print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d))
Requests
Requests 建立在 urllib3 库之上，使 web 请求变得简单、强大且多功能。这里有一个快速示例，展示了 Requests 的易用性。
import requests
r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
r.status_code# 200
r.headers['content-type']# 'application/json; charset=utf8'
r.encoding# 'utf-8'
r.text# u'{"type":"User"...'r.json()# {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}
Requests 可以处理高级任务，例如：
认证
Cookies
POST, PUT, DELETE 请求
自定义证书
会话
代理
Simplejson
Python 的内置 json 模块没有问题！实际上，Python 的 json 是基于 simplejson 的。
try: import simplejson as jsonexcept ImportError: import json
Simplejson 有一些优势：
适用于更多 Python 版本。
更新频率比 Python 内置版本更频繁。
有可选的 C 部分以提高速度。
除非你需要：
Simplejson 因为实现了一些关键部分的 C 语言，所以速度快得多。然而，这种速度优势只有在处理数百万 JSON 文件时才会显现。
Emoji
Emoji 库对于涉及 emoji 的媒体数据分析来说既有趣又有用。这里有一个简单的示例：
import emoji
result = emoji.emojize(
'Python is :thumbs_up:')print(result)
result = emoji.demojize('Python is 👍')print(result)
Chardet
Chardet 可以检测文件或数据流的字符集，在分析大量随机文本时非常有用。它在处理远程数据下载时，当字符集未知时也非常有用。
Python-dateutil
Python-dateutil 强大地扩展了标准 datetime 模块。当常规 Python datetime 功能结束时，python-dateutil 就开始发挥作用。你可以用这个库做很多很棒的事情。以下是我发现特别有用的示例：在日志文件中模糊解析日期：
from dateutil.parser import parse
logline ='INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'timestamp = parse(logline, fuzzy=True)print(timestamp)
有关更多特性，请查看完整文档：
计算相对差异（下个月，明年，下周一，月份的最后一周）以及两个给定日期对象之间的相对差异。
使用 iCalendar 标准超集的根据复发规则计算日期。
基于 tzfile 文件、TZ 环境字符串、iCalendar 格式文件、给定范围、本地时区、固定偏移时区、UTC 和基于 Windows 注册表的时区的时区（tzinfo）实现。
基于 Olson 数据库的最新世界时区信息。
使用西方、东正教或朱利安算法计算任何给定年份的复活节星期日。
进度条：progress 和 tqdm
这有点作弊，因为这是两个包，但忽略任何一个都是不公平的。创建自己的进度条可能很有趣，但使用 progress 或 tqdm 包更快且更少出错。使用 progress，你可以轻松创建进度条。
from progress.bar import Bar
bar = Bar('Processing', max=20)for i inrange(20): bar.next()bar.finish()
Tqdm 提供了类似的功能，看起来更新更频繁。以下是一些开始的 gif 演示：
IPython
你可能知道 Python 的交互式 shell，这是运行 Python 的一种很好的方式。但你知道 IPython shell 吗？如果你经常使用交互式 shell 但还没有尝试过 IPython，你应该去看看！IPython 的一些增强功能包括：
综合的对象内省。
输入历史记录，在会话之间持久。
在会话期间输出结果缓存并自动引用。
标签补全 Python 变量、关键字、文件名和函数关键字。
控制环境和执行与 IPython 或 OS 相关的许多任务的“魔法”命令。
会话日志记录和重新加载。
集成访问 pdb 调试器和 Python 分析器。
一个鲜为人知的特性：IPython 的架构还允许并行和分布式计算。
IPython 是 Jupyter Notebook 的核心，Jupyter Notebook 是一个开源的 web 应用程序，用于创建和共享带有实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。
Home Assistant
我使用 Home Assistant 将我们房子里的所有系统集成在一起：
它是一个完整的应用程序，但你也可以将其作为 Python PyPI 包安装。
我们的大部分灯和百叶窗都是自动化的。
我监控我们的燃气使用、电力消耗和生产（太阳能电池板）。
我可以追踪大多数手机的位置，并在进入某个区域时触发动作，比如当我到家时打开车库灯。
它控制了我们所有的娱乐系统，如三星电视和 Sonos 扬声器。
它可以自动发现网络上的大多数设备，使设置变得容易。
我已经连续三年每天使用 Home Assistant。它仍在测试中，但这是我尝试过的最好的平台。
它集成和控制各种设备和协议，全部免费且开源。
Flask
Flask 是我创建快速 web 服务或简单网站的 go-to 库。它是一个微框架，意味着 Flask 旨在保持核心简单但可扩展。有超过 700 个官方和社区扩展。如果你知道自己将开发一个大型 web 应用程序，你可能想看看一个更全面的框架。这一类中最受欢迎的是 Django。
BeautifulSoup
从网站提取 HTML 时，你需要解析它以获取你想要的内容。Beautiful Soup 是一个 Python 库，用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。它提供了简单的方法来导航、搜索和修改解析树。它非常强大，可以处理各种 HTML，即使是损坏的 HTML。一些关键特性如下：
Beautiful Soup 自动将传入的文档转换为 Unicode，将传出的文档转换为 UTF-8。你不需要担心编码问题。
Beautiful Soup 位于流行的 Python 解析器之上，如 XML 和 html5lib，给你尝试不同解析策略的灵活性。
Beautiful Soup 会解析你提供的任何内容，并为你完成树遍历工作。你可以告诉它“找到所有的链接”或者“找到加粗的表格
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