Python日常应用库(python软件库)
off999 2024-10-21 06:57 16 浏览 0 评论
requests
非常简单的http客户端,安装
$ pip install requests
使用demo
>>> 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
'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{'disk_usage': 368627, 'private_gists': 484, ..
一般用于爬虫、自定义客户端、oauth登录等,非常推荐大家使用。
shadowsocks
一个快速的网络代理平台,安装
$ pip install shadowsocks
命令
ssserver -p 443 -k password -m aes-256-cfb
# 后台启动
sudo ssserver -p 443 -k password -m aes-256-cfb --user nobody -d start
# 停止
sudo ssserver -d stop
官方github上还有windows、android和IOS等客户端,有用户秘钥管理系统,方便连接用户配置和流量统计等。
numpy
安装
$ pip install numpy
特性
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
numpy非常适合矩阵的计算,内置强大的方法,省去了复杂的函数调用。
pandas
安装
pip install pandas
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas集成了sqlalchemy这个插件,使得mysql等关系型数据库中的数据可以按条件加载到pandas中进行分析。
apscheduler
安装
pip install apscheduler
APscheduler全称Advanced Python Scheduler
作用为在指定的时间规则执行指定的作业。
- 指定时间规则的方式可以是间隔多久执行,可以是指定日期时间的执行,也可以类似Linux系统中Crontab中的方式执行任务。
- 指定的任务就是一个Python函数。
支持任务状态序列化到RDBMS、redis、mongodb、memory、RethinkDB、ZooKeeper等,可以支持asyncio异步执行。
简单例子
from pytz import utc
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStore
from apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStore
from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
jobstores = {
'mongo': MongoDBJobStore(),
'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')
}
executors = {
'default': ThreadPoolExecutor(20),
'processpool': ProcessPoolExecutor(5)
}
job_defaults = {
'coalesce': False,
'max_instances': 3
}
scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)
lxml
C语言开发的xml解析的库,接口暴露给python,它解析的速度很快而且很稳定,应用在docx、xlsx等格式文件的解析、爬虫html的xpath路径解析等。
安装
$ pip install lxml
简单使用
from lxml import etree
r = etree.HTML(html_content)
r.xpath("...")
flask
灵活度很高的web开发框架,小编公司内部系统一般用这个开发,使用前后端分离搭载一些其他的库,一两周轻松搞定。
安装
$ pip install flask
简单使用
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
app.run()
sqlalchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具,使用MIT许可证发行。
SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是,SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。
目前支持的数据库SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird等。
安装
pip install Sqlalchemy
测试相关
- selenium web自动化测试工具
- appium App自动化测试工具
- behave BDD自动化测试框(通用自动化测试框架)
- unittest Python内置自动化测试框架(通用自动化测试框架)
远程ssh,自动化运维
- fabric
- paramiko
- python-webscoket
以上是我工作中使用过的库,和一些其他部门的库的总结,大家在平时python开发时使用过哪些库呢,请大家在评论中留言讨论。
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