8 個用於業餘專案的優秀 Python 庫

這些庫可以使你更容易構架個人專案。

3 個用於資料科學的頂級 python 庫

在 python/django 的世界裡有這樣乙個諺語：為語言而來，為社群而留。對絕大多數人來說的確是這樣的，但是，還有一件事情使得我們一直停留在 python 的世界裡，不願離開，那就是我們可以很容易地利用一頓午餐或晚上幾個小時的時間，把乙個想法快速地實現出來。

這個月，我們來**一些我們喜歡用來快速完成業餘專案side projects或打發午餐時間的 python 庫。

當我們想要在不知道最終資料庫表長什麼樣的情況下，快速收集資料並儲存到資料庫中的時候，dataset 庫將是我們的最佳選擇。dataset 庫有乙個簡單但功能強大的 api，因此我們可以很容易的把資料儲存下來，之後再進行整理。

dataset 建立在 sqlalchemy 之上，所以如果需要對它進行擴充套件，你會感到非常熟悉。使用 django 內建的 inspectdb 管理命令可以很容易地把底層資料庫模型匯入 django 中，這使得和現有資料庫一同工作不會出現任何障礙。

beautiful soup（一般寫作 bs4）庫使得從 html 網頁中提取資訊變得非常簡單。當我們需要把非結構化或弱結構化的 html 轉換為結構化資料的時候，就需要使用 beautiful soup 。用它來處理 xml 資料也是乙個很好的選擇，否則 xml 的可讀性或許會很差。

當需要和 http 內容打交道的時候，requests 毫無疑問是最好的標準庫。當我們想要抓取 html 網頁或連線 api 的時候，都離不開 requests 庫。同時，它也有很好的文件。

當需要寫乙個簡單的 python 指令碼作為命令列工具的時候，click 是我最喜歡用的庫。它的 api 非常直觀，並且在實現時經過了深思熟慮，我們只需要記住很少的幾個模式。它的文件也很優秀，這使得學習其高階特性更加容易。

眾所周知，命名是一件困難的事情。python slugify 是乙個非常有用的庫，它可以把乙個標題或描述轉成乙個帶有特性的唯一識別符號。如果你正在做乙個 web 專案，並且你想要使用對搜尋引擎優化友好seo-friendly的鏈結，那麼，使用 python slugify 可以讓這件事變得很容易。

pluggy 庫相對較新，但是如果你想新增乙個外掛程式系統到現有應用中，那麼使用 pluggy 是最好也是最簡單的方式。如果你使用過 pytest，那麼實際上相當於已經使用過 pluggy 了，雖然你還不知道它。

datasette 是乙個神奇的工具，它可以很容易地把 csv 檔案轉換為全特性的唯讀 rest json api，同時，不要把它和 dataset 庫混淆。datasette 有許多特性，包括建立圖表和 geo（用於建立互動式地圖），並且很容易通過容器或第三方網路主機進行部署。

如果你不想在源**中儲存 api 金鑰、資料庫憑證或其他敏感資訊，那麼你便需要解析環境變數，這時候 envparse 是最好的選擇。envparse 能夠處理環境變數、env 檔案、變數型別，甚至還可以進行預處理和後處理（例如，你想要確保變數名總是大寫或小寫的）。