五个堪称瑰宝级的 Python 库,建议收藏!


Python/ target=_blank class=infotextkey>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。

五个堪称瑰宝级的 Python 库,建议收藏!

CleverCSV

五个堪称瑰宝级的 Python 库,建议收藏!

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)

Science plots

五个堪称瑰宝级的 Python 库,建议收藏!

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

五个堪称瑰宝级的 Python 库,建议收藏!

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()

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:3 print(add("Hello, ", "World!"))     # 输出:Hello, World!

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:Zero print(process_data(1))          # 输出:One print(process_data(42))         # 输出:Other integer print(process_data([1, 2, 3]))  # 输出:List print(process_data("Hello"))    # 输出:String: Hello print(process_data(True))       # 输出:Other

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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