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8 個用於業餘專案的優秀 Python 庫 | Linux 中國

這些庫可以使你更容易構架個人專案。
— Jeff Triplett


致謝
編譯自 | 
https://opensource.com/article/18/9/python-libraries-side-projects
 
 作者 | Jeff Triplett
 譯者 | Lv Feng (ucasFL) ?????共計翻譯:67.0 篇 貢獻時間:726 天

這些庫可以使你更容易構架個人專案。

在 Python/Django 的世界里有這樣一個諺語:為語言而來,為社區而留。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 的世界里,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,把一個想法快速地實現出來。

這個月,我們來探討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。

在資料庫中即時儲存資料:Dataset

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[1] 庫將是我們的最佳選擇。Dataset 庫有一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展,你會感到非常熟悉。使用 Django 內建的 inspectdb[2] 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。

從網頁抓取資料:Beautiful Soup

Beautiful Soup[3](一般寫作 BS4)庫使得從 HTML 網頁中提取信息變得非常簡單。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 資料也是一個很好的選擇,否則 XML 的可讀性或許會很差。

和 HTTP 內容打交道:Requests

當需要和 HTTP 內容打交道的時候,Requests[4] 毫無疑問是最好的標準庫。當我們想要抓取 HTML 網頁或連接 API 的時候,都離不開 Requests 庫。同時,它也有很好的文件。

編寫命令列工具:Click

當需要寫一個簡單的 Python 腳本作為命令列工具的時候,Click[5] 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樣式。它的文件也很優秀,這使得學習其高級特性更加容易。

對事物命名:Python Slugify

眾所周知,命名是一件困難的事情。Python Slugify[6] 是一個非常有用的庫,它可以把一個標題或描述轉成一個帶有特性的唯一識別符號。如果你正在做一個 Web 專案,並且你想要使用對搜索引擎優化友好SEO-friendly的鏈接,那麼,使用 Python Slugify 可以讓這件事變得很容易。

和插件打交道:Pluggy

Pluggy[7] 庫相對較新,但是如果你想添加一個插件系統到現有應用中,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。

把 CSV 檔案轉換到 API 中:DataSette

DataSette[8] 是一個神奇的工具,它可以很容易地把 CSV 檔案轉換為全特性的只讀 REST JSON API,同時,不要把它和 Dataset 庫混淆。Datasette 有許多特性,包括創建圖表和 geo(用於創建交互式地圖),並且很容易通過容器或第三方網絡主機進行部署。

處理環境變數等:Envparse

如果你不想在原始碼中儲存 API 密鑰、資料庫憑證或其他敏感信息,那麼你便需要解析環境變數,這時候 envparse[9] 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)。

有什麼你最喜歡的用於業餘專案的 Python 庫不在這個串列中嗎?請在評論中和我們分享。


via: https://opensource.com/article/18/9/python-libraries-side-projects

作者:Jeff Triplett[11] 選題:lujun9972 譯者:ucasFL 校對:wxy

本文由 LCTT 原創編譯,Linux中國 榮譽推出

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