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最近汇总了平时常用到的9个很好的Python工具，它们能极大的提高我们的工作效率，安装它们，然后逐步熟练使用它们。若有用，可以收藏这篇文章。
1 Faker生成假数据
你若还在为生成名字、地址、IP地址而发愁，试试Faker库吧。
它是专业生成假数据的神器，但生成的数据看起来又如此“不假”。
基本用法如下所示：
from faker import Fakerfake = Faker(locale="zh_CN") fake.name()# '谭柳' fake.address()# '江西省关岭县新城赵街Y座 630814' fake.text()'怎么作者地区.投资报告企业内容责任发展来源资料.一下自己一次全部社区.\n今天非常由于开发谢谢.其中大家组织游戏.\n只有最新控制同时计划学校.分析记者价格方式.\n成功可能感觉方式包括手机.中国重要这种比较必须中心我的.\n公司很多安全类别威望一种.标题部门全国文件日本帖子积分不同.\n工程这个其中销售历史可以.对于感觉全国发生国内不是.单位用户新闻成为.留言本站说明报告工作继续.'
2 Pendulum管理时间
使用日期和时间格式从来都不是一件有趣的事情。
尽管内置的datetime模块做得相当不错，但有一个更直观的Pendulum，能做到快速处理。
它支持时区转换、日期、时间操作和格式设置。
如下是一个快速示例，快速创建1个上海时区的时间：
from datetime import datetimeimport pendulum sh = pendulum.timezone('Asia/Shanghai')shc = pendulum.now()print('Current Date Time in sh =', shc)
shc.add(years=1)
3 Scrapy 做爬虫
Scrapy是一个强大的工具，可以让你从网站上快速提取信息。
当需要从多个网站或网页中提取大量信息时，手动提取是低效的。
Scrapy提供了易于使用的方法和包，可以使用HTML标记或CSS类提取信息。通过以下命令安装scrapy:
然后直接在终端输入下面一行代码，
scrapy fetch --nolog https:
就能得到百度的首页html内容。
4 使用Pandas数据分析
Pandas是一个简单但功能强大的数据分析工具。使用它可以进行数据清洗，并对其进行统计分析。
分析完数据后，还可以使用外部库（如[Matplotlib]）将其可视化(https://github.com/matplotlib/matplotlib).
Pandas最棒的地方是它建在NumPy上面，NumPy是一个强大的数据分析工具，因为Pandas基于它，所以这意味着大多数NumPy方法都是Pandas中已有的函数。
5 click命令行工具
click是一个Python包，可用于创建命令行接口，相当漂亮的命令行，相当丝滑。
让我们看一个例子：
"""click 模块演示"""
@click.command()@click.option('--count', default=3)@click.option('--name', prompt='输入你的名字：')def hello(count, name): for x in range(count): print(f"Hello {name}!")
if __name__ == "__main__": hello()
hello函数公开了两个参数：count和name。最后，在命令行，直接这样调用脚本：
python click_hello.py --count=5
最后打印：
输入你的名字：: zhenguoHello zhenguo!Hello zhenguo!Hello zhenguo!Hello zhenguo!Hello zhenguo!
6 微web框架Flask
需要设置web服务器吗？
你有两秒钟的时间吗？因为这就是用Python启动简单web服务器所需的时间，直接下面一行代码：
python -m http.server 8000
但对于一个基本的web应用程序来说，这可能太简单了。Flask是一个用Python构建的微web框架。它是“微型”的，因为它没有任何数据库抽象层、表单验证或邮件支持。
幸运的是，它有大量的扩展，可以即插即用，如果只想提供一个简单的API，那么它就是完美的。
要使用Flask创建API服务器，请使用以下脚本：
from flask import Flaskfrom flask import jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')def root(): return jsonify( app_name="zhenguo的小工具", app_user="zhenguo" )
使用下面一行代码启动服务：
FLASK_APP=flask.py flask run
最后，当您在浏览器中访问URLhttp://127.0.0.1:5000/时，
应该会看到以下JSON：
{"app_name":"zhenguo的小工具","app_user":"zhenguo"}
7 API请求Requests
Requests是一个强大的HTTP库。有了它，可以自动化任何与HTTP请求相关的操作，包括API自动化调用，这样你就不必再手动进行调用。
它附带了一些有用的特性，如授权处理、JSON/XML解析和会话处理。
如下获取明文地址：北京市海淀区清华东路35号，对应的经纬度时，使用百度地图接口，免费注册得到一个apk，返回经纬度结果如下所示：
import requestsimport re
rep = requests.get( 'https://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=北京市海淀区清华东路35号&output=json&ak=你的apk&callback=showLocation')print(re.findall(r'"lng":(.*),"lat":(.*?)}', rep.text))
[('116.35194130702107', '40.00664192889596')]
8 自动化测试Selenium
Selenium是一个编写自动化测试用例的测试框架。
尽管它是用Java编写的，Python包提供对几乎所有Selenium函数的类似API的访问。
Selenium通常用于自动化应用程序UI的测试，但您也可以使用它自动化机器上的任务，如打开浏览器、拖放文件等。
看一个快速示例，演示如何打开浏览器并访问百度主页：
from selenium import webdriver import time browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\chromedriver.exe") website_URL ="https://baidu.com/"brower.get(website_URL) refreshrate = int(15) while True: time.sleep(refreshrate) browser.refresh()
现在，该脚本每15秒刷新浏览器中的百度主页。
9 图像处理Pillow
很多时候，需要以某种方式修改图像，使其更适合，例如模糊细节、组合一个或多个图像或创建缩略图。
将自制的Pillow脚本与Click组合在一起，然后直接从命令行访问它们，这对于加快重复的图像处理任务非常有用。
看一个模糊图像的快速示例：
from PIL import Image, ImageFilter try: original = Image.open("python-logo.png") blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR) original.show() blurred.show() blurred.save("blurred.png") except: print('未能加载图像')
作者：zhenguo
来源：程序员郭震zhenguo
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