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8 个用于业余项目的优秀 Python 库 | Linux 中国

Linux中国 • 5 年前 • 384 次点击  
这些库可以使你更容易构架个人项目。
-- Jeff Triplett

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编译自 | 
https://opensource.com/article/18/9/python-libraries-side-projects
 
 作者 | Jeff Triplett
 译者 | Lv Feng (ucasFL) 🌟🌟🌟🌟🌟共计翻译:67.0 篇 贡献时间:726 天

这些库可以使你更容易构架个人项目。

在 Python/Django 的世界里有这样一个谚语:为语言而来,为社区而留。对绝大多数人来说的确是这样的,但是,还有一件事情使得我们一直停留在 Python 的世界里,不愿离开,那就是我们可以很容易地利用一顿午餐或晚上几个小时的时间,把一个想法快速地实现出来。

这个月,我们来探讨一些我们喜欢用来快速完成业余项目side projects或打发午餐时间的 Python 库。

在数据库中即时保存数据:Dataset

当我们想要在不知道最终数据库表长什么样的情况下,快速收集数据并保存到数据库中的时候,Dataset[1] 库将是我们的最佳选择。Dataset 库有一个简单但功能强大的 API,因此我们可以很容易的把数据保存下来,之后再进行整理。

Dataset 建立在 SQLAlchemy 之上,所以如果需要对它进行扩展,你会感到非常熟悉。使用 Django 内建的 inspectdb[2] 管理命令可以很容易地把底层数据库模型导入 Django 中,这使得和现有数据库一同工作不会出现任何障碍。

从网页抓取数据:Beautiful Soup

Beautiful Soup[3](一般写作 BS4)库使得从 HTML 网页中提取信息变得非常简单。当我们需要把非结构化或弱结构化的 HTML 转换为结构化数据的时候,就需要使用 Beautiful Soup 。用它来处理 XML 数据也是一个很好的选择,否则 XML 的可读性或许会很差。

和 HTTP 内容打交道:Requests

当需要和 HTTP 内容打交道的时候,Requests[4] 毫无疑问是最好的标准库。当我们想要抓取 HTML 网页或连接 API 的时候,都离不开 Requests 库。同时,它也有很好的文档。

编写命令行工具:Click

当需要写一个简单的 Python 脚本作为命令行工具的时候,Click[5] 是我最喜欢用的库。它的 API 非常直观,并且在实现时经过了深思熟虑,我们只需要记住很少的几个模式。它的文档也很优秀,这使得学习其高级特性更加容易。

对事物命名:Python Slugify

众所周知,命名是一件困难的事情。Python Slugify[6]  是一个非常有用的库,它可以把一个标题或描述转成一个带有特性的唯一标识符。如果你正在做一个 Web 项目,并且你想要使用对搜索引擎优化友好SEO-friendly的链接,那么,使用 Python Slugify 可以让这件事变得很容易。

和插件打交道:Pluggy

Pluggy[7] 库相对较新,但是如果你想添加一个插件系统到现有应用中,那么使用 Pluggy 是最好也是最简单的方式。如果你使用过 pytest,那么实际上相当于已经使用过 Pluggy 了,虽然你还不知道它。

把 CSV 文件转换到 API 中:DataSette

DataSette[8] 是一个神奇的工具,它可以很容易地把 CSV 文件转换为全特性的只读 REST JSON API,同时,不要把它和 Dataset 库混淆。Datasette 有许多特性,包括创建图表和 geo(用于创建交互式地图),并且很容易通过容器或第三方网络主机进行部署。

处理环境变量等:Envparse

如果你不想在源代码中保存 API 密钥、数据库凭证或其他敏感信息,那么你便需要解析环境变量,这时候 envparse[9] 是最好的选择。Envparse 能够处理环境变量、ENV 文件、变量类型,甚至还可以进行预处理和后处理(例如,你想要确保变量名总是大写或小写的)。

有什么你最喜欢的用于业余项目的 Python 库不在这个列表中吗?请在评论中和我们分享。


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

作者:Jeff Triplett[11] 选题:lujun9972 译者:ucasFL 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出



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