CleverCSV

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。

 安装CleverCSV
pip install clevercsv

 使用CleverCSV修复CSV文件中的错误
import clevercsv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = clevercsv.reader(f)
    writer = clevercsv.writer(f)

    for row in reader:
         修复错误
        row = [clevercsv.sanitize(value) for value in row]

         重新写入CSV文件
        writer.writerow(row)

SciencePlots

SciencePlots是一款用于科学绘图的Python工具包。它提供了丰富的绘图功能，可以帮助你轻松创建高水平的科学图表。

 安装SciencePlots
pip install scienceplots

 使用SciencePlots绘制图表
import scienceplots as scplt

 创建一个散点图
scplt.scatter(x_data, y_data)

 添加标题和标签
scplt.title('散点图')
scplt.xlabel('X轴')
scplt.ylabel('Y轴')

 显示图表
scplt.show()

drawdata

drawdata是一个用于在JupyterNotebook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。

 安装drawdata
pip install drawdata

 使用drawdata绘制图表
import drawdata

 创建一个散点图
drawdata.scatter(x_data, y_data)

 添加标题和标签
drawdata.title('散点图')
drawdata.xlabel('X轴')
drawdata.ylabel('Y轴')

 显示图表
drawdata.show()

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。

 安装KnockKnock
pip install knockknock

 使用KnockKnock设置通知
from knockknock import notify

 定义训练完成时的通知函数
def on_train_complete():
    notify.send("训练完成", "训练完成通知")

 定义训练崩溃时的通知函数
def on_train_failure():
    notify.send("训练崩溃", "训练崩溃通知")

 装饰训练函数，设置通知
@notify.on_train_complete(on_train_complete)
@notify.on_train_failure(on_train_failure)
def train_model():
     训练模型

 训练模型
train_model()

multipledispatch

multipledispatch是一个Python库，用于实现多分派（MultipleDispatch）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。

 安装multipledispatch
pip install multipledispatch

 使用multipledispatch实现多分派
from multipledispatch import dispatch

 定义两个名为add的函数，分别接受两个整数参数和两个字符串参数
@dispatch(int, int)
def add(x, y):
    return x + y

@dispatch(str, str)
def add(x, y):
    return x + y

 调用add函数，根据参数类型选择不同的实现
result = add(1, 2)   调用第一个add函数
result = add('a', 'b')   调用第二个add函数

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。它提供了一种更简洁、更可读的方式来处理不同的情况。

 安装pampy
pip install pampy

 使用pampy进行模式匹配
from pampy import match, MatchError

def process_data(data):
    match data:
        case int():
            return data  2
        case str():
            return data.upper()
        case list():
            return [process_data(item) for item in data]
        case _:
            raise MatchError(f"Unsupported data type: {type(data)}")

 使用pampy进行解构赋值
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

name, age, city = match(data):
    case {'name': name, 'age': age, 'city': city}:
        return name, age, city
    case _:
        raise MatchError(f"Unsupported data structure: {data}")

总结

想学习更多编程技巧，欢迎持续关注好学编程！

python库有哪些

Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。 它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。 2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。 该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。 3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。 SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。 4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。 5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。 6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。 7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。 8、Scikits：是Scikits Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。 它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。 9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。 此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。 10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。 11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。 它简单易懂，具有高级可扩展性。 12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。 13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。 这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。