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Python
優秀 Python 庫你值得擁有
1、Pillow
簡介：圖像“無痛”處理庫，易用版的 PIL。
亮點：大多數執行過圖像處理的 Pythonist 應該會熟悉 PIL（Python 圖像庫），但 PIL 有不少缺點和限製，並且很少更新。Pillow 的目標是比 PIL 更容易使用，並通過最小的變化與 PIL 代碼兼容。 擴展包括用於與本機 Windows 的映像功能和 Python Tcl/Tk-backed Tkinter GUI 包。
Pillow 在2017年初發布了 4.0 版本，增加了許多變化，主要是針對內部結構，但同時也更新了 Pillow 使用 的 FreeType 和 OpenJpeg 等最新版本的依賴庫。
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2、Gooey
簡介： 一條命令，將命令行程序變成一個 GUI 程序。
亮點：Gooey 論證了 argparse 命令行解析庫期望的參數，並把它們作為 GUI 形式呈現給用戶，所有選項都使用適當的控件（例如多選項參數的下拉列表等）進行標記和顯示。 假設你已經在使用 argparse，隻需要很少的附加編碼 – 一個單獨的 include 和一個單獨的 decorator ，就能使其工作。
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3、Peewee
簡介：一個輕量級的 ORM，支持 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL，提供多種擴展。
亮點：ORMs 目前並沒有什麼很大的聲譽，有些人寧願把圖式模型放在數據庫端做。 但一個結構良好的 ORM 對於不想去觸碰數據庫的開發人員來說，是一個十分不錯的選擇。Peewee 模型易於構建、連接和操作，並且內置了許多常見的查詢操作函數（如分頁）。還有豐富的功能可作為加載項，包括其他數據庫的擴展、測試工具 – 甚至 ORM haters 可能會很愛的一個功能 – 模式遷移係統。
4、Scrapy
簡介：一個快速、高級的屏幕抓取及 web 爬蟲框架。
亮點：Scrapy 保持整個爬取過程簡單。 創建一個類，並定義你要刪除的項目的類型，並編寫一些關於如何從頁麵中提取數據的規則。結果將以 JSON、XML、CSV 或許多其他的格式導出。收集的數據可以保存為 raw，也可以在導入時進行清理。 此外，Scrapy 可以擴展允許許多其他行為，例如網站登錄處理、會話 cookie 處理。 圖像也可以被 Scrapy 自動提取並與被抓取的內容相關聯。
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5、Apache Libcloud
簡介：一個為各種雲設計的 Python 庫，通過單一、一致和統一的 API 訪問各個雲提供商。
亮點：如果上麵關於 Apache Libcloud 的描述沒有讓你有摩拳擦掌想去體驗的衝動，沒關係。 雲提供商都喜歡以他們自己的方式做事情 – 有時巧妙，有時不是 – 所以有一個統一的機製來處理幾十個提供商和相關的方法來操縱他們的資源是一個福音。 API 可用於計算、存儲、負載平衡和 DNS，支持 2.x 和 3.x 的 Python 風格。 對於那些為了額外的性能使用 Python 的 PyPy 版本的，也能被很好地支持。
最後更新：2017-10-08 17:50:25