推薦七個Python效率工具!
為了提高效率,我們平常工作時常會用到一些Python的效率工具,Python作為比較老的程式語言,它可以實現日常工作的各種自動化。
1、Pandas-用於資料分析
Pandas是一個強大的分析結構化資料的工具集;它的使用基礎是Numpy(提供高效能的矩陣運算);用於資料探勘和資料分析,同時也提供資料清洗功能。
# 1、安装包 $ pip install pandas # 2、进入python的交互式界面 $ python -i # 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df) # 4、输出结果 Empty DataFrame Columns: [] Index: []
2、Selenium-自動化測試
Selenium是一個用於Web應用程式測試的工具,可以從終端使用者的角度來測試應用程式。透過在不同瀏覽器中執行測試,更容易發現瀏覽器的不相容性。並且它適用許多瀏覽器。
可以透過開啟瀏覽器並存取Google的主頁做一個簡單的測試:
from selenium import webdriver import time browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:Program Files (x86)GoogleChromechromedriver.exe") website_URL ="https://www.google.co.in/" brower.get(website_URL) refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主页。 # 它会一直运行,直到你停掉编译器。 while True: time.sleep(refreshrate) browser.refresh()
3、 Flask——微型Web框架
Flask是一個輕量級的可自訂框架,使用Python語言編寫,較其他同類型框架更為靈活、輕巧、安全且容易上手。 Flask是目前十分流行的web框架。開發者可以使用Python語言快速實現一個網站或Web服務。
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!'
4、 Scrapy——頁面爬取
Scrapy能夠為你提供強大支持,使你能夠精確地從網站中爬取資訊。是非常實用。
現在基本上大部分開發者都會利用爬蟲工具來實現爬取工作的自動化。所以寫爬蟲編碼就可以用到這個Scrapy。
啟動Scrapy Shell也是十分的簡單:
scrapy shell
我們可以試著提取百度主頁上搜尋按鈕的值,首先要找到按鈕使用的類,一個inspect element顯示該類為“ bt1」。
具體執行以下操作:
response = fetch("https://baidu.com") response.css(".bt1::text").extract_first() ==> "Search"
5、 Requests-做API呼叫
Requests是一個功能強大的HTTP函式庫。有了它可以輕鬆地發送請求。無需手動向網址新增查詢字串。除此之外還有許多功能,例如authorization處理、JSON / XML解析、session處理等。
官方範例:
>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_code 200 >>> r.headers['content-type'] 'application/json; charset=utf8' >>> r.encoding 'utf-8' >>> r.text '{"type":"User"...' >>> r.json() {'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}
6、Faker-用於建立假資料
Faker是Python包,為您產生假數據。無論是需要引導資料庫、建立好看的XML 文件、填寫您的持久性來強調測試它,還是從生產服務中獲取的同名數據,Faker 都適合您
pip install Faker from faker import Faker fake = Faker() fake.name() fake.address() fake.text()
from PIL import Image, ImageFilter try: original = Image.open("Lenna.png") blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR) original.show() blurred.show() blurred.save("blurred.png") except: print "Unable to load image"
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