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這篇文章將為大家詳細講解有關Python常用包有哪些,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端,它擁有 Python 標準庫中缺少的許多功能:
線程安全
連接池
客戶端 SSL/TLS 驗證
使用分段編碼上傳文件
用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 編碼
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
不要被名字所誤導,Urllib3并不是urllib2的后繼者,而后者是 Python 核心的一部分。如果你想使用盡可能多的 Python 核心功能,或者你能安裝什么東西是受限,那么請查看 urlllib.request。
https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html#module-urllib.request
對最終用戶來說,我強烈建議使用 requests 包(參閱列表中的 #6)。這個包之所以會排名第一,是因為有差不多 1200 個包依賴 urllib3,其中許多包在這個列表中的排名也很高。
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six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。
它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數。一個容易理解的例子是six.print_()。在 Python 3 中,打印是通過print()函數完成的,而在 Python 2 中,print后面沒有括號。因此,有了six.print_()后,你就可以使用一個語句來同時支持兩種語言。
一些事實:
它的名字叫six,是因為二乘以三等于六。
同類庫還可以看看future包。
如果你要將代碼轉換為 Python3(并停止支持 2),請查看 2to3。
雖然我理解它為什么這么受歡迎,但我希望人們能完全放棄 Python 2,因為要知道從 2020 年 1 月 1 日起 Python 2 的官方支持就已停止。
這里,我把相關的幾個項目列在一起:
botocore(#3,6.6 億次下載)
s3transfer(#7,5.84 億次下載)
awscli(#17,3.94 億次下載)
boto3(#22,3.29 億次下載)
Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫(#22)的基礎,后者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎,后者為 AWS 提供統一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 傳輸的 Python 庫。它正在積極開發中,其介紹頁面不推薦人們現在使用,或者至少等版本固定下來再用,因為其 API 可能發生變化,在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。
令人驚訝的是,這些針對 AWS 庫的排名竟如此之高——這充分說明了 AWS 有多厲害。
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我想,你們大多數人都知道并且很喜歡 pip,它是 Python 的包安裝器。你可以用 pip 輕松地從 Python 包索引和其他索引(例如本地鏡像或帶有私有軟件的自定義索引)來安裝軟件包。
有關 pip 的一些有趣事實:
pip是“Pip Installs Packages”的首字母遞歸縮寫。
pip很容易使用。要安裝一個包只需pip install <package name>即可,而刪除包只需pip uninstall <package name>即可。
最大優點之一是它可以獲取包列表,通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細規范。大多數 Python 項目都包含這樣的文件。
如果結合使用pip與virtualenv(列表中的 #57),就可以創建可預測的隔離環境,同時不會干擾底層系統,反之亦然。要了解更多細節,請查看這篇文章:
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python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是,常規的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能補足那一塊。
你可以用這個庫做很多很棒的事情。其中,我發現的一個特別有用的功能就是:模糊解析日志文件中的日期,例如:
rom dateutil.parser import parse logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.' timestamp = parse(log_line, fuzzy=True) print(timestamp) # 2020-01-01 00:00:01
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Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說,很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。后者更偏底層,并且考慮到它對內部的控制級別,它一般是作為其他項目的依賴項。
下面這個例子說明 requests 用起來有多簡單:
import requests 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 # u'{"type":"User"...' r.json() # {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}
這里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介紹,因為它們的關系非常密切。
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近年來,幾乎所有網站都轉向 SSL,你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味著與該站點的通信是安全和加密的,能防止竊聽行為。
小鎖告訴我們此網站已使用 SSL 保護
加密過程是基于 SSL 證書的,并且這些 SSL 證書由受信任的公司或非營利組織(如 LetsEncrypt)創建。這些組織使用他們的(中間)證書對這些證書進行數字簽名。
你的瀏覽器使用這些證書的公開可用部分來驗證這些簽名,這樣就能確保你正查看的是真實內容,并且沒有人能窺探到通信數據。Python 軟件也能做同樣事情。這就是 certifi 的用途所在。它與 Chrome、Firefox 和 Edge 等網絡瀏覽器隨附的根證書集合沒有太大區別。
Certifi是根證書的一個精選集合,有了它,你的 Python 代碼就能驗證 SSL 證書的可信度。
如此處所示,許多項目信任并依賴 certifi。這也是該項目排名如此之高的原因所在。
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根據其 PyPI 頁面,idna提供了“對 RFC5891 中指定的應用程序中國際化域名(IDNA)協議的支持。”
可能你像我一樣也是一頭霧水,不知道Idna是什么,有什么用!據悉,應用程序中的國際化域名(IDNA)是一種用來處理包含非 ASCII 字符的域名機制。但是,原始域名系統已經提供對基于非 ASCII 字符的域名支持。所以,哪有問題?
問題在于應用程序(例如電子郵件客戶端和 Web 瀏覽器)不支持非 ASCII 字符。更具體地說,電子郵件和 HTTP 用的協議不支持這些字符。對許多國家來說,這沒什么問題,但是像中國、俄羅斯、德國、希臘和印度尼西亞等國家,這是個問題。最后,來自這些地方的一群聰明人想到 IDNA。
IDNA的核心是兩個函數:ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉換為 ASCII 字符串。ToUnicode則逆轉該過程。在IDNA包中,這些函數稱為idna.encode()和idna.decode(),如以下代碼片段所示:
import idna idna.encode('ドメイン.テスト') # b'xn--eckwd4c7c.xn--zckzah' print(idna.decode('xn--eckwd4c7c.xn--zckzah')) # ドメイン.テスト
如果你是受虐狂,則可以閱讀 RFC-3490 了解這一編碼的詳細信息。
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YAML是一種數據序列化格式。它的設計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內容,計算機也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和發射器,這意味著它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML:列表、字典,甚至是類實例都包括在內。
Python 提供了自己的配置解析器,但是與 Python 的ConfigParser的基本.ini文件結構相比,YAML 提供更多功能。
https://docs.python.org/3/library/configparser.html
例如,YAML可以存儲任何數據類型:布爾值、列表、浮點數等等。ConfigParser會將所有內容存儲為內部字符串。如果要使用ConfigParser加載整數,則你需要指定自己要顯式獲取一個int:
config.getint(“section”, “my_int”)
pyyaml能自動識別類型,所以這將使用PyYAML返回你的int:
config[“section”][“my_int”]
YAML還允許任意的 deep trees,雖然不是每個項目都需要這種東西,但是需要時,它就可以派上用場。你可能有自己的偏好,但是許多項目都使用YAML作為配置文件,所以這個項目是很受歡迎的。
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像上面的IDNA一樣,這個項目也非常有用:
ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼(X.208)的純 Python 實現
所幸這個已有數十年歷史的標準有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫,它就像是數據序列化的教父。它來自電信行業。也許你知道協議緩沖區或 Apache Thrift?這就是它們的 1984 年版本。
ASN.1 描述了系統之間的跨平臺接口,以及可以通過該接口發送的數據結構。
還記得 Certifi(請參閱 #8)嗎?ASN.1 用于定義 HTTPS 協議和其他許多加密系統中使用的證書格式。它也用在了 SNMP、LDAP、Kerberos、UMTS、LTE 和 VOIP 協議中。
一個建議,除非你真的需要,否則還是敬而遠之吧。但由于它用在很多地方,因此許多包都依賴這個包。
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Docutils是一個模塊化系統,用來將純文本文檔處理為很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔,這種格式是類似于 MarkDown 的易讀標記語法。
那么什么是 PEP 文檔?最早的 PEP 文檔,PEP-1 為我們提供很好的解釋:
PEP 的意思是 Python 增強提案。一個 PEP 就是一個設計文檔,用來向 Python 社區提供信息,或描述 Python 或其過程或環境的新功能。PEP 應該提供該功能的簡明技術規范以及功能的原理。
PEP 文檔使用固定的reStructuredText模板編寫,并使用docutils轉換為格式正確的文檔。
Docutils 也是Sphinx的核心。Sphinx用于創建文檔項目。如果Docutils是一臺機器,則Sphinx就是工廠。它最初是為了構建 Python 文檔而創建的,但其他許多項目也使用它為代碼提供文檔。你可能已經讀過 readthedocs.org 上的文檔,那里的大多數文檔都是由Sphinx和docutils創建的。
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你可以用chardet模塊來檢測文件或數據流的字符集。比如說,需要分析大量隨機文本時,這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數據,但不知道用的是什么字符集時使用它。
安裝chardet后,你還有一個名為chardetect的命令行工具,用法如下:
chardetect somefile.txt somefile.txt: ascii with confidence 1.0
你還能通過編程方式使用這個庫,具體參閱文檔。Chardet是requests等許多包的需求。我覺得沒有多少人會單獨使用chardet,所以它這么流行肯定是因為這些依賴項。
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rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現。它支持:
加密和解密
簽名和驗證簽名
根據 PKCS#1 1.5 版生成密鑰
它既可以用作 Python 庫,也能在命令行中使用。
一些事實:
RSA 是 RonRivest、Adi Shamir 和 Leonard Adleman 三人姓的首字母。他們在 1977 年發明該算法。
RSA 是最早的公鑰密碼系統之一,被廣泛用于安全數據傳輸。在這樣的密碼系統中,有兩個密鑰:公共部分和私有部分。你用公鑰加密數據,只能用私鑰解密數據。
RSA 是一種 slow algorithm。它很少用于直接加密用戶數據。通常,RSA 用于安全傳遞對稱密鑰加密的共享密鑰,這樣加密和解密大量數據時會快得多。
以下代碼段展示了如何在一個非常簡單的用例中使用 RSA:
import rsa # Bob creates a key pair: (bob_pub, bob_priv) = rsa.newkeys(512) # Alice ecnrypts a message for Bob # with his public key crypto = rsa.encrypt('hello Bob!', bob_pub) # When Bob gets the message, he # decrypts it with his private key: message = rsa.decrypt(crypto, bob_priv) print(message.decode('utf8')) # hello Bob!
假設 Bob 保留自己的私鑰 private,那么 Alice 可以確定他是唯一可以閱讀該消息的人。但是,Bob 不能確定是 Alice 發送了該消息,因為任何人都可以獲取并使用他的公鑰。為證明是她,Alice 可以用她的私鑰在郵件上簽名。Bob 可以用她的公鑰驗證此簽名,確保消息的確是她發送的。
諸如google-auth(#37)、oauthlib(#54)、awscli(#17)之類的包都依賴rsa包。很少有人會將這個工具獨立使用,因為有更快、更原生的替代方法。
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在 Python 中用 JSON 非常容易,因為它在 Python 字典上的映射非常好。對我來說,這是它最好的特性之一。
實話實說——盡管我已經用 JSON 做過很多工作,但我從未聽說過這個包。我只是用 json.loads() 并從字典中手動獲取數據,也許再搞個循環什么的。
JMESPath,發音為“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。以下是一些基本示例:
import jmespath # Get a specific element d = {"foo": {"bar": "baz"}} print(jmespath.search('foo.bar', d)) # baz # Using a wildcard to get all names d = {"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}} print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d)) # [“one”, “two”]
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它是用于創建 Python 包的工具。不過,其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途,并且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點,特別是這個創建 Python 包的指南。
這里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介紹,因為它們的關系非常密切。
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像dateutils(#5)一樣,這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候,時區處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包,可以讓事情變得簡單些。
我自己關于計算機上處理時間的經驗總結來說是:始終在內部使用 UTC。僅當生成供人類讀取的輸出時,才轉換為本地時間。
這是pytz用法的示例:
from datetime import datetime from pytz import timezone amsterdam = timezone('Europe/Amsterdam') ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 10, 27, 6, 0, 0)) print(ams_time) # 2002-10-27 06:00:00+01:00 # It will also know when it's Summer Time # in Amsterdam (similar to Daylight Savings Time): ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 6, 27, 6, 0, 0)) print(ams_time) # 2002-06-27 06:00:00+02:00
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從 Python 3.2 開始,python 提供current.futures模塊,可幫助你實現異步執行。futures 包是該庫適用于 Python 2 的 backport。它不適用于 Python3 用戶,因為 Python 3 原生提供了該模塊。
正如我之前提到的,從 2020 年 1 月 1 日起,Python 2 的官方支持停止。希望我明年重新再來看的時候,這個包不會再出現在前 22 名中吧。
下面是 futures 的基本示例:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from time import sleep def return_after_5_secs(message): sleep(5) return message pool = ThreadPoolExecutor(3) future = pool.submit(return_after_5_secs, ("Hello world")) print(future.done()) # False sleep(5) print(future.done()) # True print(future.result()) # Hello World
如你所見,你可以創建一個線程池并提交一個要由這些線程之一執行的函數。同時,你的程序將繼續在主線程中運行。這是并行執行程序的簡便方法。
20Colorama
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使用 Colorama,你可以為終端添加一些顏色:
這樣做起來非常容易,具體請查看以下示例代碼:
from colorama import Fore, Back, Style print(Fore.RED + 'some red text') print(Back.GREEN + 'and with a green background') print(Style.DIM + 'and in dim text') print(Style.RESET_ALL) print('back to normal now')
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原生的json模塊有什么問題,才需要這種高級替代方案呢?并沒有!實際上,Python 的json就是simplejson。但是simplejson也有一些優點:
它適用于更多的 Python 版本。
它比 Python 更新的頻率更頻繁。
它有用 C 編寫的(可選)部分,因此速度非常快。
你經常會在支持 JSON 的腳本中看到以下內容:
try: import simplejson as json except ImportError: import json
除非你需要標準庫中所沒有的內容,否則我只會使用json。Simplejson可以比json快很多,因為它有一些用 C 實現的部分。除非你正在處理成千上萬個 JSON 文件,否則這種優勢對你來說不是什么大事。還可以看看 UltraJSON,它應該更快一些,因為它幾乎所有的代碼都是用 C 編寫的。
這里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介紹,因為它們的關系非常密切。
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