2020年10款优秀的Python第三方库,看看有你中意的吗？

Python是当今最流行的编程语言之一，因为它具有简单易学、灵活、可扩展、强大的数据处理能力等特点。与此同时，Python生态系统中有大量的第三方库，能够提供丰富的功能和工具。本文将介绍2020年10款优秀的Python第三方库，希望能够对你有所帮助。

1. requests

requests是Python中用于简单且经常使用的HTTP库，它允许使用人性化的HTTP请求和响应，而不需要手动编写大量的代码。requests库参考了Python的其他标准库，比如urllib和httplib，但它使用更简单直接的API。

安装方式：pip install requests

示例：

import requests

# 发送GET请求
response = requests.get('https://www.baidu.com')
print(response.status_code)  # 输出200

# 发送POST请求
response = requests.post('https://www.baidu.com', data={'name': 'John', 'age': 23})
print(response.json())  # 输出请求响应的JSON内容

2. numpy

numpy是Python中最常用的科学计算库，其中最大的优势之一是它具有高效的多维数组对象和用于处理这些数组的各种工具。它可以处理各种类型的数据，包括数值、字符串和其他类型。

安装方式：pip install numpy

示例：

import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a.shape)  # 输出(3,)
print(a[0], a[1], a[2])  # 输出1 2 3

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b.shape)  # 输出(2, 3)
print(b[0, 0], b[0, 1], b[1, 0])  # 输出1 2 4

# 矩阵乘法运算
c = np.dot(a, b)
print(c)  # 输出[ 9 12 15]

3. pandas

pandas是一个用于数据操作和数据分析的Python库。它提供了一种灵活的方式来处理表格型和异构数据，可以高效地处理常见的数据操作，如合并、聚合、切片、切块等。

安装方式：pip install pandas

示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'名字': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]})
print(df)

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

# 数据操作示例
df[['名字', '年龄']].mean()  # 计算均值
df[['名字', '年龄']].groupby('名字').sum()  # 分组求和

4. matplotlib

matplotlib是Python中最受欢迎的绘图库之一。它支持绘制各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。

安装方式：pip install matplotlib

示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘制折线图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 绘制散点图
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.show()

# 绘制3D图形
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(25 * z)
y = z * np.cos(25 * z)
ax.plot3D(x, y, z, 'gray')
ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='Greens')
plt.show()

5. scikit-learn

scikit-learn是Python中的机器学习库，它为数据挖掘和机器学习提供了许多工具。它具有一些流行的算法，如分类、回归、聚类、降维等。scikit-learn还提供了一些数据集和预处理工具来帮助用户更轻松地使用这些方法。

安装方式：pip install scikit-learn

示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris（鸢尾花）数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型准确度
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(accuracy)  # 输出0.9777...

6. tensorflow

tensorflow是一个用于构建和训练神经网络的Python框架。它是由Google开发的，是目前应用最广泛的深度学习框架之一。tensorflow提供了很多高级抽象层，使得用户可以非常方便地构建各种类型的神经网络。

安装方式：pip install tensorflow

示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 加载手写数字数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 对数据进行预处理
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 定义神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

7. flask

flask是Python中轻量级的Web应用框架，它基于Werkzeug和jinja2构建。flask允许用户轻松地构建Web应用程序，同时提供了一些工具和扩展，如表单验证、数据库支持和用户身份验证等。

安装方式：pip install flask

示例：

from flask import Flask

# 创建app对象
app = Flask(__name__)

# 编写路由
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/user/<username>')
def show_user_profile(username):
    return 'User %s' % username

# 启动应用
if __name__ == '__main__':
    app.run()

8. scrapy

scrapy是Python中强大的Web抓取框架，它可以用于从网站上自动提取数据。scrapy使用基于事件的架构，并且具有高度的可配置性、可扩展性和可重用性。

安装方式：pip install scrapy

示例：

import scrapy

# 创建一个Spider
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/',]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

# 启动Spider
if __name__ == "__main__":
    from scrapy.crawler import CrawlerProcess

    process = CrawlerProcess(settings={
        'FEED_FORMAT': 'json',
        'FEED_URI': 'quotes.json',
        'LOG_LEVEL': 'INFO'
    })

    process.crawl(QuotesSpider)
    process.start()

9. OpenCV

OpenCV是一个用于计算机视觉的开源计算机软件库。它提供了很多用于图像处理和计算机视觉任务的工具和函数。

安装方式：pip install opencv-python-headless

示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并显示
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('image', img)

# 转换为灰度图像并显示
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray', gray)

# 边缘检测并显示
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
cv2.imshow('edges', edges)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

10. Pygame

Pygame是一个用于开发2D游戏的Python库。它基于SDL库（Simple DirectMedia Layer）构建，提供了许多绘图、输入、音频和图像处理的功能。

安装方式：pip install pygame

示例：

import pygame

# 初始化pygame
pygame.init()

# 创建窗口
size = (700, 500)
screen = pygame.display.set_mode(size)
pygame.display.set_caption("My Game")

# 主循环
while True:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            pygame.quit()
            quit()

    # 绘制图形
    screen.fill((255, 255, 255))
    pygame.draw.rect(screen, (0, 0, 255), [50, 50, 100, 100])
    pygame.display.update()

以上10款优秀的Python第三方库仅仅只是众多优秀库中的一小部分，这些库都是Python开发中常用的、高效的库，可以方便快捷地完成各种任务。