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為了提高效率，我們在平時工作中常會用到一些Python的效率工具，Python作為比較老的編程語言，它可以實(shí)現(xiàn)日常工作的各種自動化。為了更便利的開發(fā)項(xiàng)目，這里給大家推薦幾個Python的效率工具。

1、Pandas-用于數(shù)據(jù)分析

Pandas是一個強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集;它的使用基礎(chǔ)是Numpy(提供高性能的矩陣運(yùn)算);用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時也提供數(shù)據(jù)清洗功能。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 1、安裝包 
  
  
  
  
$ pip install pandas 
  
  
  
  
# 2、進(jìn)入python的交互式界面 
  
  
  
  
$ python -i 
  
  
  
  
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df) 
  
  
  
  
# 4、輸出結(jié)果 
  
  
  
  
Empty DataFrame 
  
  
  
  
Columns: [] 
  
  
  
  
Index: [] 
 
 
 
 

2、Selenium-自動化測試

Selenium是一個用于Web應(yīng)用程序測試的工具，可以從終端用戶的角度來測試應(yīng)用程序。通過在不同瀏覽器中運(yùn)行測試，更容易發(fā)現(xiàn)瀏覽器的不兼容性。并且它適用許多瀏覽器。

可以通過打開瀏覽器并訪問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)\Google\Chrome\chromedriver.exe") 
  
  
  
  
      
  
  
  
  
   website_URL ="https://www.google.co.in/" 
  
  
  
  
   brower.get(website_URL) 
  
  
  
  
    
  
  
  
  
   refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主頁。   
  
  
  
  
   # 它會一直運(yùn)行，直到你停掉編譯器。 
  
  
  
  
   while True: 
  
  
  
  
       time.sleep(refreshrate) 
  
  
  
  
       browser.refresh() 
 
 
 
 

3、 Flask——微型Web框架

Flask是一個輕量級的可定制框架，使用Python語言編寫，較其他同類型框架更為靈活、輕便、安全且容易上手。Flask是目前十分流行的web框架。開發(fā)者可以使用Python語言快速實(shí)現(xiàn)一個網(wǎng)站或Web服務(wù)。

 
 
 
 

  
  
  
  
from flask import Flask 
  
  
  
  
app = Flask(__name__) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
@app.route('/') 
  
  
  
  
def hello_world(): 
  
  
  
  
    return 'Hello, World!' 
 
 
 
 

4、 Scrapy——頁面爬取

Scrapy能夠?yàn)槟闾峁?qiáng)大支持，使你能夠精確地從網(wǎng)站中爬取信息。是非常實(shí)用。

現(xiàn)在基本上大部分開發(fā)者都會利用爬蟲工具來實(shí)現(xiàn)爬取工作的自動化。所以編寫爬蟲編碼時就可以用到這個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索按鈕的值，首先要找到按鈕使用的類，一個inspect element顯示該類為“ bt1”。

具體執(zhí)行以下操作：

 
 
 
 

  
  
  
  
response = fetch("https://baidu.com") 
  
  
  
  
    response.css(".bt1::text").extract_first() 
  
  
  
  
    ==> "Search" 
 
 
 
 

5、 Requests——做API調(diào)用

Requests是一個功能強(qiáng)大的HTTP庫。有了它可以輕松地發(fā)送請求。無需手動向網(wǎng)址添加查詢字符串。除此之外還有許多功能，比如authorization處理、JSON / XML解析、session處理等。

官方例子：

 
 
 
 

  
  
  
  
>>> 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-用于創(chuàng)建假數(shù)據(jù)

Faker是一個Python包，為您生成假數(shù)據(jù)。無論是需要引導(dǎo)數(shù)據(jù)庫、創(chuàng)建好看的 XML 文檔、填寫您的持久性來強(qiáng)調(diào)測試它，還是從生產(chǎn)服務(wù)中獲取的同名數(shù)據(jù)，F(xiàn)aker 都適合您

有了它，你可以非常快速地生成假的names、addresses、descriptions等!以下腳本為例，我創(chuàng)建一個聯(lián)系人條目，包含了姓名、地址和一些描述文本：

安裝：

 
 
 
 

  
  
  
  
pip install Faker 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
from faker import Faker 
  
  
  
  
fake = Faker() 
  
  
  
  
fake.name() 
  
  
  
  
fake.address() 
  
  
  
  
fake.text() 
 
 
 
 

7、 Pillow-進(jìn)行圖像處理

Python圖像處理工具——Pillow有相當(dāng)強(qiáng)大的圖像處理功能。當(dāng)平時需要做圖像處理時就可以用到，畢竟作為開發(fā)人員，應(yīng)該選擇功能更強(qiáng)大的圖片處理工具。

簡單示例：

 
 
 
 

  
  
  
  
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" 
 
 
 
 

有效的工具可以幫助我們更快捷地完成工作任務(wù)，所以就給大家分享幾個認(rèn)為好用的工具，也希望這7個Python的效率工具能夠幫助到你。

網(wǎng)頁名稱：Python效率不好？你必須知道的7大Python效率工具
URL標(biāo)題：http://www.5511xx.com/article/ccdoeoi.html