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你可能没听过的11个Python库(上)

2016-02-05 22:44 光荣之路

吴老的《selenium webdriver 实战宝典》出版了!

 目前,网上已有成千上万个Python包,但几乎没有人能够全部知道它们。单单 PyPi上就有超过47000个包列表。

  现在,越来越多的数据科学家开始使用Python,虽然他们从 pandas, scikit-learn, numpy中获得了不少好处,但我仍想向他们介绍一些年长且非常实用的Python库。在本文中,我将列一些不太知名的库,即使你是经验丰富的Python的开发者,也值得过来一看。

  1) delorean

  Dolorean是一个非常酷的日期/时间库。类似JavaScript的moment,拥有非常完善的技术文档。

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from delorean import Delorean
EST = "US/Eastern"
d = Delorean(timezone = EST)

  2) prettytable

  你可能从未听过该库,因为它托管在GoogleCode。prettytable主要用于在终端或浏览器端构建很好的输出。

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from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable([ "animal" , "ferocity" ])
table.add_row([ "wolverine" , 100 ])
table.add_row([ "grizzly" , 87 ])
table.add_row([ "Rabbit of Caerbannog" , 110 ])
table.add_row([ "cat" , - 1 ])
table.add_row([ "platypus" , 23 ])
table.add_row([ "dolphin" , 63 ])
table.add_row([ "albatross" , 44 ])
table.sort_key( "ferocity" )
table.reversesort = True
+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - +
|        animal        | ferocity |
+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - +
| Rabbit of Caerbannog |   110    |
|      wolverine       |   100    |
|       grizzly        |    87    |
|       dolphin        |    63    |
|      albatross       |    44    |
|       platypus       |    23    |
|         cat          |    - 1    |
+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - +

  3.snowballstemmer

  好吧,我也是首次安装该库。这是一款非常瘦小的语言转换库,支持15种语言。

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from snowballstemmer import EnglishStemmer, SpanishStemmer
EnglishStemmer().stemWord( "Gregory" )
# Gregori
SpanishStemmer().stemWord( "amarillo" )
# amarill

  4.wget

  你是否还记得,每一次都会因为某个目的而编写网络爬虫工具,以后再也不用了,因为wget就足够你使用了。wget是Python版的网络爬虫库,简单好用。

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import wget
wget.download( "http://www.cnn.com/" )
# 100% [............................................................................] 280385 / 280385

  备注:linux和osx用户这样用:from sh import wget。但是,wget模块还有一个更好的argument handline。

  5.PyMC

  scikit-learn似乎是所有人的宠儿,但在我看来,PyMC更有魅力。PyMC主要用来做Bayesian分析。

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from pymc.examples import disaster_model
from pymc import MCMC
M = MCMC(disaster_model)
M.sample( iter = 10000 , burn = 1000 , thin = 10 )
[ - - - - - - - - - - - - - - - - - 100 % - - - - - - - - - - - - - - - - - ] 10000 of 10000 complete in 1.4 sec

<未完待续>

(编译:juggd 来源:http://www.cnblogs.com/rrxc/p/4325365.html

作者:Greg 原文来源:http://blog.yhat.com/posts/11-python-libraries-you-might-not-know.html)

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