作为最流行的编程语言之一，Python 拥有大量优秀的库，如Pandas、Numpy、Matplotlib、SciPy 等， 它们极大的提升了开发速度。
在这篇文章中，我给大家分享一些让人眼前一亮的库，这些库不仅有趣，而且非常实用，同时也展示 Python 社区的蓬勃发展。
1、Bashplotlib
老实说， 当我第一次看到这个库时， 我质疑为什么人们可能需要这个呢？Bashplotlib 是一个 Python 库，使我们能够在命令行粗旷的环境中绘制数据。
很快我意识到，如果我们没有可用的GUI时，它可能会很有用。这种情况可能不会那么频繁，但它却是一个非常有趣的Python库。
安装
pip install bashplotlib
让我们看看一些例子
此外，还可以从文本文件的散点图中绘制数据
2、PrettyTable
我刚刚介绍的 Bashplotlib 用于在命令行环境中绘制数据，而 PrettyTable 则用于漂亮的格式输出表。
安装
pip install prettytable
让我们看个例子
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
table.field_names = ['Name', 'Age', 'City']
table.add_row(["Alice", 20, "Adelaide"])
table.add_row(["Bob", 20, "Brisbane"])
table.add_row(["Chris", 20, "Cairns"])
table.add_row(["David", 20, "Sydney"])
table.add_row(["Ella", 20, "Melbourne"])
print(table)
PrettyTable 支持优化表功能。例如，可以右对齐表中的文本：
table.align = 'r'
print(table)
对表进行排序
table.sortby = "City"
print(table)
3、FuzzyWuzzy
在我看来，FuzzyWuzzy 不仅有趣，而且很有用。很多时候，可能希望为程序实现"模糊"搜索功能。FuzzyWuzzy 为你提供开箱即用且重量轻的解决方案。
安装
pip install fuzzywuzzy
让我们做一个简单的测试
from fuzzywuzzy import fuzz
fuzz.ratio("Let’s do a simple test", "Let us do a simple test")
上面结果"93"意味着这两个字符串具有 93% 的相似性，这已相当高。
当你有字符串列表，并且要针对所有这些字符串搜索一个术语时，FuzzyWuzzy 将帮助提取最相关的字符串及其相似性。
from fuzzywuzzy import process
choices = ["Data Visualisation", "Data Visualization", "Customised Behaviours", "Customized Behaviors"]
process.extract("data visulisation", choices, limit=2)
process.extract("custom behaviour", choices, limit=2)
4、tqdm
你是否通常使用 Python 开发命令行工具？如果是这样，这个有趣的库将帮助你，当你正在处理一些耗时的东西，通过显示进度条，来指示已经做了多少。
安装
pip install tqdm
使用 for 循环函数时，只需将其替换为 trange
from tqdm import trange
for i in trange(100):
sleep(0.01)
tqdm 不仅适用于命令行环境，还适用于 iPython/Jupyter 笔记本
5、Colorama
是否要为命令行程序添加一些颜色？Colorama 可以使你喜欢的颜色输出变得非常简单。
安装
pip install colorama
我们可以导入
from colorama import Fore, Back, style
首先，让我们用黄色显示一些警告
print(Fore.YELLOW)
print("This is a warning!")
print(Back.RED + Fore.WHITE + "This is an error!")
当我们想要将一切恢复正常时，只需将"样式"设置为"RESET_ALL"
print( style.RESET_ALL)
总结
在看过 Bashplotlib 库之前，不得不说，在命令行环境中绘制数据，我从未有过这样的想法。这五个库不仅让人眼前一亮，而且非常实用，相信在以后的工作中可以提高你的生产力。
来源 ：Python学习与数据挖掘
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