來自：網路
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作為比較老的程式語言，它可 以實作日常工作的各種自動化。為了更便利的開發計畫，這裏給大家推薦幾個Python的效率工具。
1、Pandas-用於數據分析
Pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集;它的使用基礎是Numpy(提供高效能的矩陣運算);用於資料探勘和數據分析，同時也提供數據清洗功能。
# 1、安裝包
$ pip install pandas
# 2、進入python的互動式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、輸出結果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
2、Selenium-自動化測試
Selenium是一個用於Web應用程式測試的工具，可以從終端使用者的角度來測試應用程式。透過在不同瀏覽器中執行測試，更容易發現瀏覽器的不相容性。並且它適用許多瀏覽器。
可以透過開啟瀏覽器並存取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秒重新整理一次Google主頁。
# 它會一直執行，直到你停掉編譯器。
while True:
time.sleep(refreshrate)
browser.refresh()
3、 Flask——微型Web框架
Flask是一個輕量級的可客製框架，使用Python語言編寫，較其他同型別框架更為靈活、輕便、安全且容易上手。Flask是目前十分流行的web框架。開發者可以使用Python語言快速實作一個網站或Web服務。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return'Hello, World!'
4、 Scrapy——頁面爬取
Scrapy能夠為你提供強大支持，使你能夠精確地從網站中爬取資訊。是非常實用。
現在基本上大部份開發者都會利用爬蟲工具來實作爬取工作的自動化。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尋按鈕的值，首先要找到按鈕使用的類，一個inspect element顯示該類為「 bt1」。
具體執行以下操作：
response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search"
5、 Requests——做API呼叫
Requests是一個功能強大的HTTP庫。有了它可以輕松地發送請求。無需手動向網址添加查詢字串。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-用於建立假數據
Faker是一個Python包，為您生成假數據。無論是需要引導資料庫、建立好看的 XML 文件、填寫您的永續性來強調測試它，還是從生產服務中獲取的同名數據，Faker 都適合您
有了它，你可以非常快速地生成假的names、addresses、descriptions等!以下指令碼為例，我建立一個聯系人條目，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-進行影像處理
Python影像處理工具——Pillow有相當強大的影像處理功能。當平時需要做影像處理時就可以用到，畢竟作為開發人員，應該選擇功能更強大的圖片處理工具。
簡單範例：
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，所以就給大家分享幾個認為好用的工具，也希望這7個Python的效率工具能夠幫助到你。
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