作為最流行的程式語言之一，Python 擁有大量優秀的庫，如Pandas、Numpy、Matplotlib、SciPy 等， 它們極大的提升了開發速度。
在這篇文章中，我給大家分享一些讓人眼前一亮的庫，這些庫不僅有趣，而且非常實用，同時也展示 Python 社群的蓬勃發展。
1、Bashplotlib
老實說， 當我第一次看到這個庫時， 我質疑為什麽人們可能需要這個呢？Bashplotlib 是一個 Python 庫，使我們能夠在命令列粗曠的環境中繪制數據。
很快我意識到，如果我們沒有可用的GUI時，它可能會很有用。這種情況可能不會那麽頻繁，但它卻是一個非常有趣的Python庫。
安裝
pip install bashplotlib
讓我們看看一些例子
此外，還可以從文字檔案的散點圖中繪制數據
2、PrettyTable
我剛剛介紹的 Bashplotlib 用於在命令列環境中繪制數據，而 PrettyTable 則用於漂亮的格式輸出表。
安裝
pip install prettytable
讓我們看個例子
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 支持最佳化表功能。例如，可以右對齊表中的文本：
table.align = 'r'
print(table)
對表進行排序
table.sortby = "City"
print(table)
3、FuzzyWuzzy
在我看來，FuzzyWuzzy 不僅有趣，而且很有用。很多時候，可能希望為程式實作"模糊"搜尋功能。FuzzyWuzzy 為你提供開箱即用且重量輕的解決方案。
安裝
pip install fuzzywuzzy
讓我們做一個簡單的測試
from fuzzywuzzy import fuzz
fuzz.ratio("Let’s do a simple test", "Let us do a simple test")
上面結果"93"意味著這兩個字串具有 93% 的相似性，這已相當高。
當你有字串列表，並且要針對所有這些字串搜尋一個術語時，FuzzyWuzzy 將幫助提取最相關的字串及其相似性。
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 開發命令列工具？如果是這樣，這個有趣的庫將幫助你，當你正在處理一些耗時的東西，透過顯示進度條，來指示已經做了多少。
安裝
pip install tqdm
使用 for 迴圈函式時，只需將其替換為 trange
from tqdm import trange
for i in trange(100):
sleep(0.01)
tqdm 不僅適用於命令列環境，還適用於 iPython/Jupyter 筆記本
5、Colorama
是否要為命令列程式添加一些顏色？Colorama 可以使你喜歡的顏色輸出變得非常簡單。
安裝
pip install colorama
我們可以匯入
from colorama import Fore, Back, style
首先，讓我們用黃色顯示一些警告
print(Fore.YELLOW)
print("This is a warning!")
print(Back.RED + Fore.WHITE + "This is an error!")
當我們想要將一切恢復正常時，只需將"樣式"設定為"RESET_ALL"
print( style.RESET_ALL)
總結
在看過 Bashplotlib 庫之前，不得不說，在命令列環境中繪制數據，我從未有過這樣的想法。這五個庫不僅讓人眼前一亮，而且非常實用，相信在以後的工作中可以提高你的生產力。
來源 ：Python學習與資料探勘
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