Python开发者应该知道的7个开发库分别是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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请注意我特别排除了像SQLAlchemy和Flask这样的库，因为其实在太优秀了，无需多提。

下面开始：

1. PyQuery (with lxml)

安装方法 pip install pyquery

Python 解析 HTML 时最经常被推荐的是Beautiful Soup ，而且它的确也表现很好。提供良好的 Python 风格的 API，而且很容易在网上找到相关的资料文档，但是当你需要在短时间内解析大量文档时便会碰到性能的问题，简单，但是真的非常慢。

下图是 08 年的一份性能比较图：

这个图里我们发现 lxml 的性能是如此之好，不过文档就很少，而且使用上相当的笨拙！那么是选择一个使用简单但是速度奇慢的库呢，还是选择一个速度飞快但是用起来巨复杂的库呢？

谁说二者一定要选其一呢，我们要的是用起来方便，速度也一样飞快的 XML/HTML 解析库！

而 PyQuery 就可以同时满足你的易用性和解析速度方面的苛刻要求。

看看下面这几行代码：

from pyquery import PyQuery  page = PyQuery(some_html)   last_red_anchor = page('#container > a.red:last')

很简单吧，很像是 jQuery，但它却是 Python。

不过也有一些不足，在使用迭代时需要对文本进行重新封装：

for paragraph in page('#container > p'):      paragraph = PyQuery(paragraph)      text = paragraph.text()

2. dateutil

安装方法：pip install dateutil

处理日期很痛苦，多亏有了 dateutil

from dateutil.parser import parse   >>> parse('Mon, 11 Jul 2011 10:01:56 +0200 (CEST)')  datetime.datetime(2011, 7, 11, 10, 1, 56, tzinfo=tzlocal())   # fuzzy ignores unknown tokens   >>> s = """Today is 25 of September of 2003, exactly  ...        at 10:49:41 with timezone -03:00.""" >>> parse(s, fuzzy=True)  datetime.datetime(2003, 9, 25, 10, 49, 41,                    tzinfo=tzoffset(None, -10800))

3. fuzzywuzzy

安装方法：pip install fuzzywuzzy

fuzzywuzzy 可以让你对两个字符串进行模糊比较，当你需要处理一些人类产生的数据时，这非常有用。下面代码使用Levenshtein 距离比较方法来匹配用户输入数组和可能的选择。

from Levenshtein import distance   countries = ['Canada', 'Antarctica', 'Togo', ...]   def choose_least_distant(element, choices):      'Return the one element of choices that is most similar to element'     return min(choices, key=lambda s: distance(element, s))   user_input = 'canaderp' choose_least_distant(user_input, countries)  >>> 'Canada'

这已经不错了，但还可以做的更好：

from fuzzywuzzy import process   process.extractOne("canaderp", countries)  >>> ("Canada", 97)

4. watchdog

安装方法：pip install watchdog

watchdog 是一个用来监控文件系统事件的 Python API和shell实用工具。

5. sh

安装方法：pip install sh

sh 可让你调用任意程序，就好象是一个函数一般：

from sh import git, ls, wc   # checkout master branch  git(checkout="master")   # print(the contents of this directory  print(ls("-l"))   # get the longest line of this file  longest_line = wc(__file__, "-L")

6. pattern

安装方法：pip install pattern

Pattern 是 Python 的一个 Web 数据挖掘模块。可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习和网络分析。

7. path.py

安装方法：pip install path.py

当我开始学习 Python 时，os.path 是我最不喜欢的 stdlib 的一部分。尽管在一个目录下创建一组文件很简单。

import os   some_dir = '/some_dir' files = []   for f in os.listdir(some_dir):      files.append(os.path.joinpath(some_dir, f))

但listdir在os而不是os.path中。

而有了path.py ，处理文件路径变得简单：

from path import path   some_dir = path('/some_dir')   files = some_dir.files()

其他的用法：

>>> path('/').owner  'root'  >>> path('a/b/c').splitall()  [path(''), 'a', 'b', 'c']   # overriding __div__  >>> path('a') / 'b' / 'c' path('a/b/c')   >>> path('ab/c').relpathto('ab/d/f')  path('../d/f')

是不是要好很多？

看完上述内容，你们掌握Python开发者应该知道的7个开发库分别是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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