那些有趣好玩强大的Python库

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了那些有趣好玩强大的Python库。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 

Python 语言向来以丰富的第三方库而闻名,今天来介绍几个非常nice的库,有趣好玩且强大!

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-461957.html

 

数据采集

在当今互联网时代,数据实在是太重要了,首先我们就来介绍几个优秀的数据采集项目

AKShare

AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库,目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具,主要用于学术研究目的。

import akshare as ak

stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20210907', adjust="")
print(stock_zh_a_hist_df)

Output:

      日期          开盘   收盘    最高  ...  振幅   涨跌幅 涨跌额 换手率
0     2017-03-01   9.49   9.49   9.55  ...  0.84  0.11  0.01  0.21
1     2017-03-02   9.51   9.43   9.54  ...  1.26 -0.63 -0.06  0.24
2     2017-03-03   9.41   9.40   9.43  ...  0.74 -0.32 -0.03  0.20
3     2017-03-06   9.40   9.45   9.46  ...  0.74  0.53  0.05  0.24
4     2017-03-07   9.44   9.45   9.46  ...  0.63  0.00  0.00  0.17
          ...    ...    ...    ...  ...   ...   ...   ...   ...
1100  2021-09-01  17.48  17.88  17.92  ...  5.11  0.45  0.08  1.19
1101  2021-09-02  18.00  18.40  18.78  ...  5.48  2.91  0.52  1.25
1102  2021-09-03  18.50  18.04  18.50  ...  4.35 -1.96 -0.36  0.72
1103  2021-09-06  17.93  18.45  18.60  ...  4.55  2.27  0.41  0.78
1104  2021-09-07  18.60  19.24  19.56  ...  6.56  4.28  0.79  0.84
[1105 rows x 11 columns]

https://github.com/akfamily/akshare

TuShare

TuShare 是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储过程的工具,满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求,它的特点是数据覆盖范围广,接口调用简单,响应快速。

不过该项目有一部分功能是收费的,大家选择使用哦

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据

Output:

			 open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date                                                                     
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060   
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020   
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913   
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813   
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822   
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788   
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770   
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832 

			 ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover  
date                                                                  
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48  
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27  
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23  
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10  
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30  
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45  
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21  
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23

https://github.com/waditu/tushare

GoPUP

GoPUP 项目所采集的数据皆来自公开的数据源,不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。不过同样的,部分接口是需要注册 TOKEN 才能使用的。

import gopup as gp
df = gp.weibo_index(word="疫情", time_type="1hour")
print(df)

Output:

                        疫情
index
2022-12-17 18:15:00  18544
2022-12-17 18:20:00  14927
2022-12-17 18:25:00  13004
2022-12-17 18:30:00  13145
2022-12-17 18:35:00  13485
2022-12-17 18:40:00  14091
2022-12-17 18:45:00  14265
2022-12-17 18:50:00  14115
2022-12-17 18:55:00  15313
2022-12-17 19:00:00  14346
2022-12-17 19:05:00  14457
2022-12-17 19:10:00  13495
2022-12-17 19:15:00  14133

https://github.com/justinzm/gopup

GeneralNewsExtractor

该项目基于《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》论文,使用 Python 实现的正文抽取器,可以用来提取 HTML 中正文的内容、作者、标题。

>>> from gne import GeneralNewsExtractor

>>> html = '''经过渲染的网页 HTML 代码'''

>>> extractor = GeneralNewsExtractor()
>>> result = extractor.extract(html, noise_node_list=['//div[@class="comment-list"]'])
>>> print(result)

Output:

{"title": "xxxx", "publish_time": "2019-09-10 11:12:13", "author": "yyy", "content": "zzzz", "images": ["/xxx.jpg", "/yyy.png"]}

新闻页提取示例

https://github.com/GeneralNewsExtractor/GeneralNewsExtractor

爬虫

爬虫也是 Python 语言的一大应用方向,很多朋友也都是以爬虫来入门的,我们来看看有哪些优秀的爬虫项目吧

playwright-python

微软开源的浏览器自动化工具,可以用 Python 语言操作浏览器。支持 Linux、macOS、Windows 系统下的 Chromium、Firefox 和 WebKit 浏览器。

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    for browser_type in [p.chromium, p.firefox, p.webkit]:
        browser = browser_type.launch()
        page = browser.new_page()
        page.goto('http://whatsmyuseragent.org/')
        page.screenshot(path=f'example-{browser_type.name}.png')
        browser.close()

https://github.com/microsoft/playwright-python

awesome-python-login-model

该项目收集了各大网站登陆方式和部分网站的爬虫程序。登陆方式实现包含 selenium 登录、通过抓包直接模拟登录等。有助于新手研究、编写爬虫。

不过众所周知,爬虫是非常吃后期维护的,该项目已经很久没有更新了,所以各种登录接口是否还能正常使用,还存在疑问,大家选择使用,或者自行二次开发。

https://github.com/Kr1s77/awesome-python-login-model

DecryptLogin

相比于上一个,该项目则还在持续更新,同样是模拟登录各大网站,对于新手还是非常有研究价值的。

from DecryptLogin import login

# the instanced Login class object
lg = login.Login()
# use the provided api function to login in the target website (e.g., twitter)
infos_return, session = lg.twitter(username='Your Username', password='Your Password')

https://github.com/CharlesPikachu/DecryptLogin

Scylla

Scylla 是一款高质量的免费代理 IP 池工具,当前仅支持 Python 3.6。

http://localhost:8899/api/v1/stats

Output:

{
    "median": 181.2566407083,
    "valid_count": 1780,
    "total_count": 9528,
    "mean": 174.3290085201
}

https://github.com/scylladb/scylladb

ProxyPool

爬虫代理IP池项目,主要功能为定时采集网上发布的免费代理验证入库,定时验证入库的代理保证代理的可用性,提供API和CLI两种使用方式。同时也可以扩展代理源以增加代理池IP的质量和数量。该项目设计文档详细、模块结构简明易懂,同时适合爬虫新手更好地学习爬虫技术。

import requests

def get_proxy():
    return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json()

def delete_proxy(proxy):
    requests.get("http://127.0.0.1:5010/delete/?proxy={}".format(proxy))

# your spider code

def getHtml():
    # ....
    retry_count = 5
    proxy = get_proxy().get("proxy")
    while retry_count > 0:
        try:
            html = requests.get('http://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(proxy)})
            # 使用代理访问
            return html
        except Exception:
            retry_count -= 1
    # 删除代理池中代理
    delete_proxy(proxy)
    return None

https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool

getproxy

getproxy 是一个抓取发放代理网站,获取 http/https 代理的程序,每 15 min 更新数据。

(test2.7) ➜  ~ getproxy
INFO:getproxy.getproxy:[*] Init
INFO:getproxy.getproxy:[*] Current Ip Address: 1.1.1.1
INFO:getproxy.getproxy:[*] Load input proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate input proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Load plugins
INFO:getproxy.getproxy:[*] Grab proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate web proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Check 6666 proxies, Got 666 valid proxies
...

https://github.com/fate0/getproxy

freeproxy

同样是一个抓取免费代理的项目,该项目支持抓取的代理网站非常多,而且使用简单。

from freeproxy import freeproxy

proxy_sources = ['proxylistplus', 'kuaidaili']
fp_client = freeproxy.FreeProxy(proxy_sources=proxy_sources)
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36'
}
response = fp_client.get('https://space.bilibili.com/406756145', headers=headers)
print(response.text)

https://github.com/CharlesPikachu/freeproxy

fake-useragent

伪装浏览器身份,常用于爬虫。这个项目的代码很少,可以阅读一下,看看ua.random是如何返回随机的浏览器身份的。

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()

ua.ie
# Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US);
ua.msie
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3; Trident/6.0)'
ua['Internet Explorer']
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0; GTB7.4; InfoPath.2; SV1; .NET CLR 3.3.69573; WOW64; en-US)
ua.opera
# Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11
ua.chrome
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1216.0 Safari/537.2'
ua.google
# Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_4) AppleWebKit/537.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/24.0.1290.1 Safari/537.13
ua['google chrome']
# Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11
ua.firefox
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:16.0.1) Gecko/20121011 Firefox/16.0.1
ua.ff
# Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:15.0) Gecko/20100101 Firefox/15.0.1
ua.safari
# Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25

# and the best one, get a random browser user-agent string
ua.random

https://github.com/fake-useragent/fake-useragent

Web 相关

Python Web 有太多优秀且老牌的库了,比如 Django,Flask 就不说了,大家都知道,我们介绍几个小众但是好用的。

streamlit

streamlit 能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架。分分钟让我们的数据变成图表。

import streamlit as st

x = st.slider('Select a value')
st.write(x, 'squared is', x * x)

Output:

https://github.com/streamlit/streamlit

wagtail

是一个强大的开源 Django CMS(内容管理系统)。首先该项目更新、迭代活跃,其次项目首页提到的功能都是免费的,没有付费解锁的骚操作。专注于内容管理,不束缚前端实现。

https://github.com/wagtail/wagtail

fastapi

基于 Python 3.6+ 的高性能 Web 框架。“人如其名”用 FastAPI 写接口那叫一个快、调试方便,Python 在进步而它基于这些进步,让 Web 开发变得更快、更强。

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

https://github.com/tiangolo/fastapi

django-blog-tutorial

这是一个 Django 使用教程,该项目一步步带我们使用 Django 从零开发一个个人博客系统,在实践的同时掌握 Django 的开发技巧。

https://github.com/jukanntenn/django-blog-tutorial

dash

dash 是一个专门为机器学习而来的 Web 框架,通过该框架可以快速搭建一个机器学习 APP。

https://github.com/plotly/dash

PyWebIO

同样是一个非常优秀的 Python Web 框架,在不需要编写前端代码的情况下就可以完成整个 Web 页面的搭建,实在是方便。

https://github.com/pywebio/PyWebIO

Python 教程

practical-python

一个人气超高的 Python 学习资源项目,是 MarkDown 格式的教程,非常友好。

https://github.com/dabeaz-course/practical-python

learn-python3

一个 Python3 的教程,该教程采用 Jupyter notebooks 形式,便于运行和阅读。并且还包含了练习题,对新手友好。

https://github.com/jerry-git/learn-python3

python-guide

Requests 库的作者——kennethreitz,写的 Python 入门教程。不单单是语法层面的,涵盖项目结构、代码风格,进阶、工具等方方面面。一起在教程中领略大神的风采吧~

https://github.com/realpython/python-guide

其他

pytools

这是一位大神编写的类似工具集的项目,里面包含了众多有趣的小工具。

截图只是冰山一角,全貌需要大家自行探索了

import random
from pytools import pytools

tool_client = pytools.pytools()
all_supports = tool_client.getallsupported()
tool_client.execute(random.choice(list(all_supports.values())))

https://github.com/CharlesPikachu/pytools

amazing-qr

可以生成动态、彩色、各式各样的二维码,真是个有趣的库。

#3 -n, -d
amzqr https://github.com   -n github_qr.jpg   -d .../paths/

https://github.com/x-hw/amazing-qr

sh

sh 是一个成熟的,用于替代 subprocess 的库,它允许我们调用任何程序,看起来它就是一个函数一样。

$> ./run.sh FunctionalTests.test_unicode_arg

https://github.com/amoffat/sh

tqdm

强大、快速、易扩展的 Python 进度条库。

from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10000)):
    ...

https://github.com/tqdm/tqdm

loguru

一个让 Python 记录日志变得简单的库。

from loguru import logger

logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")

https://github.com/Delgan/loguru

click

Python 的第三方库,用于快速创建命令行。支持装饰器方式调用、多种参数类型、自动生成帮助信息等。

import click

@click.command()
@click.option("--count", default=1, help="Number of greetings.")
@click.option("--name", prompt="Your name", help="The person to greet.")
def hello(count, name):
    """Simple program that greets NAME for a total of COUNT times."""
    for _ in range(count):
        click.echo(f"Hello, {name}!")

if __name__ == '__main__':
    hello()

Output:

$ python hello.py --count=3
Your name: Click
Hello, Click!
Hello, Click!
Hello, Click!

KeymouseGo

Python 实现的精简绿色版按键精灵,记录用户的鼠标、键盘操作,自动执行之前记录的操作,可设定执行的次数。在进行某些简单、单调重复的操作时,使用该软件可以十分省事儿。只需要录制一遍,剩下的交给 KeymouseGo 来做就可以了。

https://github.com/taojy123/KeymouseGo

好了,这就是今天分享的全部内容,喜欢就点个吧~

                       ———END———

 

 

 

 

到了这里,关于那些有趣好玩强大的Python库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python3+pygame实现有趣好玩的飞机大战游戏(附源码及素材)

    版权声明:原创不易,本文禁止抄袭、转载,侵权必究! 开发环境 :Windows10 Python3.6.4 第三方库 :Pygame1.9.6 IDE :PyCharm/Sublime Text 素材模块 游戏图片素材: BGM及音效素材: 字体素材: 源码模块 子弹模块 普通子弹部分源码: 超级子弹部分源码: 敌机子弹部分源码: 敌机模

    2024年02月11日
    浏览(59)
  • 【Python Turtle合集】有趣好玩的代码当然要分享给大家啦~(皮卡丘、玫瑰花、小黄人......)

    🚀 作者 :“程序员梨子” 🚀 **文章简介 **:本篇文章主要是写了利用Turtle库绘制四种不一样的图案的小程序! 🚀 **文章源码免费获取 : 为了感谢每一个关注我的小可爱💓每篇文章的项目源码都是无 偿分享滴💓👇👇👇👇 点这里蓝色这行字体自取,需要什么源码记得

    2023年04月13日
    浏览(52)
  • 【Python游戏开发】史上最有趣的一款象棋代码,真是太好玩了,这些人都说它比国际象棋更好玩,不服你往下看?(敲赞啊~)

    粉丝白嫖源码福利,请移步至CSDN社区或文末公众hao即可免费。 一直以来, 中国象棋都是中华民族的一种象征,当然也是人们最为喜感的一种娱乐方式。 在若干年前,人们都习惯于约上自己的棋友,来一种激战。可是,科技改变人类,也改版了人 们的生活方式。现如今,越

    2024年02月08日
    浏览(59)
  • 【花雕动手做】有趣好玩的音乐可视化系列项目(32)--P10矩阵LED单元板

    偶然心血来潮,想要做一个音乐可视化的系列专题。这个专题的难度有点高,涉及面也比较广泛,相关的FFT和FHT等算法也相当复杂,不过还是打算从最简单的开始,实际动手做做试验,耐心尝试一下各种方案,逐步积累些有用的音乐频谱可视化的资料,也会争取成型一些实用

    2024年02月10日
    浏览(38)
  • 盘点那些有趣的开放API

    在日常开发测试过程中,肯定少不了测试数据的支撑。 模拟测试数据的工具有很多,例如:Mockaroo、DataGenerator、还有之前介绍过的Faker都可以帮助我们快速生成随机的数据,比如:姓名、地址、邮箱、手机号、日期、时间、数字、布尔值等。 但是,这些工具只能帮助我们生成

    2024年02月09日
    浏览(74)
  • 探索 Python:发现有趣的库——第 3 章:玩转自然语言处理

    代码侠和算法仙正在一间充满科技感的实验室里探讨自然语言处理(NLP)的奥秘。 代码侠 : 嘿,算法仙,我最近在研究自然语言处理,但感觉有点复杂啊。 算法仙 : 呵呵,别担心,我来带你入门。首先,我们得安装两个强大的库,NLTK 和 spaCy。 代码侠 : 好的,我已经安

    2024年01月21日
    浏览(52)
  • chatgpt赋能python:Python:一门强大的编程语言

    Python是一款高级编程语言,以其简单易用和多功能而闻名于世。Python首次发布于1989年,如今已成为许多开发者的首选编程语言。Python特别适合于数据处理、机器学习、人工智能等领域。 Python的流行程度越来越高,因为它几乎可以在任何领域使用,并且能够解决用其他编程语

    2024年02月06日
    浏览(48)
  • Python系列(1):简洁优雅,功能强大的编程语言

    在当今的编程世界中,Python已经成为了一种无处不在的语言。它不仅简单易学,而且功能强大,支持多种编程范式,包括面向对象编程、函数式编程和过程式编程。本篇文章将深入探讨Python的特性和应用领域。 简洁的语法 :Python的语法清晰、简洁,使得代码易于阅读和编写

    2024年01月21日
    浏览(54)
  • 【华为OD机试真题 Python语言】476、矩阵匹配、数组中第 K 大的数中的最小值 | 机试真题+思路参考+代码解析(C卷)

    🍂个人博客首页: KJ.JK   🍂专栏介绍: 华为OD机试真题汇总,定期更新华为OD各个时间阶段的机试真题,每日定时更新,本专栏将使用Python语言进行更新解答,包含真题,思路分析,代码参考,欢迎大家订阅学习 🎃题目描述 从一个N*M (N=M) 的阵中选出 N 个数,任意两个

    2024年01月19日
    浏览(48)
  • Python机器人编程语言:简洁、强大的创造力之道

    近年来,随着机器人技术的迅猛发展,Python作为一种简洁、易读的编程语言,在机器人编程领域的应用越来越广泛。本文将介绍Python在机器人编程中的五个关键应用领域,并通过案例展示其强大的创造力。 Python提供了丰富的库和框架,使得机器人控制变得相对简单。通过串口

    2024年02月11日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包