趣味至上主义:这5个有趣的Python库带你花式编码

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)

Python是如今最流行的编程语言之一,这点也给它本身带来很多好处,其中之一就是,为了方便进行程序开发,它拥有了大量优秀的库,如Pandas、Numpy、Matplotlib、SciPy等。

不过,本文不打算介绍那些以实用为主要“卖点”的库,而是带你走进一些极为有趣的库,这些库可以展示Python的另一面,也恰恰证明了Python社区的繁荣发展。

趣味至上主义:这5个有趣的Python库带你花式编码

1. Bashplotlib

Bashplotlib是一个Python库,使得能够在命令行stdout环境中绘制数据。老实说,第一次看到这个库的时候,笔者很疑惑,我们为什么可能会需要这样的库?

很快笔者就意识到,当没有任何可用的GUI时,它可能会很有用。这个情况可不太常见,它引起了笔者的好奇心。我这是一个非常有趣的Python库。

使用pip就可以很容易地安装Bashplotlib:

pipinstall bashplotlib 

来看一些例子。在下面的代码中,导入了numpy来生成一些随机数组,当然还有bashplotlib。

importnumpy as np 
from bashplotlib.histogram import plot_hist 
arr = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1) 

plot_hist是bashplotlib的一个函数,用于在直方图中绘制一维数据,就像plt.hist在Matplotlib中的功能一样。然后,使用Numpy生成一个包含1,000个服从正态分布的数字组成的随机数组。在此之后,可以很容易地绘制这些数据:

plot_hist(arr, bincount=50) 

输出就像这样:

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你也可以从文本文件中用散点图来绘制数据。

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2. PrettyTable

Bashplotlib在命令行环境中绘制数据,而PrettyTable以一种好看的格式绘制输出结果表。

同样的,使用pip可以很容易地安装这个库:

pipinstall prettytable 

首先,导入这个库:

from prettytable import PrettyTable 

然后,使用PrettyTable创建表格对象:

table =PrettyTable() 

一旦创建表格对象,就可以开始添加域和数据列了:

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"]) 

只需打印就可显示表格:

print(table)

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PrettyTable还支持改进表格样式,几乎包括可以想到的任何方面。例如,我们可以右对齐表格中的文字:

table.align= 'r' 
print(table) 

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按列对表格排序:

table.sortby= "City" 
print(table) 
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甚至可以得到表格的HTML字符串

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3. Colorama

想为命令行应用程序添加一些颜色吗?Colorama可以很容易地输出你喜欢的颜色。

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图源:unsplash

再一次使用pip安装Colorama:

Colorama支持在“前景”(文本颜色)、“背景”(背景颜色)和“风格”(额外的风格的颜色)中支持渲染输出颜色。可以导入:

fromcolorama import Fore, Back, Style 

首先使用黄色显示一些警告:

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然后尝试使用红色背景显示一些错误:

print(Back.RED+ Fore.WHITE + "This is an error!") 
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红色太艳了。使用“dim”风格。

print(Back.RESET+ Style.DIM + "Another error!") 

此处设置“RESET”改变背景颜色为默认。

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“DIM”样式使字体不可见。若想把所有东西都恢复正常时,只需将“Style”设置为“RESET_ALL”:

print(Style.RESET_ALL) 
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4. FuzzyWuzzy

很多时候,你可能想为程序实现一个“模糊”搜索功能,FuzzyWuzzy提供了一个开箱即用的轻量级解决方案。

和再去一样,使用pip安装:

pip installfuzzywuzzy 

导入库:

fromfuzzywuzzy import fuzz 

做个简单的测试:

fuzz.ratio("Let’sdo a simple test", "Let us do a simple test") 

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如结果所示,“93”表示这两个字符串有93%的相似性,这相当高了。

当有一个字符串列表,想要搜索所有的字符串,FuzzyWuzzy将帮助提取最相关的字符串及其相似性。

fromfuzzywuzzy import processchoices = ["Data Visualisation", "DataVisualization", "Customised Behaviours", "CustomizedBehaviors"]process.extract("data visulisation", choices,limit=2) 
process.extract("custom behaviour", choices, limit=2) 
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在上面的示例中,参数limit告诉FuzzyWuzzy提取“前n个”结果。否则将获得具有所有这些原始字符串及其相似性分数的元组列表。

5. TQDM

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图源:unsplash

你通常会使用Python来开发命令行工具吗?如果是的话一定要试试这个库。当CLI工具处理一些耗时的事情时,它将通过显示一个进度条来指示完成了多少工作,帮助你了解情况。

老办法,使用pip安装:

pipinstall tqdm 

当for循环使用range函数时,只是把它替换为tqdm中的trange即可。

fromtqdm import trangefor i in trange(100): 
    sleep(0.01) 
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一般来说,对列表做循环。使用tqdm也很容易。

fromtqdm import tqdm 
for e in tqdm([1,2,3,4,5,6,7,8,9]): 
    sleep(0.5)  # Suppose we are doing something with theelements 

tqdm不仅适用于命令行环境,还适用于iPython / Jupyter Notebook。

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图源:https://github.com/tqdm/tqdm

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