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为了提高效率，咱们在平时工作中常会用到一些 Python 的效率工具，Python 作为比拟老的编程语言，它能够实现日常工作的各种自动化。为了更便当的开发我的项目，这里给大家举荐几个 Python 的效率工具。\
1、Pandas- 用于数据分析
Pandas 是一个弱小的剖析结构化数据的工具集; 它的应用根底是 Numpy(提供高性能的矩阵运算); 用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据荡涤性能。
# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入 python 的交互式界面
$ python -i
# 3、应用 Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、输入后果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [] 2、Selenium- 自动化测试
Selenium 是一个用于 Web 应用程序测试的工具，能够从终端用户的角度来测试应用程序。通过在不同浏览器中运行测试，更容易发现浏览器的不兼容性。并且它实用许多浏览器。
能够通过关上浏览器并拜访 Google 的主页做一个简略的测试：
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 秒刷新一次 Google 主页。# 它会始终运行，直到你停掉编译器。while True:
time.sleep(refreshrate)
browser.refresh() 3、Flask——微型 Web 框架
Flask 是一个轻量级的可定制框架，应用 Python 语言编写，较其余同类型框架更为灵便、轻便、平安且容易上手。Flask 是目前非常风行的 web 框架。开发者能够应用 Python 语言疾速实现一个网站或 Web 服务。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!' 4、Scrapy——页面爬取
Scrapy 可能为你提供弱小反对，使你可能准确地从网站中爬取信息。是十分实用。
当初基本上大部分开发者都会利用爬虫工具来实现爬取工作的自动化。所以编写爬虫编码时就能够用到这个 Scrapy。
启动 Scrapy Shell 也是非常的简略：
scrapy shell 咱们能够试着提取百度主页上搜寻按钮的值，首先要找到按钮应用的类，一个 inspect element 显示该类为“bt1”。
具体执行以下操作：
response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search" 5、Requests——做 API 调用
Requests 是一个功能强大的 HTTP 库。有了它能够轻松地发送申请。无需手动向网址增加查问字符串。除此之外还有许多性能，比方 authorization 解决、JSON / XML 解析、session 解决等。
官网例子：
>>> 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- 用于创立假数据
Faker 是一个 Python 包，为您生成假数据。无论是须要疏导数据库、创立难看的 XML 文档、填写您的持久性来强调测试它，还是从生产服务中获取的同名数据，Faker 都适宜您
有了它，你能够十分疾速地生成假的 names、addresses、descriptions 等! 以下脚本为例，我创立一个联系人条目，蕴含了姓名、地址和一些形容文本：
装置：
pip install Faker
from faker import Faker
fake = Faker()
fake.name()
fake.address()
fake.text() 7、Pillow- 进行图像处理
Python 图像处理工具——Pillow 有相当弱小的图像处理性能。当平时须要做图像处理时就能够用到，毕竟作为开发人员，应该抉择性能更弱小的图片解决工具。
简略示例：
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" 无效的工具能够帮忙咱们更快捷地实现工作工作，所以就给大家分享几个认为好用的工具，也心愿这 7 个 Python 的效率工具可能帮忙到你。
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