效率倍增！5款非常超级实用的Python工具

 近年来，效率随着人工智能和云计算的倍增蓬勃发展，Python 也迅速成为了网红语言。款非它之所以广受好评，常超这得益于开源的工具生态社区。

使用 Python 编程语言可以让编程变得容易得多，效率同时节约了大量的倍增时间成本!今天我给大家再分享 5 个比较实用 Python 模块，这些模块技巧将极大提升工作效率!

1、款非Shutil

Python 武器库中最被低估的常超工具之一是 Shutil 模块，此模块包含在标准库中，工具可以像通常导入语言中的效率任何模块一样导入：

import shutil 

Shutil 模块是用于操作系统上文件系统的高级别接口。虽然这些调用通常是倍增使用 os 模块，但鲜为人知的款非是 shutil 模块。以下是常超 Shutil 模块为一些基本文件操作提供高级调用的一些示例：

import shutil shutil.copyfile(mydatabase.db, archive.db) shutil.move(/src/High.py, /packages/High) 

2、glob

尽管 glob 模块在几乎不如 Lambda 有用，工具但该模块在某些情况下却非常棒，服务器租用它可用于在目录中搜索通配符。该模块的导入方式如下：

import glob 

该模块可以执行任何典型的文件搜索。这包括使用Unix语法(即*，/等)进行文件搜索。使用方法如下：

glob.glob(*.ipynb) 

它将返回 glob 模块找到的文件名列表。同时它也可用于聚合数据、处理存储数据的文件!

3、argparse

argparse 模块提供了一种更健壮和更深入的方法来解析命令行参数。许多开发操作工具都使用这个模块，以便可以从 Unix 命令行进行交互。

这对于 Python 开发人员和数据科学人员来说非常有用。我们来导入此模块：

import argparse 

为了使用该模块，我们将构建一个新类型，该类型将成为参数解析器：

parser = argparse.ArgumentParser(prog = top,description = Show top lines from the file) 

现在，我们向这个新读取器添加参数。我们创建一个参数，该参数可以传递，以确定从每个文件打印的行数：

parser.add_argument(-l, --lines, type=int, default=10) 

我添加了几个关键词参数，其中一个参数将提供数据类型，另一个参数是调用文件时没有设置此参数的默认值。亿华云计算现在，我们可以通过调用新参数解析器 parse_args() 函数来获取参数：

args = parser.parse_args() 

现在，我们可以调用此 Python 文件进行编译，同时轻松地从 Bash 提供必要的参数。

python top.py --lines=5 examplefile.txt 

4、Statistics

科学计算的另一个包是统计模块。此模块提供了一些基本统计信息，这些统计信息可能不像 SciPy 那样深入，但仍足以满足进行数据分析使用，而且非常好用!

import statistics as st 

这个模块提供了大量有用的统计功能，当然值得一试!

import statistics as st st.mean(data)  st.median(data)  st.variance(data) 

5、zlib

zlib 模块是使用 Python 压缩数据的一个全功能解决方案，按照如下方式导入：

import zlib 

在 zlib 模块中，最重要的功能可能是压缩()和解压缩()，操作如下：

h = " Hello, it is me, youre friend!" print(len(h)) t = zlib.compress(h) print(len(t)) z = decompress(t) print(len(z)) 

结论

这些工具在处理复杂任务时非常方便，可以节省大量时间。这只是一些我比较喜欢的模块，但还有很多!如果你感兴趣，源码下载可以持续关注!