用户业余的8个优秀Python库

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我们整理一篇关于《用户业余的8个优秀Python库》技术文章，实例用法很详细，重新排版了一下发到这里，希望对网友有用。

爬虫为什么会出现？在互联网时代，网上可以找到大量的信息，但有时我们需要网上的数据、文章、图片等。然而，复制和粘贴需要大量的时间和精力，所以我们需要动解决这些问题。

Python有很多问题需要讨论。今天我想介绍8个优秀的业余项目Python库。

1、获取网页数据：BeautifulSoup。

BeautifulSoup(通常写BS4)库可以轻松地从HTML页面提取信息。如果需要将非结构化或弱结构化的HTML转换为结构化数据，则需要使用BeautifulSoup。XML数据的处理也是不错的选择，否则XML的可读性可能会很差。

2、处理HTTP内容：Requests。

Requests无疑是需要处理HTTP内容的最佳标准库。没有Requests库，我们就无法抓取HTML网页或连接API。同时，好的文档。

3、数据库中据存储在数据库中：Dataset。

当我们想在不知道最终数据库表长度的情况下快速收集和保存数据库时，Dataset库将是我们的最佳选择。Dataset库有一个简单而强大的应用程序接口，因此我们可以轻松保存数据并进行整理。

因为Dataset是建立在SQLAlchemy之上的，所以如果需要扩展，你会非常熟悉它。利用Django内置的inspectdb管理命令，可以轻松将底层数据库模型导入Django，避免与现有数据库一起工作的障碍。

4、命名事物：PythonSlugify。

众所周知，命名是一件非常困难的事情。PythonSlugify是一个非常有用的库，它可以将标题或描述转换成独特的识别符。如果你在做一个网络项目，想用一个对搜索引擎优化友好的SEO-friendly链接，很容易使用PythonSlugify。

5、写命令行工具：Click。

当我最喜欢ython脚本作为命令行工具时，Click是我最喜欢的库。其API非常直观，实现后经过深思熟虑，只需记住几种模式即可。其文档也非常出色，使学习其先进性更加容易。

6、处理插件：Pluggy。

Pluggy库比较新，但是如果你想在现有应用中添加一个插件系统，使用Pluggy是最好最简单的方法。如果用过pytest，其实相当于用过Pluggy，虽然不知道。

7、处置环境变量等：Envparse。

如果您不想在源代码中保存应用编程接口密钥、数据库凭证或其他敏感信息，您需要分析环境变量。此时，envparse是最佳选择。Envparse可以处理环境变量、ENV文件、变量类型，甚至预处理和后处理(例如，您希望确保变量名称总是大写或小写)。

8、把CSV文件转换成API：DataSette。

DataSette作为一个神奇的工具，可以很容易地将CSV文件转换成只读RESTJONAPI的全功能，同时也不会与Dataset库混淆。Datasette具有创建图表和geo(用于创建交互式地图)等多种功能，可以很容易地通过容器或第三方网络主机部署。
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