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這些庫可以使你更容易構(gòu)架個人項目。

在 Python/Django 的世界里有這樣一個諺語：為語言而來，為社區(qū)而留。對絕大多數(shù)人來說的確是這樣的，但是，還有一件事情使得我們一直停留在 Python 的世界里，不愿離開，那就是我們可以很容易地利用一頓午餐或晚上幾個小時的時間，把一個想法快速地實現(xiàn)出來。

這個月，我們來探討一些我們喜歡用來快速完成 業(yè)余項目(side projects)或打發(fā)午餐時間的 Python 庫。

在數(shù)據(jù)庫中即時保存數(shù)據(jù)：Dataset

當(dāng)我們想要在不知道最終數(shù)據(jù)庫表長什么樣的情況下，快速收集數(shù)據(jù)并保存到數(shù)據(jù)庫中的時候， Dataset 庫將是我們的***選擇。Dataset 庫有一個簡單但功能強(qiáng)大的 API，因此我們可以很容易的把數(shù)據(jù)保存下來，之后再進(jìn)行整理。

Dataset 建立在 SQLAlchemy 之上，所以如果需要對它進(jìn)行擴(kuò)展，你會感到非常熟悉。使用 Django 內(nèi)建的 inspectdb 管理命令可以很容易地把底層數(shù)據(jù)庫模型導(dǎo)入 Django 中，這使得和現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫一同工作不會出現(xiàn)任何障礙。

從網(wǎng)頁抓取數(shù)據(jù)：Beautiful Soup

Beautiful Soup （一般寫作 BS4）庫使得從 HTML 網(wǎng)頁中提取信息變得非常簡單。當(dāng)我們需要把非結(jié)構(gòu)化或弱結(jié)構(gòu)化的 HTML 轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的時候，就需要使用 Beautiful Soup 。用它來處理 XML 數(shù)據(jù)也是一個很好的選擇，否則 XML 的可讀性或許會很差。

和 HTTP 內(nèi)容打交道：Requests

當(dāng)需要和 HTTP 內(nèi)容打交道的時候， Requests 毫無疑問是***的標(biāo)準(zhǔn)庫。當(dāng)我們想要抓取 HTML 網(wǎng)頁或連接 API 的時候，都離不開 Requests 庫。同時，它也有很好的文檔。

編寫命令行工具：Click

當(dāng)需要寫一個簡單的 Python 腳本作為命令行工具的時候， Click 是我最喜歡用的庫。它的 API 非常直觀，并且在實現(xiàn)時經(jīng)過了深思熟慮，我們只需要記住很少的幾個模式。它的文檔也很優(yōu)秀，這使得學(xué)習(xí)其高級特性更加容易。

對事物命名：Python Slugify

眾所周知，命名是一件困難的事情。 Python Slugify 是一個非常有用的庫，它可以把一個標(biāo)題或描述轉(zhuǎn)成一個帶有特性的唯一標(biāo)識符。如果你正在做一個 Web 項目，并且你想要使用對 搜索引擎優(yōu)化友好(SEO-friendly)的鏈接，那么，使用 Python Slugify 可以讓這件事變得很容易。

和插件打交道：Pluggy

Pluggy 庫相對較新，但是如果你想添加一個插件系統(tǒng)到現(xiàn)有應(yīng)用中，那么使用 Pluggy 是***也是最簡單的方式。如果你使用過 pytest，那么實際上相當(dāng)于已經(jīng)使用過 Pluggy 了，雖然你還不知道它。

把 CSV 文件轉(zhuǎn)換到 API 中：DataSette

DataSette 是一個神奇的工具，它可以很容易地把 CSV 文件轉(zhuǎn)換為全特性的只讀 REST JSON API，同時，不要把它和 Dataset 庫混淆。Datasette 有許多特性，包括創(chuàng)建圖表和 geo（用于創(chuàng)建交互式地圖），并且很容易通過容器或第三方網(wǎng)絡(luò)主機(jī)進(jìn)行部署。

處理環(huán)境變量等：Envparse

如果你不想在源代碼中保存 API 密鑰、數(shù)據(jù)庫憑證或其他敏感信息，那么你便需要解析環(huán)境變量，這時候 envparse 是***的選擇。Envparse 能夠處理環(huán)境變量、ENV 文件、變量類型，甚至還可以進(jìn)行預(yù)處理和后處理（例如，你想要確保變量名總是大寫或小寫的）。

有什么你最喜歡的用于業(yè)余項目的 Python 庫不在這個列表中嗎？請在評論中和我們分享。

 編譯自： https://opensource.com/article/18/9/python-libraries-side-projects  作者： Jeff Triplett