十個強大的 Python 庫，提升開發(fā)效率，事半功倍！
作為一款高度靈活和廣泛使用的編程語言，Python擁有無數(shù)寶藏般的庫，它們能極大地增強開發(fā)者的能力，讓繁重的任務變得輕而易舉。本文筆者總結了十個強大的Python庫，建議收藏！
1. Memray
https://github.com/bloomberg/memray
Memray是一款Python內(nèi)存分析器，可以追蹤Python代碼、本地擴展模塊以及Python解釋器內(nèi)部的內(nèi)存分配情況。同時，可生成不同類型的報告，幫助開發(fā)者更直觀查看代碼的內(nèi)存分配，識別潛在的內(nèi)存泄漏和性能瓶頸。該項目已在Github上已獲得了11K stars，建議收藏！
2. pynimate
Pynimate是一個專注于動態(tài)數(shù)據(jù)可視化的Python庫，它允許用戶輕松地創(chuàng)建動畫圖表，以便更好地理解和展示數(shù)據(jù)隨時間的變化。
3. nn_vis
https://github.com/julrog/nn_vis
nn_vis是一個用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡和渲染的開源項目，可通過雜亂的表示形式深入了解模型的體系結構和參數(shù)。
4. Pydub
https://github.com/jiaaro/pydub
Pydub是一個基于 Python 的音頻處理庫，它建立在 FFmpeg 和 Audioop 之上，提供了一種簡單而強大的方式來處理音頻文件。
Pydub支持多種音頻格式，包括 MP3、WAV、FLAC 等，可以進行音頻文件的讀取、寫入、剪輯、合并、格式轉換等操作。
5. Bar Chart Race
https://github.com/dexplo/bar_chart_race
Bar Chart Race，這是一個能夠創(chuàng)建動態(tài)條形圖賽跑動畫的庫，非常適用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢。通過使用Bar Chart Race，你可以將枯燥的數(shù)據(jù)轉換成生動、直觀、動態(tài)的條形圖動畫，使數(shù)據(jù)展示變得更加吸引人和易于理解。
6. shap
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一種博弈論方法，用于解釋任何機器學習模型的輸出。
例如，為了了解單個特征如何影響模型的輸出，可以繪制該特征的SHAP值與數(shù)據(jù)集中所有示例的特征值的關系。
為了概述哪些特征對模型最重要，可以繪制每個樣本的每個特征的SHAP值。
7. argcomplete
在使用Python命令或者Python的命令行工具的時候，一個痛點是沒有補全。比如python -m后面輸入包名字，就沒有提示，每次想運行一個http server的時候，都需要搜索一下http服務的包名。另外，像pip、pipx等命令也沒有提示，使用不太方便。
而argcomplete這個庫，按tab鍵就可以給Python的命令行添加自動補全，簡直是使用Python的一個神器。
8. imgaug
https://github.com/aleju/imgaug
imgaug是一個針對圖像的數(shù)據(jù)增強應用庫，可以將有限數(shù)據(jù)集衍生出更多的數(shù)據(jù)，以增加樣本數(shù)量、滿足多樣性的數(shù)據(jù)治理行為。
9. PySimpleGUI
PySimpleGUI是基于Python的圖形界面開發(fā)工具，相較于Python自帶的圖形界面開發(fā)庫Tkinter，第三方圖形界面開發(fā)工具PyQT、WxPython等，其具有基礎要求低、代碼量少、修改方便、涵蓋內(nèi)容多等優(yōu)勢。
10. sentry
https://github.com/getsentry/sentry
sentry是一款采用C/S模式的實時異常監(jiān)控平臺，基于Python實現(xiàn)，提供清晰高效的web管理界面，支持從任何語言、任何應用程序發(fā)送事件。
尤其在應用服務開發(fā)領域，成熟的異常監(jiān)控警告必不可少，sentry則可以很好地完成這方面任務。
