你应该在下一个项目中使用的7个有用的Python库！

　　有一句谚语你不必重新发明轮子。工具库就是最好的例子。它可以帮助您以简单的方式编写复杂且耗时的功能。在我看来，一个好的项目会使用一些可用的最佳库。
　　本文是Python库系列文章的一部分，在该系列文章中，我来分享一个包含7个Python库的列表，它们将在您的开发之旅中提供帮助。1。locust
　　这是星标最多的python库之一，在GitHub上拥有超过19k颗星。测试是软件开发中最重要的阶段之一。这是一个易于使用、可编写脚本和可扩展的性能测试工具。您可以在常规Python代码中定义用户的行为，而不是受UI或仅伪装成真实代码的特定领域语言的约束。这使得这个库可以无限扩展并且对开发人员非常友好。2。loguru
　　我认为日志记录是最常用的调试方法之一。该库旨在通过添加一系列有用的功能来解决标准记录器的警告，从而减少Python日志记录的痛苦。在你的应用程序中使用日志应该是一种自动化，这个库试图让它既愉快又强大。这个库在GitHub上有超过13k颗星。3。pyqtgraph
　　可视化数据将帮助开发人员了解这些数据想要表达的意思。该库旨在用于数学科学工程应用。尽管完全用python编写，但由于大量使用NumPy进行数字运算、Qt的GraphicsView框架用于2D显示以及OpenGL用于3D显示，该库速度很快。它在GitHub上有超过3k颗星。4。faust
　　这是一个流处理库，将想法从KafkaStreams移植到Python。它用于构建每天处理数十亿事件的高性能分布式系统和实时数据管道。它不使用DSL，它只是Python。这意味着您可以在流处理时使用所有您喜欢的Python库，例如NumPy、PyTorch、Pandas、NLTK、Django、Flask、SQLAlchemy等。它在GitHub上有超过6k星。5。requestsHTML
　　如果您必须解析HTML，那么这对您来说是一个很好的资源。该库旨在使解析HTML（例如抓取网络）尽可能简单和直观。它包括许多功能，如完整的JavaScript支持、CSS选择器（又名jQuery风格，多亏了PyQuery）、XPath选择器（适合胆小的人）、模拟用户代理（就像一个真正的网络浏览器）等等。它在GitHub上拥有超过12。5k颗星。6。pyinfra
　　这个库以超快的速度大规模地自动化基础设施。它可用于临时命令执行、服务部署、配置管理等。它包括诸如在具有可预测性能的数千台主机上超快速执行、针对SSHDockersubprocesswinrm主机的无代理执行、与Docker、VagrantMech和开箱即用的Ansible集成等功能。它在GitHub上有超过3k颗星。7。moreitertools
　　如果您想增强处理功能，那么这对您来说是一个很好的资源。这个库是一个gem，你可以用它提供的函数为各种问题编写优雅的解决方案。它收集了用于处理Python可迭代对象的其他构建块、方法和例程。它在GitHub上拥有超过2700颗星。
　　今天就到此为止。我相信这些库将在您的开发之旅中为您提供很多帮助。
　　如果你知道任何其他漂亮的Python库，请在评论中分享它们。