搜索
首页后端开发Python教程那些有趣好玩强大的Python库

那些有趣好玩强大的Python库

Apr 27, 2023 pm 08:49 PM
python数据akshare

ython 语言向来以丰富的第三方库而闻名,今天来介绍几个非常nice的库,有趣好玩且强大!

数据采集

在当今互联网时代,数据实在是太重要了,首先我们就来介绍几个优秀的数据采集项目

AKShare

AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库,目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具,主要用于学术研究目的。

import akshare as ak

stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20210907', adjust="")
print(stock_zh_a_hist_df)

Output:

日期开盘 收盘最高...振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率
0 2017-03-01 9.49 9.49 9.55...0.840.110.010.21
1 2017-03-02 9.51 9.43 9.54...1.26 -0.63 -0.060.24
2 2017-03-03 9.41 9.40 9.43...0.74 -0.32 -0.030.20
3 2017-03-06 9.40 9.45 9.46...0.740.530.050.24
4 2017-03-07 9.44 9.45 9.46...0.630.000.000.17
............... ... ... ... ...
11002021-09-0117.4817.8817.92...5.110.450.081.19
11012021-09-0218.0018.4018.78...5.482.910.521.25
11022021-09-0318.5018.0418.50...4.35 -1.96 -0.360.72
11032021-09-0617.9318.4518.60...4.552.270.410.78
11042021-09-0718.6019.2419.56...6.564.280.790.84
[1105 rows x 11 columns]

https://github.com/akfamily/akshare

TuShare

TuShare 是实现对股票/期货等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储过程的工具,满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求,它的特点是数据覆盖范围广,接口调用简单,响应快速。

不过该项目有一部分功能是收费的,大家选择使用哦

import tushare as ts

ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据

Output:

 openhigh close low volumep_changema5 
date 
2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060 
2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.9007895.19-1.13 7.020 
2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.6906611.87-4.01 6.913 
2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.4802941.63-2.84 6.813 
2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.4608642.57 5.38 6.822 
2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788 
2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.6806117.32 0.00 6.770 
2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.8706813.09 1.74 6.832 

 ma10ma20v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.48
2012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.27
2012-01-13 6.913 6.9139545.679545.679545.67 0.23
2012-01-16 6.813 6.8137894.667894.667894.66 0.10
2012-01-17 6.822 6.8228044.248044.248044.24 0.30
2012-01-18 6.833 6.8337833.338882.778882.77 0.45
2012-01-19 6.841 6.8417477.768487.718487.71 0.21
2012-01-20 6.863 6.8637518.008278.388278.38 0.23

https://github.com/waditu/tushare

GoPUP

GoPUP 项目所采集的数据皆来自公开的数据源,不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。不过同样的,部分接口是需要注册 TOKEN 才能使用的。

import gopup as gp
df = gp.weibo_index(word="疫情", time_type="1hour")
print(df)

Output:

疫情
index
2022-12-17 18:15:0018544
2022-12-17 18:20:0014927
2022-12-17 18:25:0013004
2022-12-17 18:30:0013145
2022-12-17 18:35:0013485
2022-12-17 18:40:0014091
2022-12-17 18:45:0014265
2022-12-17 18:50:0014115
2022-12-17 18:55:0015313
2022-12-17 19:00:0014346
2022-12-17 19:05:0014457
2022-12-17 19:10:0013495
2022-12-17 19:15:0014133

https://github.com/justinzm/gopup

GeneralNewsExtractor

该项目基于《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》论文,使用 Python 实现的正文抽取器,可以用来提取 HTML 中正文的内容、作者、标题。

>>> from gne import GeneralNewsExtractor

>>> html = '''经过渲染的网页 HTML 代码'''

>>> extractor = GeneralNewsExtractor()
>>> result = extractor.extract(html, noise_node_list=['//div[@]'])
>>> print(result)

Output:

{"title": "xxxx", "publish_time": "2019-09-10 11:12:13", "author": "yyy", "content": "zzzz", "images": ["/xxx.jpg", "/yyy.png"]}

新闻页提取示例

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/GeneralNewsExtractor/GeneralNewsExtractor

爬虫

爬虫也是 Python 语言的一大应用方向,很多朋友也都是以爬虫来入门的,我们来看看有哪些优秀的爬虫项目吧

playwright-python

微软开源的浏览器自动化工具,可以用 Python 语言操作浏览器。支持 Linux、macOS、Windows 系统下的 Chromium、Firefox 和 WebKit 浏览器。

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
for browser_type in [p.chromium, p.firefox, p.webkit]:
browser = browser_type.launch()
page = browser.new_page()
page.goto('http://whatsmyuseragent.org/')
page.screenshot(path=f'example-{browser_type.name}.png')
browser.close()

https://github.com/microsoft/playwright-python

awesome-python-login-model

该项目收集了各大网站登陆方式和部分网站的爬虫程序。登陆方式实现包含 selenium 登录、通过抓包直接模拟登录等。有助于新手研究、编写爬虫。

不过众所周知,爬虫是非常吃后期维护的,该项目已经很久没有更新了,所以各种登录接口是否还能正常使用,还存在疑问,大家选择使用,或者自行二次开发。

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/Kr1s77/awesome-python-login-model

DecryptLogin

相比于上一个,该项目则还在持续更新,同样是模拟登录各大网站,对于新手还是非常有研究价值的。

from DecryptLogin import login

# the instanced Login class object
lg = login.Login()
# use the provided api function to login in the target website (e.g., twitter)
infos_return, session = lg.twitter(username='Your Username', password='Your Password')

https://github.com/CharlesPikachu/DecryptLogin

Scylla

Scylla 是一款高质量的免费代理 IP 池工具,当前仅支持 Python 3.6。

http://localhost:8899/api/v1/stats

Output:

{
"median": 181.2566407083,
"valid_count": 1780,
"total_count": 9528,
"mean": 174.3290085201
}

https://github.com/scylladb/scylladb

ProxyPool

爬虫代理IP池项目,主要功能为定时采集网上发布的免费代理验证入库,定时验证入库的代理保证代理的可用性,提供API和CLI两种使用方式。同时也可以扩展代理源以增加代理池IP的质量和数量。该项目设计文档详细、模块结构简明易懂,同时适合爬虫新手更好的学习爬虫技术。

import requests

def get_proxy():
return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json()

def delete_proxy(proxy):
requests.get("http://127.0.0.1:5010/delete/?proxy={}".format(proxy))

# your spider code

def getHtml():
# ....
retry_count = 5
proxy = get_proxy().get("proxy")
while retry_count > 0:
try:
html = requests.get('http://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(proxy)})
# 使用代理访问
return html
except Exception:
retry_count -= 1
# 删除代理池中代理
delete_proxy(proxy)
return None

https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool

getproxy

getproxy 是一个抓取发放代理网站,获取 http/https 代理的程序,每 15 min 更新数据。

(test2.7) ➜~ getproxy
INFO:getproxy.getproxy:[*] Init
INFO:getproxy.getproxy:[*] Current Ip Address: 1.1.1.1
INFO:getproxy.getproxy:[*] Load input proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate input proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Load plugins
INFO:getproxy.getproxy:[*] Grab proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate web proxies
INFO:getproxy.getproxy:[*] Check 6666 proxies, Got 666 valid proxies
...

https://github.com/fate0/getproxy

freeproxy

同样是一个抓取免费代理的项目,该项目支持抓取的代理网站非常多,而且使用简单。

from freeproxy import freeproxy

proxy_sources = ['proxylistplus', 'kuaidaili']
fp_client = freeproxy.FreeProxy(proxy_sources=proxy_sources)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36'
}
response = fp_client.get('https://space.bilibili.com/406756145', headers=headers)
print(response.text)

https://github.com/CharlesPikachu/freeproxy

fake-useragent

伪装浏览器身份,常用于爬虫。这个项目的代码很少,可以阅读一下,看看ua.random是如何返回随机的浏览器身份的。

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()

ua.ie
# Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US);
ua.msie
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3; Trident/6.0)'
ua['Internet Explorer']
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0; GTB7.4; InfoPath.2; SV1; .NET CLR 3.3.69573; WOW64; en-US)
ua.opera
# Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11
ua.chrome
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1216.0 Safari/537.2'
ua.google
# Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_4) AppleWebKit/537.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/24.0.1290.1 Safari/537.13
ua['google chrome']
# Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11
ua.firefox
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:16.0.1) Gecko/20121011 Firefox/16.0.1
ua.ff
# Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:15.0) Gecko/20100101 Firefox/15.0.1
ua.safari
# Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25

# and the best one, get a random browser user-agent string
ua.random

https://github.com/fake-useragent/fake-useragent

Web 相关

Python Web 有太多优秀且老牌的库了,比如 Django,Flask 就不说了,大家都知道,我们介绍几个小众但是好用的。

streamlit

streamlit 能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架。分分钟让我们的数据变成图表。

import streamlit as st

x = st.slider('Select a value')
st.write(x, 'squared is', x * x)

Output:

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/streamlit/streamlit

wagtail

是一个强大的开源 Django CMS(内容管理系统)。首先该项目更新、迭代活跃,其次项目首页提到的功能都是免费的,没有付费解锁的骚操作。专注于内容管理,不束缚前端实现。

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/wagtail/wagtail

fastapi

基于 Python 3.6+ 的高性能 Web 框架。“人如其名”用 FastAPI 写接口那叫一个快、调试方便,Python 在进步而它基于这些进步,让 Web 开发变得更快、更强。

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}

https://github.com/tiangolo/fastapi

django-blog-tutorial

这是一个 Django 使用教程,该项目一步步带我们使用 Django 从零开发一个个人博客系统,在实践的同时掌握 Django 的开发技巧。

https://github.com/jukanntenn/django-blog-tutorial

dash

dash 是一个专门为机器学习而来的 Web 框架,通过该框架可以快速搭建一个机器学习 APP。

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/plotly/dash

PyWebIO

同样是一个非常优秀的 Python Web 框架,在不需要编写前端代码的情况下就可以完成整个 Web 页面的搭建,实在是方便。

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/pywebio/PyWebIO

Python 教程

practical-python

一个人气超高的 Python 学习资源项目,是 MarkDown 格式的教程,非常友好。

https://github.com/dabeaz-course/practical-python

learn-python3

一个 Python3 的教程,该教程采用 Jupyter notebooks 形式,便于运行和阅读。并且还包含了练习题,对新手友好。

https://github.com/jerry-git/learn-python3

python-guide

Requests 库的作者——kennethreitz,写的 Python 入门教程。不单单是语法层面的,涵盖项目结构、代码风格,进阶、工具等方方面面。一起在教程中领略大神的风采吧~

https://github.com/realpython/python-guide

其他

pytools

这是一位大神编写的类似工具集的项目,里面包含了众多有趣的小工具。

那些有趣好玩强大的Python库

截图只是冰山一角,全貌需要大家自行探索了

import random
from pytools import pytools

tool_client = pytools.pytools()
all_supports = tool_client.getallsupported()
tool_client.execute(random.choice(list(all_supports.values())))

https://github.com/CharlesPikachu/pytools

amazing-qr

可以生成动态、彩色、各式各样的二维码,真是个有趣的库。

#3 -n, -d
amzqr https://github.com -n github_qr.jpg -d .../paths/

https://github.com/x-hw/amazing-qr

sh

sh 是一个成熟的,用于替代 subprocess 的库,它允许我们调用任何程序,看起来它就是一个函数一样。

$> ./run.sh FunctionalTests.test_unicode_arg

https://github.com/amoffat/sh

tqdm

强大、快速、易扩展的 Python 进度条库。

from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10000)):
...

https://github.com/tqdm/tqdm

loguru

一个让 Python 记录日志变得简单的库。

from loguru import logger

logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")

https://github.com/Delgan/loguru

click

Python 的第三方库,用于快速创建命令行。支持装饰器方式调用、多种参数类型、自动生成帮助信息等。

import click

@click.command()
@click.option("--count", default=1, help="Number of greetings.")
@click.option("--name", prompt="Your name", help="The person to greet.")
def hello(count, name):
"""Simple program that greets NAME for a total of COUNT times."""
for _ in range(count):
click.echo(f"Hello, {name}!")

if __name__ == '__main__':
hello()

Output:

$ python hello.py --count=3
Your name: Click
Hello, Click!
Hello, Click!
Hello, Click!

KeymouseGo

Python 实现的精简绿色版按键精灵,记录用户的鼠标、键盘操作,自动执行之前记录的操作,可设定执行的次数。在进行某些简单、单调重复的操作时,使用该软件可以十分省事儿。只需要录制一遍,剩下的交给 KeymouseGo 来做就可以了。

那些有趣好玩强大的Python库

https://github.com/taojy123/KeymouseGo

以上是那些有趣好玩强大的Python库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
Python vs. C:了解关键差异Python vs. C:了解关键差异Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

达到python目标:每天2小时的力量达到python目标:每天2小时的力量Apr 20, 2025 am 12:21 AM

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

最大化2小时:有效的Python学习策略最大化2小时:有效的Python学习策略Apr 20, 2025 am 12:20 AM

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

在Python和C之间进行选择:适合您的语言在Python和C之间进行选择:适合您的语言Apr 20, 2025 am 12:20 AM

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python与C:编程语言的比较分析Python与C:编程语言的比较分析Apr 20, 2025 am 12:14 AM

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天2小时:Python学习的潜力每天2小时:Python学习的潜力Apr 20, 2025 am 12:14 AM

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

视觉化网页开发工具

SublimeText3 英文版

SublimeText3 英文版

推荐:为Win版本,支持代码提示!

螳螂BT

螳螂BT

Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

好用的JavaScript开发工具