Python是一门简洁、优美且强大的编程语言，它的强大，很大一部分原因来自于丰富的第三方工具包。
通过这些第三方工具包，它可以轻松应对机器学习、数据分析、前端、后端等不同种类的需求和工具，这使得它的应用范围几乎覆盖了当前各大主流方向。
就如同前面所说，它的强大，离不开丰富的第三方工具包，pandas、TensorFlow、matplotlib等，这些完善的工具包，让它不仅可以用于模型训练、数据处理，还可以用于开发游戏、数据可视化。
本文，就来给大家介绍9款超级好用的Python工具包。其中，第5款彻底解决了数据分析一大痛点！
pyinspect
在大一些的项目开发过程中，会写很多实现不同功能的函数，久而久之，很多函数的名称都记不太清。
pyinspect[1]可以给你提供强有力的帮助！
你不仅可以在Python代码中像调用函数一样使用它，也可以在命令行下像命令行工具那样使用pyinspect。
pyinspect允许根据函数和类方法的名称搜索它们，并打印出一个清晰的列表，其中包含满足搜索条件的所有函数。你还可以使用pyinspect在终端中直接打印函数的代码，这样就可以在不打开任何文件的情况下提示它所做的工作。
jazzit
如果你的代码在支撑过程中报错了，你该怎么能够感知到这个错误？
当我们执行一个运行时间较长的工程时，不可能一直盯着屏幕，直到它运行完成。
但是，如果这期间它出现了错误，我们却没有感知，这样势必会浪费掉大量时间。
jazzit[2]可以你的代码再运行/出错时播放对应的声音，以此来给你对应的提醒。
安装
$ pip install jazzit
示例
from jazzit import error_track
@error_track("curb_your_enthusiasm.mp3", wait=7)
def run():
for num in reversed(range(10)):
print(10/num)
if __name__ == "__main__":
run()
这样，你就可以对你的代码运行情况有更加直观的感知！
mach-nix
目前Python包/环境管理工具可以说是有非常多的选择，pip、pipenv、conda等。
但是，现有的Python软件包管理工具都无法实现可复用性，而且需要额外的虚拟化层。
而mach-nix旨在通过提供一种简单的使用Nix的方式来解决这些问题。
Nix是一款操作系统包管理工具，和RPM、APT一样。
通过与Nix的结合，mach-nix使得创建和共享Python环境变得更加容易，大大提升了它的可复用性和可移植性。
安装
可以通过pip进行安装：
$ pip install git+git://github.com/DavHau/[email protected]
也可以通过nix进行安装：
$ nix-env -if https://github.com/DavHau/mach-nix/tarball/3.0.1 -A mach-nix
下面，来看一下用mach-nix通过requirements.txt创建Python环境的示例：
$ mach-nix env ./env -r requirements.txt
Papis
Papis是一个功能强大且高度可扩展的基于命令行的文档和书目管理工具。
它可以从Dropbox、rsync、OwnCloud、GoogleDrive等主流网盘进行文档同步。也支持与其他同事进行共享文档，便于团队协作。
Papis还支持文档导出，可以导出bibtex、yaml等格式。
在兼容方面，Papis做的也很好。它可以使用papis-zotero和Zotero这款强大且开源的文献管理工具进行结合使用。
示例
首先，安装papis：
$ pip install papis
其次，下载2份示例PDF文档：
$ wget http://www.gnu.org/s/libc/manual/pdf/libc.pdf
$ wget http://www.ams.org/notices/201304/rnoti-p434.pdf
然后，把这2份文档加入到库中，方便管理：
$ papis add libc.pdf --set author "Sandra Loosemore" --set title "GNU C reference manual" --set year 2018 --set tags programming --confirm
# Get paper information automatically via de DOI
$ papis add --from doi 10.1090/noti963 --set tags programming rnoti-p434.pdf
最后，可以通过papis进行编辑和导出：
$ papis open
$ papis edit
$ apis export --all --bibtex > mylib.bib
PandasGUI
学习Python数据分析，有2个工具包一定会被用到，分别是numpy和pandas。
pandas可以说是Python数据分析中的神器，它可以在Python语言中实现很多SQL语句的功能。而且，还具备很多数据清洗和处理的附加功能。
但是，对比于很多数据库工具，它有一点不好的地方就是，它在可视化方面做的很差。
而PandasGUI的出现，让我大为经验，它能够直接把pandas的DataFrames进行可视化，让我们数据分析过程中对数据有一个更加清晰的认知。
安装
$ pip install pandasgui
或
$ pip install git+https://github.com/adamerose/pandasgui.git
用法
首先，创建一个简单的DataFrames：
import pandas as pd
from pandasgui import show
df = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
show(df)
如果你将代码作为脚本而不是在IPython或Jupyter中运行，则需要这样做：
show(df, settings={'block': True})
Pippi
从事计算机视觉，能够找到很多和图像处理相关的Python库。从事自然语言处理，NLP相关的工具包也是层出不穷。
而音乐作为一种常见的多媒体形式，却鲜有相关的Python工具包。
如果你想通过代码处理一段音乐，然后对它进行控制和调整，就会不知所措、无从下手。
Pippi[3]就可以满足你的这个需求，它是一款用于Python的音乐处理库，它包含了一些方便的音乐数据结构，如SoundBuffer和Wavetable，使得处理音乐变得非常简单。除此之外，它还可以对音乐格式进行转换。
from pippi import dsp
sound1 = dsp.read('sound1.wav')
sound2 = dsp.read('sound2.flac')
# Mix two sounds
both = sound1 & sound2
# Apply a skewed hann Wavetable as an envelope to a sound
enveloped = sound * dsp.win('hann').skewed(0.6)
# Or just a sine envelope via a shortcut method on the `SoundBuffer`
enveloped = sound.env('sine')
# Synthesize a 10 second graincloud from the sound,
# with grain length modulating between 20ms and 2s
# over a triangle shaped curve.
cloudy = enveloped.cloud(10, grainlength=dsp.win('tri', dsp.MS*20, 2))
pylambdarest
当让你用Python写一个REST API接口时，大概率会想到Flask。
而pylambdarest[4]是Flask之外一个非常不错的选择。
它是一款轻量级的框架，用于使用AWS Lambda + API网关构建REST API。
与大多数其他Python框架不同，它不提供任何路由功能，路由由API网关本身处理。
下面通过一个示例来对于pylambdarest与其他工具包的不同之处，
其他工具包
import json
def handler(event, context):
body = json.loads(event["body"])
query_params = event["queryStringParameters"]
path_params = event["pathParameters"]
return {
"statusCode": 200,
"body": json.dumps({
"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"
})
}
pylambdarest
from pylambdarest import route
@route()
def handler(request):
body = request.json
query_params = request.query_params
path_params = request.path_params
return200, {"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"}
当使用API网关和python Lambdas时，最常见的模式是由代理API网关资源触发一个唯一的Lambda。Lambda然后使用类似于Flask的框架来完成所有的路由。在API Gateway + Lambda上下文中，作者认为路由应该由API Gateway本身处理，然后将请求转发给针对每个资源或endoint的特定Lambda函数。
Fixit
Fixit[5]是一个对Flake8进行补充的lint框架。它基于LibCST，这使得提供自动修复成为可能。通过模式匹配、测试工具包和实用工具助手(例如范围分析)，可以很容易地构建Lint规则。它是优化的效率，易于定制。
安装
$ pip install fixit
通过配置fixit规则，可以对Python代码进行静态检查，能够有效的提升Python代码的质量。
isort
Python是一门对语法要求相对宽松的编程语言，因此对于很多Python初学者来说这门语言非常简单。
但是，Python中有很多约定成俗的规则，通过这个规则的约束和遵从，能够提升Python代码的可读性，降低维护成本。
以Python代码中的import为例，就有一定的规则，内置模块、自定义模块、第三方模块的导入都是有一定顺序的。
isort[6]就是针对Python中import部分自动规范化的工具包，通过使用isort，可以迅速按照规则调整模块导入部分。
使用isort之前：
from my_lib import Object
import os
from my_lib import Object3
from my_lib import Object2
import sys
from third_party import lib15, lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8, lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14
import sys
from __future__ import absolute_import
from third_party import lib3
print("Hey")
print("yo")
使用isort之后：
from __future__ import absolute_import
import os
import sys
from third_party import (lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8,
lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14, lib15)
from my_lib import Object, Object2, Object3
print("Hey")
print("yo")
结语
目前，Python已经拥有数不清的第三方工具包。其中，不乏一些非常强大且好用的。
或许，当我们在开发过程中面临一个难题，需要花费很多功夫，开发大量代码才能完成的工作，使用第三方工具包只需要短暂的几行代码就可以解决。
因此，应该善于利用这些好用的工具包，它不仅能够节省时间，提升工作效率，还能够提供很多实用的辅助功能。