python有趣的第三方库_哪些 Python 库让你相见恨晚？

最近程沉迷于github，无法自拔，看到各种各样新奇又实用的第三方库。网络上有很多python库的排名、汇总，但总觉得不够具体生动。

我希望能在这里持续更新我喜欢的第三方库，力求详实丰富。

专栏里收集了github上更多有趣的python项目，喜欢就关注下哦！Python大数据分析​zhuanlan.zhihu.com

介绍的大体流程是：库名、类型、github star、功能、使用方法、案例、学习资料。

第一部分：数据可视化

pyecharts

类型：可视化图表设计

GitHub Star ：5985

功能：简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有

支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目

多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

使用方法：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()

bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])

bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])

# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件

# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")

bar.render()

案例：

学习资料：

Superset

类型：开源的 企业级 轻量BI工具

GitHub star ：24937

功能：创建和分享可视化面板

有丰富的可视化方法来分析数据，且具有灵活的扩展能力

具有可扩展的、高粒度的安全模型，可以用复杂规则来控制访问权限。目前支持主要的认证提供商：DB、OpenID、LDAP、OAuth、和Flask AppBuiler的REMOTE_USER

使用简单的语法，就可以控制数据在UI中的展现方式

与Druid深度结合，可快速的分析大数据

配置缓存来快速加载仪表盘

Superset最初是在http://Druid.io的基础上设计的，但是通过使用SQLAlchemy（一种与大多数常见数据库兼容的Python ORM），迅速扩展了范围以支持其他数据库。

使用方法：

安装好后，启动浏览器端，添加数据源，搭建可视化面板，分享，导出

1、安装：教程1、教程2

案例：

查看仪表板

数据切片和切块

使用SQL Lab查询和可视化数据

可视化地理空间数据

从各种可视化中进行选择

学习资源：官方文档

plotly

类型：非常著名且强大的交互式开源数据可视化框架

GitHub star ：5235

功能：交互式开源可视化框架，支持超过40种独特图表类型，涵盖统计、财务、地理、学术、三维等。

建立在Javascript plotly库基础上，能使python用户创建基于web的可交互的可视化作品，其能在jupyter notebook上展示，而且可以导出为HTML。

plotly还可以在非web编辑器上（如pycharm、spyder）绘制图表

能导出出版级别的图片

使用方法：

import plotly.express as px

iris = px.data.iris()

fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length")

fig.show()

案例：

学习资源：官方文档

Bokeh

类型：服务于浏览器的炫酷的交互式可视化库

GitHub star ：11061

功能：专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库

提供优雅简洁的多功能可视化展示，能快速创建图表、仪表板和可视化应用

可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。

独立的HTML文档或服务端程序

可以处理大量、动态或数据流

支持Python (或Scala, R, Julia…)

不需要使用Javascript

使用方法：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 创建图表

p = figure(plot_width=300, plot_height=300, tools="pan,reset,save")

# 图表中添加圆

p.circle([1, 2.5, 3, 2], [2, 3, 1, 1.5], radius=0.3, alpha=0.5)

# 定义输出形式

output_file("foo.html")

# 展示图表

show(p)

案例：

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