五個堪稱瑰寶級的 Python 庫，建議收藏！
Python是一種廣泛使用的高級編程語言，擁有豐富的生態系統和龐大的開發社區。在這個生態系統中，有許多優秀的Python庫，它們為開發者提供了豐富的功能和工具，極大地簡化了開發過程。在本文中，筆者將介紹5個堪稱瑰寶級的Python庫，這些庫在不同領域都有著卓越的表現，無論你是初學者還是經驗豐富的開發者，都值得收藏和掌握。
CleverCSV
CleverCSV是一個非常實用的Python庫，用于處理CSV文件。它具有智能解析、錯誤修復和數據清洗等功能，能夠解決常見的CSV文件處理問題。下面是一個簡單的示例代碼，展示如何使用CleverCSV修復csv文件中的錯誤。
import clevercsv
# 加載CSV文件
reader = clevercsv.Reader('example.csv', max_rows_to_skip=1)
# 讀取第一行（包含標題）
header = next(reader)
# 獲取列名
column_names = header[1:]
# 將列名添加到數據中
for row in reader:
# 移除額外的引號
row = [row[0].strip()] + [row[i].strip() for i in range(1, len(row))]
# 添加缺失的引號
row = ['"' + col + '"' for col in row]
# 獲取當前行的數據
data = list(row)
# 打印當前行的數據
print(data)Science plots
SciencePlots是一款用于科學繪圖的Python工具包。當我們看學術期刊、論文時會看到各種各樣高大上的圖形。會好奇，這么好看的圖到底怎么畫的？是不是很困難？的確，現在很多Python繪圖工具只是關注圖形所表達的數據信息，而忽略了樣式。SciencePlots則彌補了這片空白，它是一款專門針對各種學術論文的科學繪圖工具，例如，science、ieee等。
Drawdata
drawdata是一個用于在 Jupyter Notebook 中繪制數據集的Python庫。它提供了一種方便的方式來可視化數據，幫助你更好地理解數據分布、特征關系以及其他數據特性。在機器學習教學和實踐中，這是一個非常有用的工具。
使用drawdata庫，你可以輕松地在 Jupyter Notebook 中創建各種圖表，如散點圖、線圖、柱狀圖等。這有助于你在探索數據時直觀地展示數據，以便進行數據預處理、特征選擇和模型評估。
KnockKnock
KnockKnock是一個便捷的Python庫，可以幫助你在訓練完成或崩潰時收到通知。它提供了簡單的接口，通過幾行代碼即可設置不同的通知方式，使你能夠及時了解訓練進度和狀態。以下是一個簡單的示例：
from knockknock import email_sender
# 設置郵件發送的配置信息
email_config = {
"email_address": "your_email@example.com",
"password": "your_email_password",
"smtp_server": "smtp.example.com",
"smtp_port": 587,
"receiver_email": "receiver_email@example.com"
}
@email_sender(**email_config)
def train_model():
# 訓練模型的代碼
# ...
# 調用訓練函數
train_model()在這個示例中，通過裝飾train_model函數，使用提供的郵件配置信息設置了郵件發送功能。當訓練完成或崩潰時，將通過電子郵件發送通知。
multipledispatch
multipledispatch 是一個Python庫，用于實現多分派（Multiple Dispatch）的方法重載。它允許根據函數參數的類型來選擇調用不同的函數實現。
在Python中，通常情況下，函數的重載是根據函數名和參數個數來確定的。但是，當函數的參數個數相同但類型不同時，傳統的函數重載機制無法進行區分。這時，multipledispatch 就提供了一種解決方案。示例如下：
from multipledispatch import dispatch
@dispatch(int, int)
def add(x, y):
return x + y
@dispatch(str, str)
def add(x, y):
return x + y
print(add(1, 2)) # 輸出：3
print(add("Hello, ", "World!")) # 輸出：Hello, World!在這個示例中，定義了兩個名為 add 的函數，分別接受兩個整數參數和兩個字符串參數。通過使用 @dispatch 裝飾器，可以根據傳入參數的類型來選擇調用不同的函數實現。
pampy
pampy是一個簡潔而強大的模式匹配庫，用于在Python中進行模式匹配和解構賦值。在傳統的編程中，我們通常使用一系列的 if-elif-else 語句來進行條件判斷和處理不同的情況。而 pampy 提供了一種更簡潔、更可讀的方式來處理這些情況。示例如下：
from pampy import match, _
def process_data(data):
result = match(data,
0, "Zero",
1, "One",
int, "Other integer",
list, "List",
str, lambda s: f"String: {s}",
_, "Other"
)
return result
print(process_data(0)) # 輸出：Zero
print(process_data(1)) # 輸出：One
print(process_data(42)) # 輸出：Other integer
print(process_data([1, 2, 3])) # 輸出：List
print(process_data("Hello")) # 輸出：String: Hello
print(process_data(True)) # 輸出：Other在這個示例中，定義了一個 process_data 函數，用于根據不同的輸入數據進行處理。使用pampy的match函數，對輸入的數據進行模式匹配，并且根據匹配到的模式進行相應的處理。
