你必須知道的10個Python第三庫
1. BeautifulSoup
Beautiful Soup是一個可以從HTML，XML進行提取文件的Python庫，日常我們使用爬蟲進行數據抓取回來之后，往往需要進行數據解析。
使用它能讓你開心愉快提取里面的爬回來的數據。
2. Arrow
用過datetime標準庫的同學都知道，這個庫每次需要import各種時間模塊格式化，非常不友好，arrow直接接受各種時間(datetime，date，timestamp)類型轉化為Arrow類型，然后進行各種格式化操作，非常方便。很是人性化，簡直是居家旅行必備良藥
3. Requests
題圖就是requests的logo，這個庫使用量之大，Python開發者應該是無人不知無人不曉。
requests是日常網絡庫使用最頻繁的一個，不管是用于正式還是測試，它完全滿足與日常網絡的需求，非常人性化，簡單好用。
requests目前在github有36+的star，除了功能強大，源碼也是寫的非常贊。五星推薦
4. Fabric
對于少量服務器，日常自動化發布配置，與服務器交互只需要配置一個fabfile.py的自動化腳本就行，非常簡單方便。如果需要更多配置運維可以使用ansible，這個后期我單獨和大家討論。
5. Statsd
作為一枚開發同學，服務器API性能，耗時監控是一個很重要的數據，我們需要收集起來進行實時分析。
statsd是一個網絡守護進程，通過Python客戶端，我們可以統計監聽API數據發送到服務端，比如ES，influxdb，promethues，并且用Grafana進行數據展示。
6. Gevent
gevent是基于協程的Python網絡庫，通過gevent使的協程的使用變得非常簡單，遇到阻塞你不需要顯示切換，程序會進行自動調度。使用非常廣泛，在部署flask，celery往往會加入gevent提高服務性能。
7. Supervisor
之前文章提到過supervisor可以大大方便我們進行進程管理，開始，重啟，停止，查看日志等等。
8. Voluptuous
這個庫估計很多同學不知道，主要是日常寫API的時候進行數據校驗，當前端API傳遞參數過多的時候，這個庫，可以通過裝飾器的方式提前進行校驗數據邏輯，大大降低了你在代碼邏輯校驗數據的耦合，強烈推薦后端的同學使用。
9. Raven
單純這個名字大家可能不那么敏感，但是sentry大家肯定就知道了。
這個庫就是sentry服務的SDK包。對于日常郵件報警我們通過安裝了這個包配合sentry后端服務，就能夠進行各種郵件報警的錯誤收集。
另外通過設置日志等級，我們能輕松通過logger進行觸發報警。
這個包適合多個語言，不僅僅是Python語言之下。
10. uWSGI
uWSGI這個是一個web服務器，它實現了WSGI協議、uwsgi、http等協議，我們在Python日常部署文章提到過，主要通過Nginx + uWSGI 拉動我們應用服務(比如Django)提高服務吞吐量。
