近年來，隨著人工智能和云計算的蓬勃發展，Python 也迅速成為了網紅語言。它之所以廣受好評，這得益于開源的生態社區。

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使用 Python 編程語言可以讓編程變得容易得多，同時節約了大量的時間成本!今天我給大家再分享 5 個比較實用 Python 模塊，這些模塊技巧將極大提升工作效率!

1、Shutil

Python 武器庫中最被低估的工具之一是 Shutil 模塊，此模塊包含在標準庫中，可以像通常導入語言中的任何模塊一樣導入：

import shutil 

Shutil 模塊是用于操作系統上文件系統的高級別接口。雖然這些調用通常是使用 os 模塊，但鮮為人知的是 shutil 模塊。以下是 Shutil 模塊為一些基本文件操作提供高級調用的一些示例：

import shutil 
shutil.copyfile('mydatabase.db', 'archive.db') 
shutil.move('/src/High.py', '/packages/High') 

2、glob

盡管 glob 模塊在幾乎不如 Lambda 有用，但該模塊在某些情況下卻非常棒，它可用于在目錄中搜索通配符。該模塊的導入方式如下：

import glob 

該模塊可以執行任何典型的文件搜索。這包括使用Unix語法(即*，/等)進行文件搜索。使用方法如下：

glob.glob('*.ipynb') 

它將返回 glob 模塊找到的文件名列表。同時它也可用于聚合數據、處理存儲數據的文件!

3、argparse

argparse 模塊提供了一種更健壯和更深入的方法來解析命令行參數。許多開發操作工具都使用這個模塊，以便可以從 Unix 命令行進行交互。

這對于 Python 開發人員和數據科學人員來說非常有用。我們來導入此模塊：

import argparse 

為了使用該模塊，我們將構建一個新類型，該類型將成為參數解析器：

parser = argparse.ArgumentParser(prog = 'top',description = 'Show top lines from the file') 

現在，我們向這個新讀取器添加參數。我們創建一個參數，該參數可以傳遞，以確定從每個文件打印的行數：

parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10) 

我添加了幾個關鍵詞參數，其中一個參數將提供數據類型，另一個參數是調用文件時沒有設置此參數的默認值。現在，我們可以通過調用新參數解析器 parse_args() 函數來獲取參數：

args = parser.parse_args() 

現在，我們可以調用此 Python 文件進行編譯，同時輕松地從 Bash 提供必要的參數。

python top.py --lines=5 examplefile.txt 

4、Statistics

科學計算的另一個包是統計模塊。此模塊提供了一些基本統計信息，這些統計信息可能不像 SciPy 那樣深入，但仍足以滿足進行數據分析使用，而且非常好用!

import statistics as st 

這個模塊提供了大量有用的統計功能，當然值得一試!

import statistics as st 
st.mean(data)  
st.median(data)  
st.variance(data) 

5、zlib

zlib 模塊是使用 Python 壓縮數據的一個全功能解決方案，按照如下方式導入：

import zlib 

在 zlib 模塊中，最重要的功能可能是壓縮()和解壓縮()，操作如下：

h = " Hello, it is me, you're friend!" 
print(len(h)) 
t = zlib.compress(h) 
print(len(t)) 
z = decompress(t) 
print(len(z)) 

結論

這些工具在處理復雜任務時非常方便，可以節省大量時間。這只是一些我比較喜歡的模塊，但還有很多!如果你感興趣，可以持續關注!