那些被低估的Python库
在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。
混合派
- Knock Knock：从Python发送通知到移动设备、桌面或电子邮件。
tqdm：可扩展的Python和CLI进度条，内置对pandas的支持。
Colorama：简单的跨平台彩色终端文本。
pandas -log：提供熊猫基本操作的反馈。非常适合调试长管道链。
Pandas-flavor：扩展pandas DataFrame/Series的简单方法。
More-Itertools：增加了类似于itertools的额外功能。
streamlit：为机器学习项目创建应用程序的简单方法。
数据清理和操作
- ftfy：修复mojibake和Unicode文本中的其他故障。
janitor：有很多很酷的功能来清理数据。
Optimus：另一个数据清理包。
Great-experctations：一个检查数据是否符合预期的好工具。
数据探索和建模
- Pandas-profile：创建一个包含来自pandas DataFrame的统计数据的HTML报告。
dabl：允许使用可视化和预处理进行数据探索。
pydqc：允许比较两个数据集之间的统计数据。
pandas-summary：对panda DataFrames描述功能的扩展。
pivottable-js：pands在jupyter notebook的拖放功能。
数据结构
- Bounter：有效的计数器，使用有限(有界)的数量的内存，无论数据大小。
Python -bloomfilter：可扩展的Bloom Filter，使用Python实现。
datasketch：提供概率数据结构，如LSH、加权MinHash、HyperLogLog等。
ranges：Python的连续范围、范围集和范围令数据结构
性能检查和优化
- Py-spy：Python程序的采样分析器。
pyperf：用于运行Python基准测试的工具箱。
snakeviz：一个浏览器内的Python配置文件查看器，对jupyter notebook有很大的支持。
Cachier：Python函数的持久、无延迟、本地和跨机缓存。
Faiss：用于高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。
原文：
https://towardsdatascience.com/the-most-underrated-python-packages-e22bf6049b5e?gi=f9ed1a098270
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