那些被低估了的 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

1. Knock Knock:从Python发送通知到移动设备、桌面或电子邮件。
2. tqdm:可扩展的Python和CLI进度条，内置对pandas的支持。
3. Colorama:简单的跨平台彩色终端文本。
4. pandas -log:提供熊猫基本操作的反馈。非常适合调试长管道链。
5. Pandas-flavor:扩展pandas DataFrame/Series的简单方法。
6. More-Itertools:增加了类似于itertools的额外功能。
7. 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

1. ftfy:修复mojibake和Unicode文本中的其他故障。
2. janitor:有很多很酷的功能来清理数据。
3. Optimus:另一个数据清理包。
4. 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

1. Pandas-profile:创建一个包含来自pandas DataFrame的统计数据的HTML报告。
2. dabl:允许使用可视化和预处理进行数据探索。
3. pydqc:允许比较两个数据集之间的统计数据。
4. pandas-summary:对panda DataFrames描述功能的扩展。
5. pivottable-js:pands在jupyter notebook的拖放功能。

数据结构

1. 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。
2. Python -bloomfilter:可扩展的Bloom Filter，使用Python实现。
3. datasketch:提供概率数据结构，如LSH、加权MinHash、HyperLogLog等。
4. 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

1. Py-spy: Python程序的采样分析器。
2. pyperf:用于运行Python基准测试的工具箱。
3. 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。
4. Cachier: Python函数的持久、无延迟、本地和跨机缓存。
5. 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

译文：头条号：机器学习与数据分析

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