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隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息化技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為越來越多公司和組織必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施之一。通過數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以容易地管理和訪問海量的數(shù)據(jù)。然而，任何一臺(tái)服務(wù)器或數(shù)據(jù)庫都不可避免地會(huì)出現(xiàn)故障或出現(xiàn)安全漏洞，這也就需要有一些工具來幫助進(jìn)行監(jiān)控和管理。就是一個(gè)非常有用的工具。
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Python是一種高層級(jí)的編程語言，具有易學(xué)、簡潔、易于維護(hù)、高效等優(yōu)點(diǎn)，因此被越來越多的開發(fā)人員所喜愛。同時(shí)，Python也是非常流行的數(shù)據(jù)分析和控制工具，許多互聯(lián)網(wǎng)公司和大型企業(yè)都在使用Python進(jìn)行自動(dòng)化工作。
在數(shù)據(jù)庫監(jiān)控工具的應(yīng)用方面，Python也能夠發(fā)揮很大的作用。因?yàn)镻ython可以輕松地操作數(shù)據(jù)庫，它可以讀取和寫入數(shù)據(jù)庫，獲取、更新和刪除數(shù)據(jù)，甚至可以執(zhí)行復(fù)雜的查詢。同時(shí)，Python還可以實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫的交互，構(gòu)建可視化的用戶界面，從而更加方便地管理數(shù)據(jù)庫。
的主要作用是監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)及其性能。它可以自動(dòng)檢測數(shù)據(jù)庫是否有異?；蝈e(cuò)誤，發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障的問題。同時(shí)，Python開發(fā)的監(jiān)控工具還可以記錄數(shù)據(jù)庫的歷史操作記錄，并提供實(shí)時(shí)性能監(jiān)控。
在實(shí)際應(yīng)用中，可以監(jiān)控任何類型的數(shù)據(jù)庫，如MySQL、Oracle、PostgreSQL等。通過使用Python編寫，可以在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫時(shí)使用到各種Python的功能和庫，比如PyMySQL、psycopg2等數(shù)據(jù)庫庫，以及Pandas、numpy等數(shù)據(jù)分析庫。
除了監(jiān)控基本的數(shù)據(jù)庫性能和穩(wěn)定性，Python編寫的監(jiān)控工具也可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的功能，如包括配置和管理多個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例，自動(dòng)分配和管理分布式數(shù)據(jù)庫，實(shí)時(shí)報(bào)警提醒等。因此，已經(jīng)成為企業(yè)控制數(shù)據(jù)庫安全、管理成本的一種必備工具。
在未來，的應(yīng)用也有很大的潛力。由于Python的流行和易用性，越來越多的開發(fā)者將會(huì)使用Python編寫他們自己的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控工具。這也將有助于提高數(shù)據(jù)庫管理的效率和安全性，使得互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更加高效和可靠。
綜上所述，是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以有效的監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)庫，提高數(shù)據(jù)庫管理的效率和安全性。因此，這種工具將會(huì)在未來越來越廣泛地應(yīng)用在企業(yè)和組織的數(shù)據(jù)管理中。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- python可以用來干嘛
- Python 常用的標(biāo)準(zhǔn)庫以及第三方庫有哪些
python可以用來干嘛
·Web應(yīng)用開發(fā)
Python常被用于Web開發(fā)，隨著Python的Web開發(fā)框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發(fā)者們可以更輕松地開發(fā)和管理復(fù)雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運(yùn)行Python編寫的Web程序，舉個(gè)最直觀的例子，全球更大的搜索引擎
Google，在其網(wǎng)絡(luò)搜索系統(tǒng)中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經(jīng)常訪問的集電影、讀書、音樂于一體的豆瓣網(wǎng)(如圖 1 所示)，也是使用 Python
實(shí)現(xiàn)的。不僅如此，全球更大的視頻網(wǎng)站 Youtube 以及 Dropbox(一款網(wǎng)絡(luò)文件同步工具)也都是用 Python 開發(fā)的。
·自動(dòng)化運(yùn)維
Python 是標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)組件，可以在終端下直接運(yùn)行 Python。有一些 Linux 發(fā)行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。另外，Python
標(biāo)準(zhǔn)庫中包含了多個(gè)可用來調(diào)用操作系統(tǒng)功能的庫。例如，通過 pywin32 這個(gè)軟件包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務(wù)以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我們能夠直接調(diào)用 .Net Framework。
·人工智能領(lǐng)域
人工智能是現(xiàn)如今非?；鸬囊粋€(gè)方向， Python
在人工智能領(lǐng)域內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)發(fā)展而來的人工智能，其本質(zhì)上已經(jīng)無法離開
Python 的支持了。
·網(wǎng)絡(luò)爬蟲
Python語言很早就用來編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲。從技術(shù)層面上將，Python
提供有很多服務(wù)于編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發(fā)
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數(shù)據(jù)類型。除此之外，Python
可以直接調(diào)用 Open GL 實(shí)現(xiàn) 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術(shù)基礎(chǔ)。事實(shí)上，有很多 Python 語言實(shí)現(xiàn)的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。
Python主要有以下五大主要應(yīng)用：
一、Web開發(fā)
Python的誕生歷史比Web還要早，由于Python是一種解釋型的腳本語言，開發(fā)效率高，所以非常適合用來做Web開發(fā)。
Python有上百種Web開發(fā)框架，有很多成熟的模板技術(shù)，選擇Python開發(fā)Web應(yīng)用，不但開發(fā)效率高，而且運(yùn)行速度快。
常用的web開發(fā)框架有：Django、Flask、Tornado 等。
許多知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)將python作為主要開發(fā)語言：豆瓣、知乎、果殼網(wǎng)、Google、NASA、YouTube、Facebook……
二、網(wǎng)絡(luò)爬蟲
許多人對編程的熱情始于好奇，終于停滯。
距離真槍實(shí)干做開發(fā)有技術(shù)差距，也無人指點(diǎn)提帶，也不知當(dāng)下水平能干嘛？就在這樣的疑惑循環(huán)中，編程技能止步不前，而爬蟲是更好的進(jìn)階方向之一。
三、人工智能
人工智能是現(xiàn)在非?；鸬囊粋€(gè)方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力?，F(xiàn)在釋放出來的幾個(gè)非常有影響力的AI框架，大多是Python的實(shí)現(xiàn)，為什么呢？
因?yàn)镻ython有很多庫很方便做人工智能，比如numpy, scipy做數(shù)值計(jì)算的，sklearn做機(jī)器學(xué)習(xí)的，pybrain做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，matplotlib將數(shù)據(jù)可視化的。在人工智能大范疇領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應(yīng)用。
四、數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析處理方面，Python有很完備的生態(tài)環(huán)境?！贝髷?shù)據(jù)”分析中涉及到的分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計(jì)算邏輯，這無論對于數(shù)據(jù)科學(xué)家還是對于數(shù)據(jù)工程師而言都是十分便利的。
五、自動(dòng)化運(yùn)維
Python對于服務(wù)器運(yùn)維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發(fā)行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進(jìn)行批量化的文件部署和運(yùn)行調(diào)整都成了Linux服務(wù)器上很不錯(cuò)的選擇。
Python因語法簡潔、上手簡單、功能強(qiáng)大特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、爬蟲、自動(dòng)化運(yùn)維、人工智能、大數(shù)據(jù)、游戲開發(fā)等領(lǐng)取。
1、做日常任務(wù)，比如下載視頻、MP3、自動(dòng)化操作excel、自動(dòng)發(fā)郵件。
2、做網(wǎng)站開發(fā)、web應(yīng)用開發(fā)，很多著名的網(wǎng)站像知乎、YouTube就是Python寫的。
許多大型網(wǎng)站就是用Python開發(fā)的，例YouTube、Instagram，還有國內(nèi)的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。
3、做網(wǎng)絡(luò)游戲的后臺(tái)，很多在線游戲的后臺(tái)都是Python開發(fā)的。
4、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維。
① Web開發(fā)：眾多大型網(wǎng)站均為 python 開發(fā)。
② 爬蟲：
現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，爬蟲是屬于運(yùn)營的比較多的一個(gè)場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的，如果你對采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)感興趣，爬蟲工程師將會(huì)是一個(gè)很好的選擇。
③ 數(shù)據(jù)分析：
一般我們用爬蟲爬到了大量的數(shù)據(jù)之后，我們需要處理數(shù)據(jù)用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數(shù)據(jù)，在這方面關(guān)于數(shù)據(jù)分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖，而利Pandas和Numpy、scipy則可以簡單地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、回歸等計(jì)算。
④ 人工智能：
Python近年來被人們熟知的主要原因就是人工智能領(lǐng)域的興起。
Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域一直有著較好的聲譽(yù)，其簡潔清晰的語法以及豐富的計(jì)算工具，深受此領(lǐng)域開發(fā)者喜愛。
python 由于具有編寫簡單、改動(dòng)少等特點(diǎn)。特別適合用在機(jī)器學(xué)習(xí)方向。并且提供了豐富的庫。減少了學(xué)習(xí)人工智能的成本。
整理了Python的7大就業(yè)方向，希望大家能找到適合自己的，然后學(xué)習(xí)下去，完成人生的目標(biāo)。
1、Web開發(fā)（Python后端）
Python有很多優(yōu)秀的Web開發(fā)框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個(gè)網(wǎng)站。當(dāng)需要一個(gè)新功能時(shí)，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創(chuàng)型公司的一致歡迎。
像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網(wǎng)站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級(jí)流量的大站，都構(gòu)建在Python之上。
平均薪資：15~20K
技能要求：前端基礎(chǔ)、Python基礎(chǔ)、主流Python Web框架（Flask、Django等）、數(shù)據(jù)庫等
2、Python爬蟲工程師
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯(lián)網(wǎng)的信息，也是小伙伴們?nèi)肟覲ython的之一驅(qū)動(dòng)力?？咳肆σ恍瞧诓拍芡瓿傻墓ぷ鳎闩葜Х?、跑10分鐘爬蟲即可，又裝X又實(shí)用，學(xué)會(huì)Python爬蟲后，即使不做程序員的工作也能加分不少。
平均薪資：15~25K
技能要求：前端基礎(chǔ)、Python爬蟲庫、數(shù)據(jù)庫、反爬等
友情提示：注意法律風(fēng)險(xiǎn)
3、Python數(shù)據(jù)分析師
這個(gè)時(shí)代，數(shù)據(jù)和黃金一樣寶貴，現(xiàn)在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產(chǎn)品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 “定制化推薦” 的老手。
可以說，所有的商業(yè)公司都需要這樣一個(gè)角色，Python數(shù)據(jù)分析師也成了目前最火的職業(yè)之一。
Python是目前數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中，最常用的語言。學(xué)會(huì)Python后，基本可以滿足數(shù)據(jù)分析經(jīng)理的招聘需求。
平均薪資：10~25K
技能要求：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、Python的數(shù)據(jù)分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)框架（高端職位需要）
4、AI工程師
人工智能是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網(wǎng)站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術(shù)的淚水，當(dāng)然這些職位的要求也相對較高。
Python是人工智能時(shí)代的頭牌語言，不管是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）還是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調(diào)用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程師的必備技能之一。
薪資：20~40K
技能要求：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、Python、數(shù)據(jù)分析庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架
5、自動(dòng)化運(yùn)維工程師
運(yùn)維工程師經(jīng)常要監(jiān)控上百臺(tái)機(jī)器的運(yùn)行，或同時(shí)部署的情況。使用Python可以自動(dòng)化批量管理服務(wù)器，起到1個(gè)人頂10個(gè)人的效果。
自動(dòng)化運(yùn)維也是Python的主要應(yīng)用方向之一，它在系統(tǒng)管理、文檔管理方面都有很強(qiáng)大的功能。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、數(shù)據(jù)庫、openpyxl庫等
6、自動(dòng)化測試工程師
測試的工作是枯燥和重復(fù)的，在過去，每次產(chǎn)品更新，都要重復(fù)測試一遍，效率低而且容易出錯(cuò)。
Python提供了很多自動(dòng)化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復(fù)工作，Python自動(dòng)化測試也變得越來越流行。
平均薪資：10~20K
技能要求：Python、自動(dòng)化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發(fā)
Python游戲開發(fā)的招聘集中在游戲服務(wù)器領(lǐng)域，主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)游戲的服務(wù)器功能開發(fā)、性能優(yōu)化等工作。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、數(shù)據(jù)庫、Nginx等
通過以上一系列的講解，相信各位剛?cè)腴TPython編程語言的人，對于Python主要用來做什么這個(gè)問題有了一定的了解。Python編程語言應(yīng)用廣泛，就業(yè)方向也是十分廣闊，當(dāng)下正是學(xué)習(xí)Python的好時(shí)機(jī)。
Python 常用的標(biāo)準(zhǔn)庫以及第三方庫有哪些
參考：知乎
Python 常用的標(biāo)準(zhǔn)庫以及第三方庫
standard libs:
itertools
functools 學(xué)好python有必要掌握上面這兩個(gè)庫吧，
re 正則
subprocess 調(diào)用shell命令的神器
pdb 調(diào)試
traceback 調(diào)試
pprint 漂亮的輸出
logging 日志
threading和multiprocessing 多線程
urllib/urllib2/httplib http庫，httplib底層一點(diǎn)，推薦第三方的庫requests
os/sys 系統(tǒng)，環(huán)境相關(guān)
Queue 隊(duì)列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash算法
cvs
json/simplejson python的json庫，據(jù)so上的討論和benchmark，simplejson的性能要高于json
timeit 計(jì)算代碼運(yùn)行的時(shí)間等等
cProfile python性能測量模塊
glob 類似與listfile，可以用來查找文件
atexit 有一個(gè)注冊函數(shù)，可用于正好在腳本退出運(yùn)行前執(zhí)行一些代碼
dis python 反匯編，當(dāng)對某條語句不理解原理時(shí)，可以用dis.dis 函數(shù)來查看代碼對應(yīng)的python 解釋器指令等等。
3th libs:
paramiko ssh python 庫
selenium 瀏覽器自動(dòng)化測試工具selenium的python 接口
lxml python 解析html,xml 的神器
mechanize Stateful programmatic web browsing
pycurl cURL library module for Python
Fabric Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
xmltodict xml 轉(zhuǎn) dict，真心好用
urllib3 和 requests: 當(dāng)然其實(shí)requests就夠了 Requests: HTTP for Humans
flask web 微框架
ipdb 調(diào)試神器，同時(shí)推薦ipython！結(jié)合ipython使用
redis redis python接口
pymongo mongodbpython接口
PIL python圖像處理
mako python模版引擎
numpy ， scipy 科學(xué)計(jì)算
matplotlib 畫圖
scrapy 爬蟲
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服務(wù)器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用來運(yùn)行shell 模塊的 極佳選擇
Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環(huán)境管理
管理 Python 版本和環(huán)境的工具
p – 非常簡單的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環(huán)境中執(zhí)行命令。
virtualenv – 創(chuàng)建獨(dú)立 Python 環(huán)境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴(kuò)展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關(guān)系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關(guān)系更新的一組工具。
conda – 跨平臺(tái)，Python 二進(jìn)制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發(fā)的新標(biāo)準(zhǔn)，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務(wù)和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務(wù)和打包/測試/分發(fā)工具。
localshop – 本地 PyPI 服務(wù)（自定義包并且自動(dòng)對 PyPI 鏡像）。
分發(fā)
打包為可執(zhí)行文件以便分發(fā)。
PyInstaller – 將 Python 程序轉(zhuǎn)換成獨(dú)立的執(zhí)行文件（跨平臺(tái)）。
dh-virtualenv – 構(gòu)建并將 virtualenv 虛擬環(huán)境作為一個(gè) Debian 包來發(fā)布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執(zhí)行文件或擴(kuò)展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變?yōu)楠?dú)立軟件包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變?yōu)楠?dú)立軟件包（Windows）。
pynsist – 一個(gè)用來創(chuàng)建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構(gòu)建工具
將源碼編譯成軟件。
buildout – 一個(gè)構(gòu)建系統(tǒng)，從多個(gè)組件來創(chuàng)建，組裝和部署應(yīng)用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構(gòu)建工具。
fabricate – 對任何語言自動(dòng)找到依賴關(guān)系的構(gòu)建工具。
PlatformIO – 多平臺(tái)命令行構(gòu)建工具。
PyBuilder – 純 Python 實(shí)現(xiàn)的持續(xù)化構(gòu)建工具。
SCons – 軟件構(gòu)建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級(jí)交互式Python解析器， 構(gòu)建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網(wǎng)際郵件擴(kuò)充協(xié)議）類型檢測。
imghdr – （Python 標(biāo)準(zhǔn)庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標(biāo)準(zhǔn)庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進(jìn)行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標(biāo)準(zhǔn)庫）跨平臺(tái)的、面向?qū)ο蟮穆窂讲僮鲙臁?/p>
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向?qū)ο蟮姆绞讲僮魑募湍夸?/p>
watchdog – 管理文件系統(tǒng)事件的 API 和 shell 工具
日期和時(shí)間
操作日期和時(shí)間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時(shí)間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用于解析手寫格式的時(shí)間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴(kuò)展。
delorean- 解決 Python 中有關(guān)日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個(gè)用來處理時(shí)間和日期的Python庫。靈感來自于Moment.js。
PyTime – 一個(gè)簡單易用的Python模塊，用于通過字符串來操作日期/時(shí)間。
pytz – 現(xiàn)代以及歷史版本的世界時(shí)區(qū)定義。將時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數(shù)來幫助用戶進(jìn)行常用的日期和時(shí)間操作。
文本處理
用于解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字符編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標(biāo)準(zhǔn)庫)幫助我們進(jìn)行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速計(jì)算編輯距離以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字符和數(shù)字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實(shí)現(xiàn)。
shortuuid – 一個(gè)生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉(zhuǎn)換形式 。
uniout – 打印可讀的字符，而不是轉(zhuǎn)義的字符串。
xpinyin – 一個(gè)用于把漢字轉(zhuǎn)換為拼音的庫。
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