22 个最常见的Python包

是它可以借助打包以下，通常以 requirements.txt 元数据的形式借助。该元数据能选择打相关联所须旧尤其版本的详细规范。大多数 Python 这两项都打相关联这样的元数据。 如果结合应用于 pip 与 virtualenv （以下之从前的 #57），就可以创始可得出的隔离环境污染，同时可能可能会干扰最上层种系统，相反。要探究越来越多细节，代为查阅这一段话：

5 Python-dateutil

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python-dateutil模块化借助了对基准datetime模块化的强盛扩展。我的经验是，举例来说的Python datetime缺失哪些基本功能，python-dateutil就能补足那小块。

你可以用这个努花钱很多令人兴奋的事。其之从前，我断定的一个尤其可靠的基本功能就是：模糊求解日志元数据之从前的时间表，例如：

from dateutil.parser import parse

logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'timestamp = parse(log_line, fuzzy=True)print(timestamp)# 2020-01-01 00:00:01

6 Requests

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Requests建立在我们的 #1 努——urllib3系统化上。它让 Web 代为求愈发最简便。相比urllib3来说，很多人弱爱这个打包。而且应用于它的最终软件似乎也比urllib3越来越多。后者越来越弱最上层，并且显然它对在表面上的操控级别，它一般是作为其他这两项的贫乏项。

下面这个举例来说说明 requests 用好像有多简便：

import requests

r = requests.get('', auth=('user', 'pass'))r.status_code# 200r.headers['content-type']# 'application/json; charset=utf8'r.encoding# 'utf-8'r.text# u'{"type":"User"...'r.json# {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}

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元数据

7 S3transfer

这 里面把 #3、#7、#17 和 #22 放到独自讲解，因为它们的的关系十分深厚。

8 Certifi

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小锁说道我们此网站已应用于 SSL 保护

密码学操作过程是基于 SSL ACCA的，并且这些 SSL ACCA由受重用的公司或非营利的组织（如 LetsEncrypt）创始。这些的组织应用于他们的（之从前间）ACCA对这些ACCA展开数字署名。

你的应用程序中应用于这些ACCA的公整合表必须以外来正确持续性这些署名，这样就能确保你正查阅的是真实以下内容，并且未人能窥见到通信示意图表。Python 软件也能花钱举例来说事。这就是 certifi 的功用所在。它与 Chrome、Firefox 和 Edge 等网络应用程序中随附的棍子ACCA等价未不算大区别。

Certifi是棍子ACCA的一个精选辑等价，有了它，你的 Python 文档就能正确持续性 SSL ACCA的可信持续性。

如此处所示，许多这两项重用并贫乏 certifi。这也是该这两项排名榜如此之高的状况所在。

certifi PyPI 转发

元数据

9 Idna

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棍子据其 PyPI 转发，idna借助了“对 RFC5891 之从前原则上的客户端之从前该协可能会化该网站（IDNA）协定的赞成。”

似乎你像我一样也是一头雾水，不昨天Idna是什么，有什么用！据知，客户端之从前的该协可能会化该网站（IDNA）是一种用来解决问题打相关联非 ASCII 符号的该网站机制。但是，重构该网站种系统现在借助对基于非 ASCII 符号的该网站赞成。所以，哪有弊端？

弊端在于客户端（例如传真服务端和 Web 应用程序中）不赞成非 ASCII 符号。越来越确切地说，传真和 HTTP 用的协定不赞成这些符号。对许多国家所来说，这没什么弊端，但是像之从前国、俄罗斯、柏林、希腊和印尼等国家所，这是个弊端。最后，来自这些区域内的一群聪明人昨天 IDNA。

IDNA的当从前是两个表达式：ToASCII和ToUnicode。ToASCII可能会将该协可能会 Unicode 域匹配为 ASCII 符号串。ToUnicode则完胜该操作过程。在IDNA打包之从前，这些表达式称为idna.encode和idna.decode，如所罗列文档完整尤其版所示：

import idnaidna.encode('ドメイン.テスト')# b'xn；还有eckwd4c7c.xn；还有zckzah'print(idna.decode('xn；还有eckwd4c7c.xn；还有zckzah'))# ドメイン.テスト

如果你是受虐狂，则可以朗读 RFC-3490 探究这一符号的参考资料。

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10 PyYAML

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YAML是一种示意图表序罗列化JPEG。它的的设计理念是让人类和计算机都能很很难地朗读文档——人类很很难读写它的以下内容，计算机也可以求解它。

PyYAML是 Python 的YAML求解器和发射装置，这意味着它可以读写YAML。它可能会把任何 Python 都可写成YAML：以下、修订尤其版，甚至是类模板都打包括在内。

Python 借助了自己的装配求解器，但是与 Python 的ConfigParser的基本.ini元多线程相比，YAML 借助越来越多基本功能。

例如，YAML可以驱动器任何模板：真值、以下、浮点数等等。ConfigParser可能会将所有以下内容驱动器为在表面上符号串。如果要应用于ConfigParser调用整数，则你无须原则上自己要显式借助一个int：

config.getint(“section”, “my_int”) config[“section”][“my_int”]

YAML还必需任意的 deep trees，虽然不是每个这两项都无须这种的路，但是无须时，它就可以替换成。你似乎有自己的弱好，但是许多这两项都应用于YAML作为装配元数据，所以这个这两项是很受热烈欢迎的。

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元数据

11 Pyasn1

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像后面的IDNA一样，这个这两项也十分可靠：

ASN.1 种类和 DER/BER/CER 符号（X.208）的纯 Python 解决问题

所幸这个仅有数十年历史文化的基准有很多信息必须。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是示意图表序罗列化的启示录。它来自电信行业。毫无疑问你昨天协定缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年旧尤其版本。

ASN.1 描绘出了种系统中间的跨平台应用程序中，以及可以通过该应用程序中邮寄的示意图表在结构上。

还昨天 Certifi（代为参阅 #8）吗？ASN.1 用以表述 HTTPS 协定和其他许多密码学种系统之从前应用于的ACCAJPEG。它也用在了 SNMP、LDAP、Kerberos、UMTS、LTE 和 VOIP 协定之从前。

这是一个十分复杂的规范，并且某些解决问题已被断言满是漏洞。你似乎还可能会喜欢关于 ASN.1 的这个奇怪的 Reddit 帖子。

_old_technologies_asn1/

一个同意，除非你一定可能会无须，否则还是敬而远之吧。但由于它用在很多区域内，因此许多打包都贫乏这个打包。

12 Docutils

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Docutils是一个模块化化种系统，用来将纯自然语言元数据解决问题为很多可靠的JPEG，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能驱动器reStructuredTextJPEG的纯自然语言元数据，这种JPEG是近似于 MarkDown 的易读标示语法。

你似乎都说过，甚至读到 PEP 元数据。

那么什么是 PEP 元数据？较晚的 PEP 元数据，PEP-1 为我们借助很好的解释：

PEP 的意思是 Python 增强美国国可能会。一个 PEP 就是一个的设计元数据，用来向 Python 活动之从前心借助信息，或描绘出 Python 或其操作过程或环境污染的新近基本功能。PEP 应该借助该基本功能的简明的系统以及基本功能的分析方法有。

PEP 元数据应用于比较简便的reStructuredText模板编写，并应用于docutils匹配为JPEG正确的元数据。

Docutils 也是Sphinx的当从前。Sphinx用以创始元数据这两项。如果Docutils是一台机器，则Sphinx就是车间。它起初是为了构建 Python 元数据而创始的，但其他许多这两项也应用于它为文档借助元数据。你似乎现在读到 readthedocs.org 上的元数据，那里面的大多数元数据都是由Sphinx和docutils创始的。

13Chardet

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你可以用chardet模块化来检测元数据或示意图表流的符号集。比如说，无须分析大量随机自然语言时，这可能会很可靠。但你也可以在解决问题远程上传的示意图表，但不昨天用的是什么符号集时应用于它。

加装chardet后，你还有一个名为chardetect的Objective-C基本功能，词如下：

chardetect somefile.txtsomefile.txt: ascii with confidence 1.0

你还能通操作过程式的设计手段应用于这个努，确切参阅元数据。Chardet是requests等许多打包的须求。我真的未多少人可能会单独应用于chardet，所以它这么流行称许是因为这些贫乏项。

14 RSA

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rsa打包是一个纯 Python 的 RSA 解决问题。它赞成：

密码学和截取 署名和正确持续性署名 棍子据 PKCS#1 1.5 尤其版生成密文

它既可以用作 Python 努，也能在Objective-C之从前应用于。

一些似乎：

RSA 是 RonRivest、Adi Shamir 和 Leonard Adleman 三人姓的英文单词。他们在 1977 年研制出该演算法。

RSA 是较晚的攻击者密码学种系统之一，被广泛用以安全示意图表以太网。在这样的密码学种系统之从前，有两个密文：公共以外和所有权以外。你用攻击者密码学示意图表，只能用私钥截取示意图表。

RSA 是一种 slow algorithm。它很少用以从外部密码学软件示意图表。通常，RSA 用以安全传播菱形密文密码学的包涵密文，这样密码学和截取大量示意图表则可能会快速得多。

所罗列文档段展示了如何在一个最简便的用例之从前应用于 RSA：

import rsa

# Bob creates a key pair:(bob_pub, bob_priv) = rsa.newkeys(512)

# Alice ecnrypts a message for Bob# with his public keycrypto = rsa.encrypt('hello Bob!', bob_pub)

# When Bob gets the message, he# decrypts it with his private key:message = rsa.decrypt(crypto, bob_priv)print(message.decode('utf8'))# hello Bob!

推论 Bob 沿用自己的私钥 private，那么 Alice 可以具体他是唯一可以朗读该死讯的人。但是，Bob 不能具体是 Alice 邮寄了该死讯，因为任何人都可以借助并应用于他的攻击者。为断言是她，Alice 可以用她的私钥在邮件上署名。Bob 可以用她的攻击者正确持续性此署名，确保死讯的确是她邮寄的。

诸如google-auth（#37）、oauthlib（#54）、awscli（#17）之类的打包都贫乏rsa打包。很少有人可能会将这个基本功能独立应用于，因为有越来越快速、越来越原生的替代方法有。

15 Jmespath

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在 Python 之从前用 JSON 十分很难，因为它在 Python 修订尤其版上的映射十分好。对我来说，这是它最好的特持续性之一。

实话实说——尽管我现在用 JSON 花钱过很多工作，但我从没都说过这个打包。我只是用 json.loads 并从修订尤其版之从前手动借助示意图表，毫无疑问再进一步整天个反转什么的。

JMESPath，读成为“James path”，使 Python 之从前的 JSON 越来越很难应用于。它必需你新近闻稿持续性地原则上如何从 JSON 元数据之从前提取成分。所罗列是一些基本范例：

import jmespath

# Get a specific elementd = {"foo": {"bar": "baz"}}print(jmespath.search('foo.bar', d))# baz

# Using a wildcard to get all namesd = {"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}}print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d))# [“one”, “two”]

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元数据

16 Setuptools

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它是用以创始 Python 打包的基本功能。不过，其元数据很糟糕。它未简洁描绘出它的功用，并且元数据之从前打相关联无效转发。最好的信息源是这个站点，尤其是这个创始 Python 打包的指南。

17 Awscli

这里面把 #3、#7、#17 和 #22 放到独自讲解，因为它们的的关系十分深厚。

18 Pytz

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像dateutils（#5）一样，这个努可努力你解决问题时间表和间隔时间。有时候，标准时解决问题好像似乎很麻烦。幸好有这样的打包，可以让事愈发简便些。

我自己关于计算机上解决问题间隔时间的经验总结来说是：丝毫在在表面上应用于 UTC。至少当生成供人类驱动器的可用时，才匹配为本地间隔时间。

这是pytz词的范例：

from datetime import datetimefrom pytz import timezone

amsterdam = timezone('Europe/Amsterdam')

ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 10, 27, 6, 0, 0))print(ams_time)# 2002-10-27 06:00:00+01:00

# It will also know when it's Summer Time# in Amsterdam (similar to Daylight Savings Time):ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 6, 27, 6, 0, 0))print(ams_time)# 2002-06-27 06:00:00+02:00

19 Futures

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从 Python 3.2 开始，python 借助current.futures模块化，可努力你解决问题异步拒绝执行。futures 打包是该努适用范围以 Python 2 的 backport。它患病用以 Python3 软件，因为 Python 3 原生借助了该模块化。

正如我之从前写到的，从 2020 年 1 年末 1 日起，Python 2 的官方网站赞成暂缓。愿意我到时再进一步次再进一步来看的时候，这个打包可能可能会再进一步出现在从前 22 名之从前吧。

下面是 futures 的基本范例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorfrom time import sleep

def return_after_5_secs(message):sleep(5)return message

pool = ThreadPoolExecutor(3)

future = pool.submit(return_after_5_secs,("Hello world"))

print(future.done)# Falsesleep(5)print(future.done)# Trueprint(future.result)# Hello World

如你所见，你可以创始一个内存池中并提交一个要由这些内存之一拒绝执行的表达式。同时，你的程序中将继续在主内存之从前试运行。这是并行拒绝执行程序中的简便方法有。

20 Colorama

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应用于 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

这样花钱好像十分很难，确切代为查阅所罗列范例文档：

from colorama import Fore, Back, Style

print(Fore.RED + 'some red text')print(Back.GREEN + 'and with a green background')print(Style.DIM + 'and in dim text')print(Style.RESET_ALL)print('back to normal now')

21 Simplejson

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原生的json模块化有什么弊端，才无须这种高级替代方案呢？并未！仅仅，Python 的json就是simplejson。但是simplejson也有一些好处：

它适用范围以越来越多的 Python 旧尤其版本 。 它比 Python 越来越新近的频率越来越频繁。 它可靠 C 编写的（可选）以外，因此飞行速度十分快速。

你经常可能会在赞成 JSON 的原作者之从前看到所罗列以下内容：

try:import simplejson as jsonexcept ImportError:import json

除非你无须基准努之从前所未的以下内容，否则我只可能会应用于json。Simplejson可以比json快速很多，因为它有一些用 C 解决问题的以外。除非你正在解决问题成千上万个 JSON 元数据，否则这种绝对优势对你来说不是什么大事。还可以就让 UltraJSON，它应该越来越快速一些，因为它几乎所有的文档都是用 C 编写的。

22 Boto3

这里面把 #3、#7、#17 和 #22 放到独自讲解，因为它们的的关系十分深厚。

23 小结

至少至少讲解这 22 个打包毕竟不算，因为排在从前面的许多打包都是像我们这样最终软件感兴趣的。

通过剪辑这份以下，我探究到一些新近的路：

许多排名榜靠从前的 package（打包）都借助某种当从前基本功能，例如解决问题间隔时间、装配元数据、密码学和基准化等。它们往往是其他这两项的贫乏项。 一个近似于的意念是连结持续性。这些打包大多必需你连结到客户端和服务，或赞成其他打包这样花钱 。 剩余的那些是对 Python 的扩展。创始 Python 打包的基本功能、努力创始元数据的基本功能、创始旧尤其版本中间安全持续性的努等。

作者 | Erik-Jan van Baaren

策划 | 万佳

典故 | 指令集美联社

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