一、Faker

生產(chǎn)環(huán)境通常具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。把它放到測(cè)試環(huán)境中并不容易。我們必須對(duì)從生產(chǎn)到測(cè)試環(huán)境的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記化，這通常會(huì)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為亂碼。

此外，在欺詐行業(yè)，我們需要找出欺詐身份。為了生成假PII（個(gè)人可識(shí)別信息），我使用了一個(gè)名為Faker的包，這是一個(gè)很酷的軟件包，可以讓你創(chuàng)建一個(gè)帶有地址、名字等的假PII。

以上是一些虛假數(shù)據(jù)的例子。帶有 GAN 假圖像的假數(shù)據(jù)可以給出一個(gè)真實(shí)的人。

二、Pywebio

我們知道 Flask 適用于 Python 端的表單、UI 和 restapi。然而，如果想要一個(gè)簡(jiǎn)單的表單，F(xiàn)lask就不太適用了。通常用 Pywebio 來創(chuàng)建，它會(huì)創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單、干凈的UI。所有的代碼都是用普通的python編寫的，并且我們不用額外學(xué)新東西！

# A simple script to calculate BMI
from pywebio.input import input, FLOAT
from pywebio.output import put_text

def bmi():
    height = input("Input your height(cm)：", type=FLOAT)
    weight = input("Input your weight(kg)：", type=FLOAT)

    BMI = weight / (height / 100) ** 2

    top_status = [(16, 'Severely underweight'), (18.5, 'Underweight'),
                  (25, 'Normal'), (30, 'Overweight'),
                  (35, 'Moderately obese'), (float('inf'), 'Severely obese')]

    for top, status in top_status:
        if BMI = top:
            put_text('Your BMI: %.1f. Category: %s' % (BMI, status))
            break

if __name__ == '__main__':
    bmi()

在幾秒鐘內(nèi)，它轉(zhuǎn)換為一個(gè)前端 UI 網(wǎng)頁(yè)。我們還可以編寫一些會(huì)話并處理輸入和輸出，查看他們的文檔以獲取詳細(xì)信息。

三、Airflow

Airflow 是我最喜歡的軟件包之一，它是一種工作流管理工具，在 MLOPS 中經(jīng)常被低估和較少使用，它還可以用于特定的執(zhí)行間隔、重新訓(xùn)練模型、批處理、網(wǎng)站抓取、投資組合跟蹤、自定義新聞提要等。

在工作流程方面，選項(xiàng)是無限的，它還可以連接到特定服務(wù)的云服務(wù)商。代碼可以用 python 寫，在 UI 上可以看到執(zhí)行，非常棒。工作流也可以按特定時(shí)間間隔進(jìn)行安排。

四、Loguru

Logger 是我討厭但又不得不使用的工具，它是調(diào)試應(yīng)用程序的最佳方法之一。但是，logger 里面的日志太多了，讓人比較煩。而 Loguru 在某種程度上就比較友好，它雖不能解決所有挑戰(zhàn)，但是它很容易添加日志語句并為其添加更多調(diào)試。

from loguru import logger

logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")

它還有助于拆分文件并執(zhí)行清理，因此我們不需要查看所有歷史日志。

logger.add("file_1.log", rotation="500 MB")    # Automatically rotate too big file
logger.add("file_2.log", rotation="12:00")     # New file is created each day at noon
logger.add("file_3.log", rotation="1 week")    # Once the file is too old, it's rotated

logger.add("file_X.log", retention="10 days")  # Cleanup after some time

logger.add("file_Y.log", compression="zip")    # Save some loved space

你還可以使用參數(shù) backtrace 來回溯執(zhí)行。

簡(jiǎn)而言之，在生產(chǎn)環(huán)境中使用這個(gè)包來調(diào)試應(yīng)用程序或 AI 模型訓(xùn)練是值得的。

五、Pydash

通常在數(shù)據(jù)清洗或處理中，我們要處理大量的數(shù)據(jù)清洗。這些是一些較小的項(xiàng)目，需要時(shí)間。例如，如何展平列表？當(dāng)然，你可以寫一個(gè)清單，但是如果有一個(gè)快速功能來執(zhí)行這些操作呢？

這就是Pydash閃耀的地方，它成為了我的快速轉(zhuǎn)到庫(kù)，其中包含一系列python實(shí)用程序。

以上只是一個(gè)小例子，它包含很多功能，絕對(duì)值得一看。

六、Weights Biases

WANDB是跟蹤和可視化機(jī)器學(xué)習(xí)管道最有用的包之一，我最喜歡的部分是他們的central dashboard，它類似于記錄器，但可以做更多的事情。

它易于使用，并集成了最流行的庫(kù)，如 Tensorflow、PyTorch、fastai、huggingface 等。但是，在商業(yè)領(lǐng)域使用它時(shí)有一些限制，你必須付費(fèi)訂閱。除此之外，它是一個(gè)很棒的庫(kù)。

七、PyCaret

在R中我最喜歡的一個(gè)包是caret 包，當(dāng)我看到 PyCaret 包時(shí)，我很興奮。因?yàn)樗?jiǎn)化了許多編碼，當(dāng)你想快速做某件事情時(shí)可以使用。這個(gè)包有很多關(guān)于默認(rèn)參數(shù)的選項(xiàng)，可以用不同的度量點(diǎn)運(yùn)行不同的模型。

Summary

正如本文所說的，我們看到在應(yīng)用程序開發(fā)或數(shù)據(jù)分析中使用了不同的包，這并不是一份詳盡的清單，我會(huì)繼續(xù)為大家分享更多的實(shí)用的工具包。

到此這篇關(guān)于你肯定不知道這7個(gè)非常實(shí)用的Python工具包的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python工具包內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！