近年来，随着人工智能和云计算的蓬勃发展，Python 也迅速成为了网红语言。它之所以广受好评，这得益于开源的生态社区。
使用 Python 编程语言可以让编程变得容易得多，同时节约了大量的时间成本!今天我给大家再分享 5 个比较实用 Python 模块，这些模块技巧将极大提升工作效率!
1、Shutil
Python 武器库中最被低估的工具之一是 Shutil 模块，此模块包含在标准库中，可以像通常导入语言中的任何模块一样导入：
- import shutil
Shutil 模块是用于操作系统上文件系统的高级别接口。虽然这些调用通常是使用 os 模块，但鲜为人知的是 shutil 模块。以下是 Shutil 模块为一些基本文件操作提供高级调用的一些示例：
- import shutil
- shutil.copyfile('mydatabase.db', 'archive.db')
- shutil.move('/src/High.py', '/packages/High')
2、glob
尽管 glob 模块在几乎不如 Lambda 有用，但该模块在某些情况下却非常棒，它可用于在目录中搜索通配符。该模块的导入方式如下：
- import glob
该模块可以执行任何典型的文件搜索。这包括使用Unix语法(即*，/等)进行文件搜索。使用方法如下：
- glob.glob('*.ipynb')
它将返回 glob 模块找到的文件名列表。同时它也可用于聚合数据、处理存储数据的文件!
3、argparse
argparse 模块提供了一种更健壮和更深入的方法来解析命令行参数。许多开发操作工具都使用这个模块，以便可以从 Unix 命令行进行交互。
这对于 Python 开发人员和数据科学人员来说非常有用。我们来导入此模块：
- import argparse
为了使用该模块，我们将构建一个新类型，该类型将成为参数解析器：
- parser = argparse.ArgumentParser(prog = 'top',description = 'Show top lines from the file')
现在，我们向这个新读取器添加参数。我们创建一个参数，该参数可以传递，以确定从每个文件打印的行数：
- parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10)
我添加了几个关键词参数，其中一个参数将提供数据类型，另一个参数是调用文件时没有设置此参数的默认值。现在，我们可以通过调用新参数解析器 parse_args() 函数来获取参数：
- args = parser.parse_args()
现在，我们可以调用此 Python 文件进行编译，同时轻松地从 Bash 提供必要的参数。
- python top.py --lines=5 examplefile.txt
4、Statistics
科学计算的另一个包是统计模块。此模块提供了一些基本统计信息，这些统计信息可能不像 SciPy 那样深入，但仍足以满足进行数据分析使用，而且非常好用!
- import statistics as st
这个模块提供了大量有用的统计功能，当然值得一试!
- import statistics as st
- st.mean(data)
- st.median(data)
- st.variance(data)
5、zlib
zlib 模块是使用 Python 压缩数据的一个全功能解决方案，按照如下方式导入：
- import zlib
在 zlib 模块中，最重要的功能可能是压缩()和解压缩()，操作如下：
- h = " Hello, it is me, you're friend!"
- print(len(h))
- t = zlib.compress(h)
- print(len(t))
- z = decompress(t)
- print(len(z))
结论
这些工具在处理复杂任务时非常方便，可以节省大量时间。这只是一些我比较喜欢的模块，但还有很多!如果你感兴趣，可以持续关注!
