Python 언어는 항상 풍부한 타사 라이브러리로 유명했습니다. 오늘은 재미있고 재미있고 강력한 몇 가지 아주 멋진 라이브러리를 소개하겠습니다!
오늘날의 인터넷 시대에는 데이터가 정말 중요합니다. 먼저 우수한 데이터 수집 프로젝트 몇 가지를 소개하겠습니다.
AKShare는 Python 기반의 금융 데이터 인터페이스 라이브러리로, 주식 분석을 실현하는 것을 목적으로 합니다. 외환, 채권, 지수, 암호화폐 등 금융상품의 기초 데이터, 실시간 및 과거 시장 데이터, 파생 데이터에 대한 데이터 수집, 데이터 정리부터 데이터 구현까지의 도구 세트입니다. 주로 학술 연구에 사용됩니다. 목적.
import akshare as ak stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20210907', adjust="") print(stock_zh_a_hist_df)
출력:
日期开盘 收盘最高...振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 2017-03-01 9.49 9.49 9.55...0.840.110.010.21 1 2017-03-02 9.51 9.43 9.54...1.26 -0.63 -0.060.24 2 2017-03-03 9.41 9.40 9.43...0.74 -0.32 -0.030.20 3 2017-03-06 9.40 9.45 9.46...0.740.530.050.24 4 2017-03-07 9.44 9.45 9.46...0.630.000.000.17 ............... ... ... ... ... 11002021-09-0117.4817.8817.92...5.110.450.081.19 11012021-09-0218.0018.4018.78...5.482.910.521.25 11022021-09-0318.5018.0418.50...4.35 -1.96 -0.360.72 11032021-09-0617.9318.4518.60...4.552.270.410.78 11042021-09-0718.6019.2419.56...6.564.280.790.84 [1105 rows x 11 columns]
https://github.com/akfamily/akshare
TuShare는 주식과 같은 금융 데이터의 데이터 저장, 정리 및 처리 과정을 구현하는 도구입니다. /futures, 금융 정량 분석가와 데이터 분석을 연구하는 사람들의 데이터 수집 요구 사항 충족 넓은 데이터 범위, 간단한 인터페이스 호출 및 빠른 응답이 특징입니다.
그러나 이 프로젝트의 일부 기능은 유료이므로 선택하여 사용하세요.
import tushare as ts ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据
출력:
openhigh close low volumep_changema5 date 2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060 2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.9007895.19-1.13 7.020 2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.6906611.87-4.01 6.913 2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.4802941.63-2.84 6.813 2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.4608642.57 5.38 6.822 2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788 2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.6806117.32 0.00 6.770 2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.8706813.09 1.74 6.832 ma10ma20v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover date 2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.48 2012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.27 2012-01-13 6.913 6.9139545.679545.679545.67 0.23 2012-01-16 6.813 6.8137894.667894.667894.66 0.10 2012-01-17 6.822 6.8228044.248044.248044.24 0.30 2012-01-18 6.833 6.8337833.338882.778882.77 0.45 2012-01-19 6.841 6.8417477.768487.718487.71 0.21 2012-01-20 6.863 6.8637518.008278.388278.38 0.23
https://github.com/waditu/tushare
GoPUP 프로젝트에서 수집한 데이터 공개 데이터 소스에서 제공되는 데이터에는 개인 정보 보호 데이터나 비공개 데이터가 포함되지 않습니다. 그러나 마찬가지로 일부 인터페이스를 사용하려면 TOKEN 등록이 필요합니다.
import gopup as gp df = gp.weibo_index(word="疫情", time_type="1hour") print(df)
출력:
疫情 index 2022-12-17 18:15:0018544 2022-12-17 18:20:0014927 2022-12-17 18:25:0013004 2022-12-17 18:30:0013145 2022-12-17 18:35:0013485 2022-12-17 18:40:0014091 2022-12-17 18:45:0014265 2022-12-17 18:50:0014115 2022-12-17 18:55:0015313 2022-12-17 19:00:0014346 2022-12-17 19:05:0014457 2022-12-17 19:10:0013495 2022-12-17 19:15:0014133
https://github.com/justinzm/gopup
이 프로젝트는 "텍스트 및 기호 밀도에 따른 웹페이지 텍스트 추출 방법" 논문을 기반으로 하며 텍스트 추출기를 사용합니다. Python으로 구현되어 HTML에서 텍스트의 내용, 작성자 및 제목을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
>>> from gne import GeneralNewsExtractor >>> html = '''经过渲染的网页 HTML 代码''' >>> extractor = GeneralNewsExtractor() >>> result = extractor.extract(html, noise_node_list=['//div[@]']) >>> print(result)
출력:
{"title": "xxxx", "publish_time": "2019-09-10 11:12:13", "author": "yyy", "content": "zzzz", "images": ["/xxx.jpg", "/yyy.png"]}
뉴스 페이지 추출 예시
https://github.com/GeneralNewsExtractor/GeneralNewsExtractor
Crawler도 Python 언어의 주요 응용 방향이며, 많은 친구들이 또한 동일합니다. 크롤러를 시작하려면 몇 가지 훌륭한 크롤러 프로젝트를 살펴보겠습니다.
Microsoft의 오픈 소스 브라우저 자동화 도구는 Python 언어를 사용하여 브라우저를 작동할 수 있습니다. Linux, macOS 및 Windows 시스템에서 Chromium, Firefox 및 WebKit 브라우저를 지원합니다.
from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p: for browser_type in [p.chromium, p.firefox, p.webkit]: browser = browser_type.launch() page = browser.new_page() page.goto('http://whatsmyuseragent.org/') page.screenshot(path=f'example-{browser_type.name}.png') browser.close()
https://github.com/microsoft/playwright-python
이 프로젝트는 주요 웹사이트의 로그인 방법과 일부 웹사이트의 크롤러 프로그램을 수집합니다. 로그인 방법에는 셀레늄 로그인, 패킷 캡처를 통한 직접 시뮬레이션 로그인 등이 포함됩니다. 초보자가 크롤러를 연구하고 작성하는 데 도움이 됩니다.
그러나 우리 모두 알고 있듯이 크롤러는 사후 유지 관리를 매우 요구합니다. 프로젝트가 오랫동안 업데이트되지 않았기 때문에 여전히 다양한 로그인 인터페이스를 정상적으로 사용할 수 있는지 의문이 있습니다. , 아니면 스스로 개발하세요.
https://github.com/Kr1s77/awesome-python-login-model
이 프로젝트는 이전 프로젝트와 비교하여 계속 업데이트되고 있으며 주요 웹 사이트에 대한 로그인도 시뮬레이션합니다. . , 초보자에게는 여전히 훌륭한 연구 가치가 있습니다.
from DecryptLogin import login # the instanced Login class object lg = login.Login() # use the provided api function to login in the target website (e.g., twitter) infos_return, session = lg.twitter(username='Your Username', password='Your Password')
https://github.com/CharlesPikachu/DecryptLogin
Scylla는 현재 Python 3.6만 지원하는 고품질 무료 프록시 IP 풀링 도구입니다.
http://localhost:8899/api/v1/stats
출력:
{ "median": 181.2566407083, "valid_count": 1780, "total_count": 9528, "mean": 174.3290085201 }
https://github.com/scylladb/scylladb
Crawler 프록시 IP 풀 프로젝트의 주요 기능은 확인 및 저장을 위해 온라인에 게시된 무료 프록시를 정기적으로 수집하는 것입니다. 에이전트는 에이전트의 가용성을 보장하고 API와 CLI라는 두 가지 사용 방법을 제공합니다. 동시에 프록시 소스를 확장하여 프록시 풀 IP의 품질과 수량을 늘릴 수도 있습니다. 프로젝트 설계 문서는 상세하고 모듈 구조는 간결하고 이해하기 쉽습니다. 또한 초보 크롤러가 크롤러 기술을 더 잘 배우는 데 적합합니다.
import requests def get_proxy(): return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json() def delete_proxy(proxy): requests.get("http://127.0.0.1:5010/delete/?proxy={}".format(proxy)) # your spider code def getHtml(): # .... retry_count = 5 proxy = get_proxy().get("proxy") while retry_count > 0: try: html = requests.get('http://www.example.com', proxies={"http": "http://{}".format(proxy)}) # 使用代理访问 return html except Exception: retry_count -= 1 # 删除代理池中代理 delete_proxy(proxy) return None
https://github.com/Python3WebSpider/ProxyPool
getproxy는 프록시 웹사이트를 크롤링 및 배포하고 http/https 프록시를 획득하여 15분마다 데이터를 업데이트하는 프로그램입니다.
(test2.7) ➜~ getproxy INFO:getproxy.getproxy:[*] Init INFO:getproxy.getproxy:[*] Current Ip Address: 1.1.1.1 INFO:getproxy.getproxy:[*] Load input proxies INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate input proxies INFO:getproxy.getproxy:[*] Load plugins INFO:getproxy.getproxy:[*] Grab proxies INFO:getproxy.getproxy:[*] Validate web proxies INFO:getproxy.getproxy:[*] Check 6666 proxies, Got 666 valid proxies ...
https://github.com/fate0/getproxy
또한 무료 프록시 크롤링을 위한 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 많은 프록시 웹사이트 크롤링을 지원하며 사용하기 쉽습니다.
from freeproxy import freeproxy proxy_sources = ['proxylistplus', 'kuaidaili'] fp_client = freeproxy.FreeProxy(proxy_sources=proxy_sources) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36' } response = fp_client.get('https://space.bilibili.com/406756145', headers=headers) print(response.text)
https://github.com/CharlesPikachu/freeproxy
크롤러에 일반적으로 사용되는 브라우저 ID를 위장합니다. 이 프로젝트의 코드는 매우 작습니다. 코드를 읽으면 ua.random이 어떻게 임의의 브라우저 ID를 반환하는지 확인할 수 있습니다.
from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() ua.ie # Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US); ua.msie # Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3; Trident/6.0)' ua['Internet Explorer'] # Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0; GTB7.4; InfoPath.2; SV1; .NET CLR 3.3.69573; WOW64; en-US) ua.opera # Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11 ua.chrome # Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1216.0 Safari/537.2' ua.google # Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_4) AppleWebKit/537.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/24.0.1290.1 Safari/537.13 ua['google chrome'] # Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11 ua.firefox # Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:16.0.1) Gecko/20121011 Firefox/16.0.1 ua.ff # Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:15.0) Gecko/20100101 Firefox/15.0.1 ua.safari # Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25 # and the best one, get a random browser user-agent string ua.random
https://github.com/fake-useragent/fake-useragent
Python Web에는 Django, Flask 등 우수하고 오래된 라이브러리가 너무 많아서 언급하지 않겠습니다 여러분 그들을 알고 있으므로 틈새지만 유용한 몇 가지를 소개합니다.
streamlit은 데이터를 시각적인 대화형 페이지로 신속하게 변환할 수 있는 Python 프레임워크입니다. 몇 분 만에 데이터를 그래프로 변환할 수 있습니다.
import streamlit as st x = st.slider('Select a value') st.write(x, 'squared is', x * x)
출력:
https://github.com/streamlit/streamlit
是一个强大的开源 Django CMS（内容管理系统）。首先该项目更新、迭代活跃，其次项目首页提到的功能都是免费的，没有付费解锁的骚操作。专注于内容管理，不束缚前端实现。
https://github.com/wagtail/wagtail
基于 Python 3.6+ 的高性能 Web 框架。“人如其名”用 FastAPI 写接口那叫一个快、调试方便，Python 在进步而它基于这些进步，让 Web 开发变得更快、更强。
from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q}
https://github.com/tiangolo/fastapi
这是一个 Django 使用教程，该项目一步步带我们使用 Django 从零开发一个个人博客系统，在实践的同时掌握 Django 的开发技巧。
https://github.com/jukanntenn/django-blog-tutorial
dash 是一个专门为机器学习而来的 Web 框架，通过该框架可以快速搭建一个机器学习 APP。
https://github.com/plotly/dash
同样是一个非常优秀的 Python Web 框架，在不需要编写前端代码的情况下就可以完成整个 Web 页面的搭建，实在是方便。
https://github.com/pywebio/PyWebIO
一个人气超高的 Python 学习资源项目，是 MarkDown 格式的教程，非常友好。
https://github.com/dabeaz-course/practical-python
一个 Python3 的教程，该教程采用 Jupyter notebooks 形式，便于运行和阅读。并且还包含了练习题，对新手友好。
https://github.com/jerry-git/learn-python3
Requests 库的作者——kennethreitz，写的 Python 入门教程。不单单是语法层面的，涵盖项目结构、代码风格，进阶、工具等方方面面。一起在教程中领略大神的风采吧~
https://github.com/realpython/python-guide
这是一位大神编写的类似工具集的项目，里面包含了众多有趣的小工具。
截图只是冰山一角，全貌需要大家自行探索了
import random from pytools import pytools tool_client = pytools.pytools() all_supports = tool_client.getallsupported() tool_client.execute(random.choice(list(all_supports.values())))
https://github.com/CharlesPikachu/pytools
可以生成动态、彩色、各式各样的二维码，真是个有趣的库。
#3 -n, -d amzqr https://github.com -n github_qr.jpg -d .../paths/
https://github.com/x-hw/amazing-qr
sh 是一个成熟的，用于替代 subprocess 的库，它允许我们调用任何程序，看起来它就是一个函数一样。
$> ./run.sh FunctionalTests.test_unicode_arg
https://github.com/amoffat/sh
强大、快速、易扩展的 Python 进度条库。
from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(10000)): ...
https://github.com/tqdm/tqdm
一个让 Python 记录日志变得简单的库。
from loguru import logger logger.debug("That's it, beautiful and simple logging!")
https://github.com/Delgan/loguru
Python 的第三方库，用于快速创建命令行。支持装饰器方式调用、多种参数类型、自动生成帮助信息等。
import click @click.command() @click.option("--count", default=1, help="Number of greetings.") @click.option("--name", prompt="Your name", help="The person to greet.") def hello(count, name): """Simple program that greets NAME for a total of COUNT times.""" for _ in range(count): click.echo(f"Hello, {name}!") if __name__ == '__main__': hello()
Output:
$ python hello.py --count=3 Your name: Click Hello, Click! Hello, Click! Hello, Click!
Python 实现的精简绿色版按键精灵，记录用户的鼠标、键盘操作，自动执行之前记录的操作，可设定执行的次数。在进行某些简单、单调重复的操作时，使用该软件可以十分省事儿。只需要录制一遍，剩下的交给 KeymouseGo 来做就可以了。
https://github.com/taojy123/KeymouseGo
위 내용은 흥미롭고 강력한 Python 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
