2017年5個不能錯過的Python庫

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雖然Javascript在GitHub的年度最流行編程語言總結中得到了頭名，Python卻也緊隨其後。

因學習曲線平緩且能快速部署的特點，Python是一大批應用的偏愛語言。網站開發、機器學習、簡單的自動腳本，Python能勝任以上所有工作。

對任意一種情況你幾乎都能夠找到適合的第三方庫供使用，每年有數以千計的新的第三方庫被開發或發布，這使得人們跟上這種發布速度成為了一項艱巨的任務。

以下是一些我們從2017全年裡發布的第三方庫里精心挑選的一些第三方庫。

Python Fire

為你的Python腳本創建一個命令行界面是一件輕鬆的工作，但也可能十分耗時且難以維護。

由Google出品的Python Fire通過為需要進行命令行交互的類方法自動生成對應界面的方式減少手動編寫界面代碼的必要。

許可證:

 Apache License 2.0

鏈接:

 https://github.com/google/python-fire

作者:

 Google

Face Recognition

面部識別演算法無論是在整理個人的假期照片還是開發新一代追蹤軟體方面都有眾多用戶。

這款簡易且輕量的第三方庫使得為你項目增加面部識別技術變得不費吹灰之力。傳入一張照片它就會輸出檢測到的所有面部，甚至可以檢測到用于衡量面部相似度或進行自動編輯處理的不同面部特徵（眼睛，鼻子，嘴巴等等）。

許可證:

 MIT License

鏈接:

 https://github.com/ageitgey/face_recognition

作者:

 Adam Geitgey

PyeCharts

Python並不缺乏圖表庫，但是它們中的大多數學習起來都是十分困難的，不易於自定義可視化，或者幾乎不提供可交互性。

PyeCharts是對JavaScript中ECharts庫的Python實現。

它具有平緩的學習曲線（只需要7行代碼就能生成以上圖表）且提供界面優美的、可交互的、信息完全的圖表。

許可證:

 MIT License

鏈接:

 https://github.com/pyecharts/pyecharts

作者:

 PyeCharts Dev Team

PipEnv

PipEnv並沒有引入任何激進的或新的東西，而是結合Python開發中兩大重要工具

（

pip

 和 

virtualenv

）為一個精簡的實現。

該項目由Python Packaging Authority於2017年初啟動，PipEnv已經變成Python開發環境中一款廣受讚譽且必不可少的工具。

許可證:

 MIT License

鏈接:

 https://github.com/pypa/pipenv

作者:

 Python Packaging Authority

Better Exceptions

我們都有過這樣的體驗：結束一整天的編寫代碼工作，運行它，突然出現一個意料之外的異常——通過在代碼中到處插入

print

語句以期能夠定位到該錯誤。

Better Exceptions通過為任意錯誤或者拋出異常顯示更多的上下文來使得這種工作變得簡單；更多編寫代碼，更少的Debug

許可證:

 MIT License

鏈接:

 https://github.com/Qix-/better-exceptions

作者:

 Josh Junon

英文原文：https://boostlog.io/@revy1/python-2017-rising-stars-5a9ea506e922f1008c7efac1

譯者：杜佑宸

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