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Python基本是我目前工作、計算、數據挖掘的唯一編程語言（除了符號計算用Mathematica外）。當然，基本的Python功能並不是很強大，但它勝在有巨量的第三方擴展庫。在選用Python的第三方庫時，我都會經過仔細考慮，希望能挑選出最簡單的、最直觀的一個（因為本人比較笨，太復雜用不了）。在數據處理方面，我用得最多的是Numpy和Pandas，這兩個絕對稱得上王者級別的庫，當然不能不提的是Scipy，但我很少直接用它，一般會通過Pandas間接調用了；可視化方面不用說是Matplotlib了；在建模方面，我會用Keras，直接上深度學習模型，Keras已經成為相當流行的深度學習框架了，如果做文本挖掘，通常還會用到jieba（分詞）、Gensim（主題建模，包含了諸如word2vec之類的模型），機器學習庫還有流行的Scikit Learn，但我很少用；網絡方面，寫爬蟲我用requests，這是個人性化的網絡庫，如果寫網站，我會用bottle，這是個單文件版的迷你框架，一切由自己定義，當然，我也不會去寫什么大型網站，我就寫一個簡單的的接口那樣而已；最后如果要並行的話，一般直接用multiprocessing。
不過，以上都不是本文要推薦的，本文要推薦的是兩個可以滲透到日常寫代碼的庫，它實現了我們平時很多時候都需要的功能，但是不用增加什么代碼，絕對讓人眼前一亮。
1. tqdm
tqdm的介紹用一張GIF就夠了。
說白了，它就是用來顯示進度條的，很漂亮，使用很直觀（在循環體里邊加個tqdm），而且基本不影響原程序效率。名副其實的“太強大美”了！這樣在寫運行時間很長的程序時，是該多么舒服啊！
2. retry
正如它的名字，retry是用來實現重試的。很多時候我們都需要重試功能，比如寫爬蟲的時候，有時候就會出現網絡問題導致爬取失敗，然后就需要重試了，一般我是這樣寫的（每隔兩秒重試一次，共5次）：
import time def do_something(): xxx for i in range(5): try: do_something() break except: time.sleep(2)這樣未免有些累贅。有了retry后，只需要。
from retry import retry @retry(tries=5, delay=2) def do_something(): xxx do_something()也就是在函數的定義前，加一句@retry就行了。
Python果然是絕對省心～
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