，包括原生庫和第三方庫。不過，有這么多Python庫，有些庫得不到應有的關注也就不足為奇了。
注意：很多人學Python過程中會遇到各種煩惱問題，沒有人幫答疑。為此小編建了個Python全棧免費答疑交流.裙 ：一久武其而而流一思（數字的諧音）轉換下可以找到了，不懂的問題有老司機解決里面還有最新Python教程項目可拿,，一起相互監督共同進步！
下面給大家列出10個你可能忽略，但絕對值得注意的Python庫
，這些工具的用途非常廣泛， 簡化了從文件系統訪問、數據庫編程、雲服務到構建輕量級web應用程序、創建gui、圖像工具、Excel和Word文件等等的事情的工作復雜度。有些庫是眾所周知的，有些則不太為人所知，但是所有這些Python庫都應該在各位的工具箱中占有一席之地。
1. Arrow
Arrow: 讓你更方便地處理日期和時間。
為什么要使用Arrow：還記得我們之前講過的日期計算嗎？實際上那是一個簡單的計算教程，思考一下，如果我們想要切換時區怎么辦、更加靈活地日期格式化怎么做？即便是像python這么好用的工具，如果你只用原生庫，你也得折騰上一陣子。現在我們有了更好的選擇：Arrow.
Arrow擁有四大優勢。首先，箭頭是Python的datetime模塊的一個替代品，這意味着像.now()和.utcnow()這樣的公共函數調用可以正常工作。第二，Arrow提供了一些通用的方法，比如轉換時區。第三，Arrow提供了“人性化”的日期/時間信息，比如能夠毫不費力地說出“一小時前”或“兩小時后”發生的事情（就如同我們在暑期余額里講的那樣）。第四，Arrow可以輕松地本地化日期/時間信息。
下面是Arrow使用的三個例子：
2. Behold
Behold: 強大的代碼調試工具。
如果你只是使用print進行項目的調試，你會發現在大型項目的時候，這一招根本行不通
因為大型項目的數據流動非常復雜，你必須跟蹤一個變量的流動才行，這時候你可能會出現每隔幾句就寫一個print的尷尬情況。這時候Behold就非常有優勢了，它具有搜索、篩選、排序功能，而且能跨模塊地展示數據流向。
3. Black
black：使用嚴格的規則格式化Python代碼。
black是一個毫不妥協的格式化工具，它檢測到不符合規范的代碼風格直接給你全部格式化了，不需要你自己確定，非常適合代碼風格紊亂的人群進行自我糾正
使用也非常簡單, CMD/Terminal安裝black:
pip install black
然后同樣，CMD/Terminal進入到你的Python文件的文件夾里，然后輸入：
black 你的文件名.py
即可格式化該文件里的代碼。
4. Bottle
**Bottle：輕量級網站/api開發工具
當你想要構建一個快速的RESTful API或者使用web框架的基本框架來構建一個應用程序時，Bottle完全就夠用了。路由、模板、請求和響應、支持許多種請求協議，甚至如websockets之類的高級功能都支持。同樣，啟動所需的工作量也很小，而且當需要更高級的功能時，Bottle可以很好地擴展，非常優秀
5. Click
Click: 讓你快速地為Python應用程序構建命令行界面。
在沒有用click之前，我們是如何獲取用戶輸入的? 是用 val = input(xxx) 這樣的形式吧？雖然也非常簡單，但是當你想要給它設定默認值的時候就麻煩了
然而click可以讓你消去這樣的煩惱：
我的天，簡直是上天給予Python程序員的禮物啊。更多的功能請閱讀官方文檔，比如它還能設定輸入參數：
運行結果
6. Nuitka
Nuitka: 將Python編譯成C++級的可執行文件。
重點是C++級的應用，速度快！速度快！速度快！盡管Cython也能夠把Python編譯成C，但是Cython僅僅關注數學和統計應用程序，而Nuitka可以按原樣使用任何Python程序編譯為C，生成單文件的可執行文件。雖然目前還在早期階段，但是可以預想到它的未來是多么的輝煌
7. Numba
Numba: 有選擇地加速數學計算。
這是我以前夢寐以求的功能，我們知道Numpy通過在Python接口中封裝高速的C庫進行工作，Cython將某些用戶選擇的類型編譯為C，但是我們發現這些東西用起來都不是很順手，感覺“命運 ” 不是由我掌控的。有了Numba之后，我們可以對函數進行加速
你要做的僅僅是在函數上方加一個裝飾器，這可真的是非常舒服：
8. Openpyxl
openpyxl: 讀取，寫入和操作Excel文件。
還記得我們的日歷文章嗎？我們在那篇文章里就用到了openpyxl這個庫，實質上，用於操作Excel的不止有這個庫可以做到，但是它有一些獨特的功能，比如，寫成最新的文件格式xlsx，而且它對文件大小是沒有限制的，就這兩個功能已經完爆xlwt了。當然，它在速度上是比不過xlwt的，這就需要各位權衡使用了
9. Peewee
peewee: 支持sqlite, Mysql及PostgreSQL的小型ORM（方便寫數據庫的）。
這是我在python上接觸的第一個ORM，不是所有人都喜歡用這個玩意兒，但是對於那些不喜歡接觸SQL語句開發的人來說，這玩意兒簡直是寶物啊
peewee非常易於構建、連接、操作數據庫，然后內置了許多的查詢操作功能。不過需要注意的是，peewee 3.x 並不完全向舊版本兼容。
10. PyFilesystem
PyFilesystem: 簡化了文件、目錄的處理方法，支持任何文件系統的操作，大幅度提高編程效率。
你的開發過程中，有沒有為這樣的事情憂愁過：打開一個不存在文件夾里的文件（新建），確定某個目錄里是否存在某個文件，確定是否存在某個目錄
當然如果你非常熟練os和io模塊，你會覺得這些事情簡直是so easy. 但是對於一些不熟悉這兩個模塊的語句的同學，這可得Google一下。幸好，現在有了PyFilesystem, 我們的編程生活能夠快樂許多。它能支持任何文件系統的操作，而且提供了許多實用的函數，比如說查看當前目錄下的文件：
顯示目錄結構樹
當然還有更多的功能，請閱讀官方文檔
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