推薦七個Python效率工具！
為了提高效率，我們在平時工作中常會用到一些Python的效率工具，Python作為比較老的編程語言，它可以實現日常工作的各種自動化。
1、Pandas-用于數據分析
Pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集;它的使用基礎是Numpy(提供高性能的矩陣運算);用于數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能。
# 1、安裝包
$ pip install pandas
# 2、進入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、輸出結果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
2、Selenium-自動化測試
Selenium是一個用于Web應用程序測試的工具，可以從終端用戶的角度來測試應用程序。通過在不同瀏覽器中運行測試，更容易發現瀏覽器的不兼容性。并且它適用許多瀏覽器。
可以通過打開瀏覽器并訪問Google的主頁做一個簡單的測試：
from selenium import webdriver
import time
browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\chromedriver.exe")
website_URL ="https://www.google.co.in/"
brower.get(website_URL)
refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主頁。
# 它會一直運行，直到你停掉編譯器。
while True:
time.sleep(refreshrate)
browser.refresh()
3、 Flask——微型Web框架
Flask是一個輕量級的可定制框架，使用Python語言編寫，較其他同類型框架更為靈活、輕便、安全且容易上手。Flask是目前十分流行的web框架。開發者可以使用Python語言快速實現一個網站或Web服務。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
4、 Scrapy——頁面爬取
Scrapy能夠為你提供強大支持，使你能夠精確地從網站中爬取信息。是非常實用。
現在基本上大部分開發者都會利用爬蟲工具來實現爬取工作的自動化。所以編寫爬蟲編碼時就可以用到這個Scrapy。
啟動Scrapy Shell也是十分的簡單：
scrapy shell
我們可以試著提取百度主頁上搜索按鈕的值，首先要找到按鈕使用的類，一個inspect element顯示該類為“ bt1”。
具體執行以下操作：
response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search"
5、 Requests——做API調用
Requests是一個功能強大的HTTP庫。有了它可以輕松地發送請求。無需手動向網址添加查詢字符串。除此之外還有許多功能，比如authorization處理、JSON / XML解析、session處理等。
官方例子：
>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}
6、Faker-用于創建假數據
Faker是一個Python包，為您生成假數據。無論是需要引導數據庫、創建好看的 XML 文檔、填寫您的持久性來強調測試它，還是從生產服務中獲取的同名數據，Faker 都適合您
有了它，你可以非常快速地生成假的names、addresses、descriptions等!以下腳本為例，我創建一個聯系人條目，包含了姓名、地址和一些描述文本：
安裝：
pip install Faker
from faker import Faker
fake = Faker()
fake.name()
fake.address()
fake.text()
7、 Pillow-進行圖像處理
Python圖像處理工具——Pillow有相當強大的圖像處理功能。當平時需要做圖像處理時就可以用到，畢竟作為開發人員，應該選擇功能更強大的圖片處理工具。
簡單示例：
from PIL import Image, ImageFilter
try:
original = Image.open("Lenna.png")
blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)
original.show()
blurred.show()
blurred.save("blurred.png")
except:
print "Unable to load image"
有效的工具可以幫助我們更快捷地完成工作任務，所以就給大家分享幾個認為好用的工具，也希望這7個Python的效率工具能夠幫助到你。
