在這篇文章中，我們想展示一些不同于流行的東西。這些都是深夜瀏覽GitHub的感悟，以及同事們分享的壓箱底東西。這些軟件包中的一些是非常獨特的，使用起來很有趣的Python包。

混合派

Knock Knock：從Python發(fā)送通知到移動設備、桌面或電子郵件。 tqdm：可擴展的Python和CLI進度條，內(nèi)置對pandas的支持。 Colorama：簡單的跨平臺彩色終端文本。 pandas -log：提供熊貓基本操作的反饋。非常適合調(diào)試長管道鏈。 Pandas-flavor：擴展pandas DataFrame/Series的簡單方法。 More-Itertools：增加了類似于itertools的額外功能。 streamlit：為機器學習項目創(chuàng)建應用程序的簡單方法。

數(shù)據(jù)清理和操作

ftfy：修復mojibake和Unicode文本中的其他故障。 janitor：有很多很酷的功能來清理數(shù)據(jù)。 Optimus：另一個數(shù)據(jù)清理包。 Great-experctations：一個檢查數(shù)據(jù)是否符合預期的好工具。

數(shù)據(jù)探索和建模

Pandas-profile：創(chuàng)建一個包含來自pandas DataFrame的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的HTML報告。 dabl：允許使用可視化和預處理進行數(shù)據(jù)探索。 pydqc：允許比較兩個數(shù)據(jù)集之間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 pandas-summary：對panda DataFrames描述功能的擴展。 pivottable-js：pands在jupyter notebook的拖放功能。

數(shù)據(jù)結構

Bounter：有效的計數(shù)器，使用有限(有界)的數(shù)量的內(nèi)存，無論數(shù)據(jù)大小。 Python -bloomfilter：可擴展的Bloom Filter，使用Python實現(xiàn)。 datasketch：提供概率數(shù)據(jù)結構，如LSH、加權MinHash、HyperLogLog等。 ranges：Python的連續(xù)范圍、范圍集和范圍令數(shù)據(jù)結構

性能檢查和優(yōu)化

Py-spy：Python程序的采樣分析器。 pyperf：用于運行Python基準測試的工具箱。 snakeviz：一個瀏覽器內(nèi)的Python配置文件查看器，對jupyter notebook有很大的支持。 Cachier：Python函數(shù)的持久、無延遲、本地和跨機緩存。 Faiss：用于高效的相似性搜索和密集向量聚類的庫。

原文：

https://towardsdatascience.com/the-most-underrated-python-packages-e22bf6049b5e?gi=f9ed1a098270