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。為了更便利的開發(fā)項目，這里給大家推薦幾個Python的效率工具。

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。

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(fā)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./' 
   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(fā)者可以使用Python語言快速實現一個網站或Web服務。

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(fā)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(zhí)行以下操作：

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(fā)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(chuàng)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(chuàng)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?？焖俚厣杉俚膎ames、addresses、descriptions等!以下腳本為例，我創(chuàng)建一個聯系人條目，包含了姓名、地址和一些描述文本：

安裝：

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(fā)人員，應該選擇功能更強大的圖片處理工具。