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1、Bashplotlib
Bashplotlib 是一个 Python 库，使我们能够在命令行粗旷的环境中绘制数据。
很快我意识到，如果我们没有可用的GUI时，它可能会很有用。这种情况可能不会那么频繁，但它却是一个非常有趣的Python库。
pip install bashplotlib
让我们看看一些例子
此外，还可以从文本文件的散点图中绘制数据
2、PrettyTable
刚刚介绍的 Bashplotlib 用于在命令行环境中绘制数据，而 PrettyTable 则用于漂亮的格式输出表。
pip install prettytable
让我们看个例子
from prettytable import PrettyTable table = PrettyTable() table.field_names = ['Name', 'Age', 'City'] table.add_row(["Alice", 20, "Adelaide"]) table.add_row(["Bob", 20, "Brisbane"]) table.add_row(["Chris", 20, "Cairns"]) table.add_row(["David", 20, "Sydney"]) table.add_row(["Ella", 20, "Melbourne"]) print(table)
PrettyTable 支持优化表功能。例如，可以右对齐表中的文本：
table.align = 'r' print(table)
对表进行排序
table.sortby = "City" print(table)
甚至可以获取表的 HTML 字符串
3、FuzzyWuzzy
很多时候，可能希望为程序实现"模糊"搜索功能。FuzzyWuzzy 为你提供开箱即用且重量轻的解决方案。
pip install fuzzywuzzy
让我们做一个简单的测试
from fuzzywuzzy import fuzz fuzz.ratio("Let’s do a simple test", "Let us do a simple test")
上面结果"93"意味着这两个字符串具有 93% 的相似性，这已相当高。
当你有字符串列表，并且要针对所有这些字符串搜索一个术语时，FuzzyWuzzy 将帮助提取最相关的字符串及其相似性。
from fuzzywuzzy import process choices = ["Data Visualisation", "Data Visualization", "Customised Behaviours", "Customized Behaviors"] process.extract("data visulisation", choices, limit=2) process.extract("custom behaviour", choices, limit=2)
4、TQDM
你是否通常使用 Python 开发命令行工具？如果是这样，这个有趣的库将帮助你，当你正在处理一些耗时的东西，通过显示进度条，来指示已经做了多少。
pip install tqdm
使用 for 循环函数时，只需将其替换为 trange
from tqdm import trange for i in trange(100): sleep(0.01)
tqdm 不仅适用于命令行环境，还适用于 iPython/Jupyter 笔记本
5、Colorama
是否要为命令行程序添加一些颜色？Colorama 可以使你喜欢的颜色输出变得非常简单。
pip install colorama
我们可以导入
from colorama import Fore, Back, Style
首先，让我们用黄色显示一些警告
print(Fore.YELLOW) print("This is a warning!")
然后让我们尝试使用红色背景颜色显示一些错误
print(Back.RED + Fore.WHITE + "This is an error!")
当我们想要将一切恢复正常时，只需将"样式"设置为"RESET_ALL"
print(Style.RESET_ALL)
