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”一門語言好用、方便的程度在很多時候會取決於這門語言相關的庫夠不夠豐富，Python 之所以火爆除了其本身的語法和特性之外，還在一定程度上取決於其有太多太多庫的支持，不論是官方維護的還是第三方開發的。就比如說做機器學習爲什麼很多人都用 Python，一個非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 對 Python 的支持。當然在這裏並不是說 Python 的庫真的就全的不要不要的，它在某些領域或者項目的生態還是有待完善的。
正好昨天刷到知乎一個問題「你見過哪些相見恨晚的 Python 庫？」，其意就是想了解下有哪些非常好用的提高生產力的 Python 庫。一些回答直接把 awesome-python 貼過來，點贊非常多，當然多歸多，但是裏面很多都是些過期的或者其實沒太有什麼價值的庫，反而會增加了挑選庫的成本。我大體上把一些回答過了一遍，另外結合自己平時瞭解的內容，稍微對一些基礎生產力庫做了簡單的梳理，在這裏分享給大家。
所以這裏就不再針對於一些特殊的場景推薦了，如一些 Web開發庫、網絡請求庫、數據操作庫、數據分析庫、機器分析庫等等。下面主要羅列一些適用範圍和方向較廣，對於一些基礎設施的建設比較有用，能在多數場景下提高 Python 生產力的庫，描述比較簡單，主要是提供一個列表，僅供參考哈。
attrs、cattrs
GitHub：https://github.com/python-attrs/attrs、https://github.com/Tinche/cattrs
簡化類的定義、序列化反序列化等操作。
個人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/oHK-Y4lOeaQCFtDWgqXxFA
loguru
GitHub：https://github.com/Delgan/loguru
可簡化日誌記錄寫法。
個人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/5Ri1WS5cTGCNAQ0I_zYycg
autopep8
GitHub：https://github.com/hhatto/autopep8
把 Python 代碼轉成符合 PEP8 規範的代碼。
psutil
GitHub：https://github.com/giampaolo/psutil
Python 實現任務監控的庫。
furl
GitHub：https://github.com/gruns/furl
對 url 的處理非常方便，比 urllib 等庫好用多。
retrying、tenacity
GitHub：https://github.com/rholder/retrying、https://github.com/jd/tenacity
異常重試庫，如出錯之後重試多少次，尤其在發起一些 HTTP 請求時非常有用，當然也能用於其他地方。
typing
Docs：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/typing.html#module-typing
對 Python 類型的支持，支持多種類型、嵌套類型，也推薦多多使用 Python 的類型註解。
argparse
Docs：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html
個人曾經使用過幾個命令行解析工具，如 docopt，但後來還是轉回來了 argparse，功能齊全強大。
absl-py
GitHub：https://github.com/abseil/abseil-py
個人感覺比 argparse 更易用的庫，如 TensorFlow 就在使用這個，對於定義一些 Flag 非常方便。
pipenv
GitHub：https://github.com/pypa/pipenv
功能更全的包管理工具，集成虛擬環境、支持 Lock 機制鎖定安裝包版本和依賴信息。當然也有坑點，可自行搜索。
drf
Docs：https://www.django-rest-framework.org/
基於 Django 的 REST Framework，快速實現 REST API。
watchdog
GitHub：https://github.com/gorakhargosh/watchdog
方便監視文件系統改動。
glob
Docs：https://docs.python.org/3/library/glob.html
對文件的操作非常方便。
2to3
Docs：https://docs.python.org/2/library/2to3.html
把 Python2 代碼轉成 Python3 代碼。
glom
GitHub：https://github.com/mahmoud/glom
對 JSON 嵌套的處理非常方便。
pathlib
Docs：https://docs.python.org/3/library/pathlib.html
更爲方便的 Python 路徑操作庫。
environs
GitHub：https://github.com/sloria/environs
對於環境變量的獲取非常方便，支持多種類型，如 int、bool 等。
pysnooper
GitHub：https://github.com/cool-RR/PySnooper
非常方便簡單的 Python 調試器，可以追蹤到代碼每一處細節的執行狀態。
tqdm
GitHub：https://github.com/tqdm/tqdm
進度條控制顯示非常方便。
sh
GitHub：https://github.com/amoffat/sh
對 Linux 一些命令的封裝，簡單好用又高效。
faker
GitHub：https://github.com/joke2k/faker
模擬數據的生成。
個人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/iLjr95uqgTclxYfWWNxrAA
arrow、dateutil、dateparser、pendulum
GitHub：https://github.com/crsmithdev/arrow、https://github.com/dateutil/dateutil、https://github.com/scrapinghub/dateparser、https://github.com/sdispater/pendulum
時間解析和處理庫，非常方便。arrow 目前 Star 最多，好評最多。
yagmail
GitHub：https://github.com/kootenpv/yagmail
方便的發郵件庫，替代自帶的 smtplib。
chardet
GitHub：https://github.com/chardet/chardet
字符串類型編碼檢測。
pypinyin
GitHub：https://github.com/mozillazg/python-pinyin
漢字轉拼音，在一些中文轉化處理上很有用。
個人寫的簡介：https://mp.weixin.qq.com/s/NvA3j8Ns1-6CFgWpUcWwQw
sphinx
Docs：https://www.sphinx-doc.org/en/master/
編寫文檔使用，大多數 Python 庫文檔都是這個寫的，如 Scrapy、requests。
個人 sphinx + markdown 的樣例：https://github.com/Gerapy/Docs
jinja2
GitHub：https://github.com/pallets/jinja
一個方便的模板引擎，呈現頁面時很方便。
click
GitHub：https://github.com/pallets/click
更方便靈活地實現命令行傳遞參數。
ray
GitHub：https://github.com/ray-project/ray
分佈式多進程管理。
supervisor
GitHub：https://github.com/Supervisor/supervisor
進程管理工具，如實現多任務後臺運行，Docker 打包時會經常用到。
apscheduler
GitHub：https://github.com/agronholm/apscheduler
Python 定時任務，不過 K8S 也可以實現，個人目前可能更傾向於 K8S。
intelpython
Home：https://software.intel.com/en-us/distribution-for-python
這不是 Python 庫，是一個 Intel 開發的基於 Intel 處理器優化的 Python 解釋器，對於大規模運算提升很大。
完畢。
好啦，先推薦這麼多了，後面還會慢慢積累，大家可以瞭解下，個人感覺有不少庫還是能極大提高生產力的。
由於這次主要是推薦一些適用範圍和方向較廣，個人感覺對於一些基礎設施的建設比較有用的庫，所以一些 Web、爬蟲、數據分析、機器學習等庫就沒有列在這裏了。當然也由於個人水平有限，也有很多庫沒有列全，如果大家有推薦的，歡迎留言分享哈！
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