近年来，随着人工智能和云计算的蓬勃发展，Python迅速成为网红语言。之所以广受好评，得益于开源的生态社区。使用Python编程语言可以让编程变得更加简单，同时节省大量的时间和成本！今天给大家分享5个比较实用的Python模块，大大提高工作效率！1.ShutilPython武器库中最被低估的工具之一是Shutil模块，它包含在标准库中，可以像通常导入语言中的任何模块一样导入：importshutilShutil模块是一个高级接口，用于操作系统上的文件系统。虽然这些调用通常是使用os模块进行的，但鲜为人知的是shutil模块。以下是Shutil模块为一些基本文件操作提供的高级调用的一些示例：importshutilshutil.copyfile('mydatabase.db','archive.db')shutil.move('/src/High.py','/packages/High')2.glob虽然glob模块不如Lambda好用，但这个模块在某些情况下非常棒，它可以用来搜索目录中的通配符。该模块按如下方式导入：importglob该模块可以执行任何典型的文件搜索。这包括使用Unix语法（即*、/等）的文件搜索。像这样使用它：glob.glob('*.ipynb')它将返回glob模块找到的文件名列表。同时，它也可以用来聚合数据和处理存储数据的文件！3.argparseargparse模块提供了一种更健壮和深入的方式来解析命令行参数。许多DevOps工具使用此模块，以便可以从Unix命令行与它们进行交互。这对Python开发人员和数据科学家来说非常有用。让我们导入这个模块：importargparse为了使用这个模块，我们将构建一个新类型，它将是一个参数解析器：parser=argparse.ArgumentParser(prog='top',description='Showtoplinesfromthefile')现在，我们添加这个新的读者添加参数。我们创建一个可以传递的参数以确定要从每个文件打印的行数：parser.add_argument('-l','--lines',type=int,default=10)我添加了几个关键字Word参数，其中一个将提供数据类型，另一个是调用文件时未设置此参数的默认值。我们现在可以通过调用新的参数解析器parse_args()函数来获取参数：args=parser.parse_args()我们现在可以调用这个Python文件进行编译，同时轻松地从Bash提供必要的参数。pythontop.py--lines=5examplefile.txt4，Statistics科学计算的另一个包是statistics模块。这个模块提供了一些基本的统计信息，可能没有SciPy那么深入，但是对于数据分析来说还是足够了，而且非常好用！importstatisticsasst这个模块提供了很多有用的统计功能，当然值得一试！importstatisticsasstst.mean(data)st.median(data)st.variance(data)5.zlibzlib模块是使用Python压缩数据的全功能解决方案。导入如下：importzlib在zlib模块中，最重要的函数可能就是Compress()和decompress()，操作如下：h="Hello,itisme,you'refriend!"print(len(h))t=zlib.compress(h)print(len(t))z=decompress(t)print(len(z))结论这些工具在处理复杂任务时非常得心应手，可以节省大量时间。这些只是我最喜欢的一些模块，但还有更多！如果您有兴趣，可以继续关注！
