大家好，今天盘点10款让工作更高效、编程更有趣的Python工具包，一起来看看吧。1PrettyErrorsPrettyErrors是一个强大的工具，可以让Python抛出的异常变得容易理解。官网的一个例子：可以看到错误的文件、行、函数或模块用不同的颜色标示。相比左侧密密麻麻的错误提示，优化后的提示明显更加人性化！这个工具有两种安装方式：#全局安装python-mpipinstallpretty_errors#本地项目使用importpretty_errorspretty_errors.configure(separator_character='*',filename_display=pretty_errors.FILENAME_EXTENDED,line_number_first=True,display_link=True,lines,before=5lines_after=2,line_color=pretty_errors.RED+'>'+pretty_errors.default_config.line_color,code_color=''+pretty_errors.default_config.line_color,truncate_code=True,display_locals=True)pretty_errors.blacklist)('c:/python'2RichRich是一个Python库，可以为终端提供富文本和漂亮的格式。使用RichAPI，可以很容易地为终端输出添加各种颜色和不同的样式。Rich还可以绘制漂亮的表格，progressbars,markdown,sourcecodewithsyntaxhighlightingandtracebacks等等.官网例子:Richisacross-platformlibraryforLinux,OSXandWindows.也很方便安装。python-mpipinstallrich博主尝试使用这个库，以下是测试用例，经验满满~。fromrich.consoleimportConsoleconsole=Console()test_data=[{"Professional":"模式识别与智能系统","Discipline":"人工智能","params":[None,1,2,4,False,True],"id":"1",},{"Professional":"模式识别与智能系统","Discipline":"深度学习","params":[7]},{"Professional":"模式识别与智能系统","Discipline":"机器视觉","params":[42,23],"id":"2"},]deftest_log():enabled=Falsecontext={"Weather":"Yin",}movies=["误杀2","江照黎明"]console.log("Hellofrom",console,"!")console.log(test_data,log_locals=True)test_log()在这里插入图像描述3DearPyGuiDearPyGui是一个易于使用但功能强大的非终端PythonGUI框架。官网的一个例子：DearPyGui提供了一个基于实时渲染和GPU的高度动态的用户界面，而且DearPyGui是跨平台的，可以在Windows10、macOS、Linux甚至RaspberryPi4上使用；很简单：pipinstalldearpyguiorpip3installdearpygui4HummingBirdHummingBird是微软推出的人工智能库，可以将传统的人工智能模型编译成张量计算，了解Tensorflow、Pytorch等深度学习框架的同学一定知道张量的重要性。HummingBird允许用户使用各种深度学习框架几乎无缝地加速机器学习模型。基于HummingBird，有很多好处：神经网络框架中所有当前或未来的优化都会被引入；硬件加速；提供一个独特的统一平台来支持所有传统的机器学习模型和深度学习；无需重建模型总之，HummingBird大大降低了深度学习的入门门槛。HummingBird库的一行安装代码如下：pipinstallhummingbird-ml5HiPlotHiPlot是微软推出的一款用于人工智能分析高维数据的库。HiPlot是一个轻量级的交互式可视化工具，帮助AI研究人员发现高维数据中的关联和内在模式，同时使用并行渲染和其他图形方法来显示信息。官网示例：HiPlot库的单行安装命令如下：pipinstall-Uhiplot#或者conda用户：condainstall-cconda-forgehiplot6NorfairNorfair是一个轻量级的平面对象跟踪Python库。使用Norfair，只需几行代码，您就可以赋予任何检测算法跟踪对象的能力。官网举例：Norfair库的一行安装命令如下：pipinstallnorfair7GeoPandasGeoPandas是一个处理地理空间数据的工具库。它不仅完美集成了pandas数据类型，还提供了操作地理空间数据的高级接口。官网示例：该库的安装比较复杂，需要依赖如下：numpypandas(version1.0orlater)shapely(interfacetoGEOS;version1.7orlater)fiona(interfacetoGDAL;version1.8orlater)pyproj（PROJ的接口；2.6.1或更高版本）packaging安装依赖后，可以运行安装命令，如下：pipinstallpygeos8PyAutoGUIPyAutoGUI是一个跨平台的GUI自动化Python模块。用于以编程方式控制鼠标和键盘。您可以让计算机完成您设计的自动控制任务，解放您的双手。安装时会自动安装PyAutoGUI所依赖的模块，包括PyTweening、PyScreeze、PyGetWindow、PymsgBox和MouseInfo，所以只需要一行命令非常方便：pipinstallpyautogui应用中也有很多封装好的API，例如#Movethemousecursorto(200,300)pyautogui.moveTo(200,300)#Movethemousecursorto(400,500)pyautogui.moveTo(400,500)我做了一个小例子：9PlotlyPlotly是一个交互式的，开源的，浏览器-基于Python的图形库，提供30多种图表类型，包括科学图表、3D图表、统计图表、SVG地图、金融图表……Plotly库的单行安装命令如下：pipinstallplotly==5.6.0需要注意的是，plotly是建立在jupyternotebook上的，所以需要在jupyternotebook中导入这两个包，而不是使用VSCode。官网示例：10EmojiEmoji是一个非常有趣的Python库。事实上，Unicode联盟支持一套完整的表情符号代码。Emoji库提供了打印emoji的Python接口，让编程更有趣。表情库的一行安装命令如下：pipinstallemoji--upgrade查看表情库打印表情效果：>>importemoji>>print(emoji.emojize('Pythonis:thumbs_up:'))Python是
