金哲夫,洞朗地区,南康事件
一门语言好用、方便的程度在很多时候会取决于这门语言相关的库够不够丰富，python 之所以火爆除了其本身的语法和特性之外，还在一定程度上取决于其有太多太多库的支持，不论是官方维护的还是第三方开发的。就比如说做机器学习为什么很多人都用 python，一个非常大的因素就是 tensorflow 和 pytorch 对 python 的支持。当然在这里并不是说 python 的库真的就全的不要不要的，它在某些领域或者项目的生态还是有待完善的。
正好昨天刷到知乎一个问题「你见过哪些相见恨晚的 python 库？」，其意就是想了解下有哪些非常好用的提高生产力的 python 库。一些回答直接把 awesome-python 贴过来，点赞非常多，当然多归多，但是里面很多都是些过期的或者其实没太有什么价值的库，反而会增加了挑选库的成本。我大体上把一些回答过了一遍，另外结合自己平时了解的内容，稍微对一些基础生产力库做了简单的梳理，在这里分享给大家。
所以这里就不再针对于一些特殊的场景推荐了，如一些 web开发库、网络请求库、数据操作库、数据分析库、机器分析库等等。下面主要罗列一些适用范围和方向较广，对于一些基础设施的建设比较有用，能在多数场景下提高 python 生产力的库，描述比较简单，主要是提供一个列表，仅供参考哈。
github：https://github.com/python-attrs/attrs、https://github.com/tinche/cattrs
简化类的定义、序列化反序列化等操作。
个人写的简介：https://mp.weixin.qq.com/s/ohk-y4loeaqcftdwgqxxfa
github：https://github.com/delgan/loguru
可简化日志记录写法。
个人写的简介：https://mp.weixin.qq.com/s/5ri1ws5ctgcnaq0i_zyycg
github：
把 python 代码转成符合 pep8 规范的代码。
github：
python 实现任务监控的库。
github：
对 url 的处理非常方便，比 urllib 等库好用多。
github：https://github.com/rholder/retrying、https://github.com/jd/tenacity
异常重试库，如出错之后重试多少次，尤其在发起一些 http 请求时非常有用，当然也能用于其他地方。
docs：
对 python 类型的支持，支持多种类型、嵌套类型，也推荐多多使用 python 的类型注解。
docs：
个人曾经使用过几个命令行解析工具，如 docopt，但后来还是转回来了 argparse，功能齐全强大。
github：
个人感觉比 argparse 更易用的库，如 tensorflow 就在使用这个，对于定义一些 flag 非常方便。
github：
功能更全的包管理工具，集成虚拟环境、支持 lock 机制锁定安装包版本和依赖信息。当然也有坑点，可自行搜索。
docs：
基于 django 的 rest framework，快速实现 rest api。
github：
方便监视文件系统改动。
docs：
对文件的操作非常方便。
docs：
把 python2 代码转成 python3 代码。
github：
对 json 嵌套的处理非常方便。
docs：
更为方便的 python 路径操作库。
github：
对于环境变量的获取非常方便，支持多种类型，如 int、bool 等。
github：https://github.com/cool-rr/pysnooper
非常方便简单的 python 调试器，可以追踪到代码每一处细节的执行状态。
github：
进度条控制显示非常方便。
github：
对 linux 一些命令的封装，简单好用又高效。
github：
模拟数据的生成。
个人写的简介：https://mp.weixin.qq.com/s/iljr95uqgtclxyfwwnxraa
时间解析和处理库，非常方便。arrow 目前 star 最多，好评最多。
github：
方便的发邮件库，替代自带的 smtplib。
github：
字符串类型编码检测。
github：
汉字转拼音，在一些中文转化处理上很有用。
个人写的简介：https://mp.weixin.qq.com/s/nva3j8ns1-6cfgwpucwwqw
docs：
编写文档使用，大多数 python 库文档都是这个写的，如 scrapy、requests。
个人 sphinx + markdown 的样例：https://github.com/gerapy/docs
github：
一个方便的模板引擎，呈现页面时很方便。
github：
更方便灵活地实现命令行传递参数。
github：
分布式多进程管理。
github：https://github.com/supervisor/supervisor
进程管理工具，如实现多任务后台运行，docker 打包时会经常用到。
github：
python 定时任务，不过 k8s 也可以实现，个人目前可能更倾向于 k8s。
home：
这不是 python 库，是一个 intel 开发的基于 intel 处理器优化的 python 解释器，对于大规模运算提升很大。
先推荐这么多了，后面还会慢慢积累，大家可以了解下，有不少库还是能极大提高生产力的。
由于这次主要是推荐一些适用范围和方向较广，个人感觉对于一些基础设施的建设比较有用的库，所以一些 web、爬虫、数据分析、机器学习等库就没有列在这里了。当然也由于个人水平有限，也有很多库没有列全，如果大家有推荐的，欢迎留言分享哈！
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