而PandasGUI的出现 ， 让我大为经验 ， 它能够直接把pandas的DataFrames进行可视化 ， 让我们数据分析过程中对数据有一个更加清晰的认知 。
安装
$ pip install pandasgui或$ pip install git+用法
首先 ， 创建一个简单的DataFrames：
import pandas as pdfrom pandasgui import showdf = pd.DataFrame(([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])show(df)如果你将代码作为脚本而不是在IPython或Jupyter中运行 ， 则需要这样做：
show(df, settings={'block': True})Pippi从事计算机视觉 ， 能够找到很多和图像处理相关的Python库 。 从事自然语言处理 ， NLP相关的工具包也是层出不穷 。
而音乐作为一种常见的多媒体形式 ， 却鲜有相关的Python工具包 。
如果你想通过代码处理一段音乐 ， 然后对它进行控制和调整 ， 就会不知所措、无从下手 。
Pippi[3]就可以满足你的这个需求 ， 它是一款用于Python的音乐处理库 ， 它包含了一些方便的音乐数据结构 ， 如SoundBuffer和Wavetable ， 使得处理音乐变得非常简单 。 除此之外 ， 它还可以对音乐格式进行转换 。
from pippi import dspsound1 = dsp.read('sound1.wav')sound2 = dsp.read('sound2.flac')# Mix two soundsboth = sound1--tt-darkmode-color: #A3A3A3;">pylambdarest当让你用Python写一个REST API接口时 ， 大概率会想到Flask 。
而pylambdarest[4]是Flask之外一个非常不错的选择 。
它是一款轻量级的框架 ， 用于使用AWS Lambda + API网关构建REST API 。
与大多数其他Python框架不同 ， 它不提供任何路由功能 ， 路由由API网关本身处理 。
下面通过一个示例来对于pylambdarest与其他工具包的不同之处 ，
其他工具包
import jsondef handler(event, context):body = json.loads(event["body"])query_params = event["queryStringParameters"]path_params = event["pathParameters"]return {"statusCode": 200,"body": json.dumps({"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"})}pylambdarest
from pylambdarest import route@route()def handler(request):body = request.jsonquery_params = request.query_paramspath_params = request.path_paramsreturn200, {"message": f"Hello from AWS Lambda {body['name']}!!"}当使用API网关和python Lambdas时 ， 最常见的模式是由代理API网关资源触发一个唯一的Lambda 。 Lambda然后使用类似于Flask的框架来完成所有的路由 。 在API Gateway + Lambda上下文中 ， 作者认为路由应该由API Gateway本身处理 ， 然后将请求转发给针对每个资源或endoint的特定Lambda函数 。
FixitFixit[5]是一个对Flake8进行补充的lint框架 。 它基于LibCST ， 这使得提供自动修复成为可能 。 通过模式匹配、测试工具包和实用工具助手(例如范围分析) ， 可以很容易地构建Lint规则 。 它是优化的效率 ， 易于定制 。
安装
$ pip install fixit通过配置fixit规则 ， 可以对Python代码进行静态检查 ， 能够有效的提升Python代码的质量 。
isortPython是一门对语法要求相对宽松的编程语言 ， 因此对于很多Python初学者来说这门语言非常简单 。
但是 ， Python中有很多约定成俗的规则 ， 通过这个规则的约束和遵从 ， 能够提升Python代码的可读性 ， 降低维护成本 。
以Python代码中的import为例 ， 就有一定的规则 ， 内置模块、自定义模块、第三方模块的导入都是有一定顺序的 。
isort[6]就是针对Python中import部分自动规范化的工具包 ， 通过使用isort ， 可以迅速按照规则调整模块导入部分 。
使用isort之前：
from my_lib import Objectimport osfrom my_lib import Object3from my_lib import Object2import sysfrom third_party import lib15, lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8, lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14import sysfrom __future__ import absolute_importfrom third_party import lib3print("Hey")print("yo")使用isort之后：
from __future__ import absolute_importimport osimport sysfrom third_party import (lib1, lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8,lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14, lib15)from my_lib import Object, Object2, Object3print("Hey")print("yo")结语目前 ， Python已经拥有数不清的第三方工具包 。 其中 ， 不乏一些非常强大且好用的 。
或许 ， 当我们在开发过程中面临一个难题 ， 需要花费很多功夫 ， 开发大量代码才能完成的工作 ， 使用第三方工具包只需要短暂的几行代码就可以解决 。
因此 ， 应该善于利用这些好用的工具包 ， 它不仅能够节省时间 ， 提升工作效率 ， 还能够提供很多实用的辅助功能 。
参考资料[1] pyinspect:
[2] jazzit:
[3] Pippi: