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幾款好用的python工具庫(kù)(小結(jié))

 更新時(shí)間:2020年10月20日 09:46:07   作者:ztenv  
這篇文章主要介紹了幾款好用的python工具庫(kù)(小結(jié)),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1、Lux

Lux 是一個(gè) Python 庫(kù),它可以自動(dòng)化的進(jìn)行數(shù)據(jù)探索,讓你能更輕松的玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)。Lux 旨在與 Pandas 緊密集成,可以按原樣使用,而無(wú)需修改現(xiàn)有的Pandas代碼。要啟用Lux,只需將 import lux 與 Pandas import 語(yǔ)句一起添加即可。

import lux
import pandas as pd

官方鏈接
https://lux-api.readthedocs.io/en/latest/source/getting_started/installation.html

安裝方法

# PyPI安裝Python Lux API
pip install lux-api
#要安裝小部件,我們需要安裝webpack
npm install --save-dev webpack webpack-cli
# npm安裝Lux Jupyter小部件
npm i lux-widget

2、Translators

Translators 集成了谷歌、必應(yīng)、有道、百度等多個(gè)翻譯平臺(tái) API,支持上百種語(yǔ)言翻譯,使用便捷,配置靈活。對(duì)于需要批量翻譯的場(chǎng)景,絕對(duì)是提效利器。

安裝

# Windows, Mac, Linux
pip install translators --upgrade

# Linux javascript runtime environment:
sudo yum -y install nodejs

示例展示

import translators as ts

wyw_text = '季姬寂,集雞,雞即棘雞。棘雞饑嘰,季姬及箕稷濟(jì)雞。'
chs_text = '季姬感到寂寞,羅集了一些雞來(lái)養(yǎng),雞是那種出自荊棘叢中的野雞。野雞餓了唧唧叫,季姬就拿竹箕中的谷物喂雞。'
# input languages
print(ts.deepl(wyw_text)) # default: from_language='auto', to_language='en'
## output language_map
print(ts._deepl.language_map)
# professional field
print(ts.baidu(wyw_text, professional_field='common')) # ('common','medicine','electronics','mechanics')
# requests
print(ts.youdao(wyw_text, sleep_seconds=5, proxies={}, use_cache=True))
# host service
print(ts.google(wyw_text, if_use_cn_host=True))
print(ts.bing(wyw_text, if_use_cn_host=False))

Github 官方鏈接
https://github.com/UlionTse/translators

3、TextShot

推薦一款高精度免費(fèi) OCR 工具:TextShot。開(kāi)發(fā)這款工具僅僅使用 139 行 Python 代碼完成,就可快速提取截屏文本內(nèi)容并復(fù)制到剪貼板。且適用于 Windows,macOS 和 Linux 系統(tǒng)。

4、Fancy-NLP

Fancy-NLP 是由騰訊商品廣告策略組團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的用于建設(shè)商品畫(huà)像的文本知識(shí)挖掘工具,其支持諸如實(shí)體提取、文本分類和文本相似度匹配等多種常見(jiàn) NLP 任務(wù)。與當(dāng)前業(yè)界常用框架相比,其能夠支持用戶進(jìn)行快速的功能實(shí)現(xiàn)。

在當(dāng)前的商品廣告業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,我們利用該工具快速挖掘海量商品數(shù)據(jù)的特征,從而支持廣告商品推薦等模塊中。

安裝方式

pip install fancy-nlp

示例代碼

輸出文本中的實(shí)體信息

from fancy_nlp.applications import NER
ner_app = NER()
ner_app.analyze('同濟(jì)大學(xué)位于上海市楊浦區(qū),校長(zhǎng)為陳杰')

結(jié)果產(chǎn)出

{'text': '同濟(jì)大學(xué)位于上海市楊浦區(qū),校長(zhǎng)為陳杰',
 'entities': [
  {'name': '同濟(jì)大學(xué)',
   'type': 'ORG',
   'score': 1.0,
   'beginOffset': 0,
   'endOffset': 4},
  {'name': '上海市',
   'type': 'LOC',
   'score': 1.0,
   'beginOffset': 6,
   'endOffset': 9},
  {'name': '楊浦區(qū)',
   'type': 'LOC',
   'score': 1.0,
   'beginOffset': 9,
   'endOffset': 12},
  {'name': '陳杰',
   'type': 'PER',
   'score': 1.0,
   'beginOffset': 16,
   'endOffset': 18}]}

此外還可以進(jìn)行文本類別識(shí)別、文本意圖識(shí)別,測(cè)試后效果真的不錯(cuò)噢

Github 官方鏈接
https://github.com/boat-group/fancy-nlp

5、latexify_py

latexify_py,可快速將 Python 函數(shù)快速轉(zhuǎn)為 LaTeX 數(shù)學(xué)公式。對(duì)于有公式需要處理的小伙伴,絕對(duì)是福利!作者是 Google Brain 的軟件工程師 Yusuke Oda,目前主要負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言處理,語(yǔ)音處理,軟件工程和機(jī)器學(xué)習(xí)等工程。

Github 官方鏈接
https://github.com/google/latexify_py

到此這篇關(guān)于幾款好用的python工具庫(kù)(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 工具庫(kù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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