1. PyQuery (with lxml) 
   安装方法 pip install pyquery 
   Python 解析 HTML 时最经常被推荐的是 Beautiful Soup ,而且它的确也表现很好。提供良好的 Python 风格的 API,而且很容易在网上找到相关的资料文档,但是当你需要在短时间内解析大量文档时便会碰到性能的问题,简单,但是真的非常慢。 
   下图是 08 年的一份性能比较图: 
    
   这个图里我们发现 lxml 的性能是如此之好,不过文档就很少,而且使用上相当的笨拙!那么是选择一个使用简单但是速度奇慢的库呢,还是选择一个速度飞快但是用起来巨复杂的库呢? 
   谁说二者一定要选其一呢,我们要的是用起来方便,速度也一样飞快的 XML/HTML 解析库! 
   而 PyQuery 就可以同时满足你的易用性和解析速度方面的苛刻要求。 
   看看下面这几行代码: 
  | 1 | frompyquery importPyQuery | 
| 2 | page =PyQuery(some_html) | 
| 4 | last_red_anchor =page('#container > a.red:last') | 
 很简单吧,很像是 jQuery,但它却是 Python。  
 
 
   不过也有一些不足,在使用迭代时需要对文本进行重新封装: 
  | 1 | forparagraph inpage('#container > p'): | 
| 2 |     paragraph =PyQuery(paragraph) | 
| 3 |     text =paragraph.text() | 
 
 
   2. dateutil 
   安装方法:pip install dateutil 
   处理日期很痛苦,多亏有了 dateutil 
  | 01 | fromdateutil.parser importparse | 
| 03 | >>> parse('Mon, 11 Jul 2011 10:01:56 +0200 (CEST)') | 
| 04 | datetime.datetime(2011, 7, 11, 10, 1, 56, tzinfo=tzlocal()) | 
| 06 | # fuzzy ignores unknown tokens | 
| 08 | >>> s ="""Today is 25 of September of 2003, exactly | 
| 09 | ...        at 10:49:41 with timezone -03:00.""" | 
| 10 | >>> parse(s, fuzzy=True) | 
| 11 | datetime.datetime(2003, 9, 25, 10, 49, 41, | 
| 12 |                   tzinfo=tzoffset(None, -10800)) | 
 
 
   3. fuzzywuzzy 
   安装方法:pip install fuzzywuzzy 
   fuzzywuzzy 可以让你对两个字符串进行模糊比较,当你需要处理一些人类产生的数据时,这非常有用。下面代码使用Levenshtein 距离比较方法来匹配用户输入数组和可能的选择。 
  | 01 | fromLevenshtein importdistance | 
| 03 | countries =['Canada', 'Antarctica', 'Togo', ...] | 
| 05 | defchoose_least_distant(element, choices): | 
| 06 |     'Return the one element of choices that is most similar to element' | 
| 07 |     returnmin(choices, key=lambdas: distance(element, s)) | 
| 09 | user_input ='canaderp' | 
| 10 | choose_least_distant(user_input, countries) | 
 这已经不错了,但还可以做的更好:  
| 1 | fromfuzzywuzzy importprocess | 
| 3 | process.extractOne("canaderp", countries) | 
 
 
   4. watchdog 
   安装方法:pip install watchdog 
   watchdog 是一个用来监控文件系统事件的 Python API和shell实用工具。 
   5. sh 
   安装方法:pip install sh 
   sh 可让你调用任意程序,就好象是一个函数一般: 
  | 01 | fromsh importgit, ls, wc | 
| 03 | # checkout master branch | 
| 06 | # print(the contents of this directory | 
| 09 | # get the longest line of this file | 
| 10 | longest_line =wc(__file__, "-L") | 
 
 
   6. pattern 
   安装方法:pip install pattern 
   Pattern 是 Python 的一个 Web 数据挖掘模块。可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习和网络分析。 
   7. path.py 
   安装方法:pip install path.py 
   当我开始学习 Python 时,os.path 是我最不喜欢的 stdlib 的一部分。尽管在一个目录下创建一组文件很简单。 
  | 6 | forf inos.listdir(some_dir): | 
| 7 |     files.append(os.path.joinpath(some_dir, f)) | 
 
 
   但 listdir 在 os 而不是 os.path 中。 
   而有了 path.py ,处理文件路径变得简单: 
  | 3 | some_dir =path('/some_dir') | 
| 5 | files =some_dir.files() | 
 其他的用法:  
| 04 | >>> path('a/b/c').splitall() | 
| 05 | [path(''), 'a', 'b', 'c'] | 
| 08 | >>> path('a') /'b'/'c' | 
| 11 | >>> path('ab/c').relpathto('ab/d/f') | 
 是不是要好很多?