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DevWeekly/docs/18-pyhubweekly.md

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2020-05-23 22:56:54 +08:00
## 前言
PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以**搜索Github项目PyHubWeekly**[1]，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，**欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目**~
本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：
- **FlashText**
- **PyFlux**
- **bamboolib**
- **MrDoc**
- **AutoViz**
下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
## FlashText
**Start：4.3k**
**FlashText**[2]是一款用于**提取**或者**替换**句子中关键字的工具。
FlashText具有诸多适合于网页爬虫或者文本处理的功能，例如，
- 提取
- 替换
- 删除
- 多关键字
- ...
有同学会有疑问，它和**正则表达式**功能大同小异，为什么要选择FlashText呢？
下面来通过一幅图对比一下两款工具在速度方面的表现，
![null](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sbzaBxCErLglQGybT2qc69ewNVyJVJuXS9gEOJXZyR4DSVaM6waXLgZrwSRgicVhcVQSGqQKy6BEgKMAic85s5LA/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
**安装使用**
可以直接使用pip命令进行安装，
```
pip install flashtext
```
可以通过一个简单的示例看一下FlashText的使用，
```
>>> from flashtext import KeywordProcessor>>> keyword_processor = KeywordProcessor()>>> # keyword_processor.add_keyword(<unclean name>, <standardised name>)>>> keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York')>>> keyword_processor.add_keyword('Bay Area')>>> keywords_found = keyword_processor.extract_keywords('I love Big Apple and Bay Area.')>>> keywords_found>>> # ['New York', 'Bay Area']
```
## PyFlux
**Start：1.7k**
**PyFlux**[3]是一款开源的时间序列分析库。
时序分析是统计学中非常重要的一个分支，在具有时序特征的数据中，往往蕴含着很多令人感兴趣的特征信息，可以根据这些信息对未来进行准确的预测。
PyFlux将推理模型（frequentist和Bayesian）和参数设置应用于时序分析中，使得时序分析变得更加容易。PyFlux具备如下特性，
•为时间序列数据建立模型•对模型进行推理•模型的检查和评估•模型修改•用模型进行回顾和预测
具体的示例，可以查看**官方文档**[4]。
## bamboolib
**Start：550**
**bamboolib**[5]是使得pandas DataFrames数据分析变得更加容易的一款Python库。
做数据相关工作的同学，对pandas肯定不会陌生。它很强大，甚至对于很多Python开发者具备着不可替代的位置，但是对于初学者却有时候让人难以理解。
bamboolib使得pandas DataFrames数据分析变得更加简单容易，在以往需要上百行完成的工作，在bamboolib中只需要简短的一行即可。
通过bamboolib的使用，它可以提升你的工作效率，减少在无价值的事情上浪费过多精力。
![null](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sbzaBxCErLglQGybT2qc69ewNVyJVJuXtKgXVRgV1Te3xWqupoYp5R2xPoxT0nXqt06mPMAEicNKS523Ehb1icyA/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
另外，bamboolib不仅支持本地使用，还可以在jupyter notebook和jupyterLab中使用。
**安装**
下面分别是本地、jupyter notebook、jupyterLab中安装的方法，
```python
pip install bamboolib
# Jupyter Notebook extensions
python -m bamboolib install_nbextensions
# JupyterLab extensions
python -m bamboolib install_labextensions
```
## MrDoc
**Start：167**
**MrDoc**[6]基于Python开发的在线文档系统，适合作为个人和小型团队的文档、笔记、知识管理工具。
![null](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sbzaBxCErLglQGybT2qc69ewNVyJVJuXeYB4icfjmFBt1KOsbZeG1KkjSbbTXjG7nW4XB9ykatuGj2ZryuNpq6g/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
MrDoc可以支持markdown、表格、图片上传等文档常用的功能，另外，它还具备一个完善系统应当具备的用户注册、管理等功能。可以用于团队内部的知识共享，文档管理。
另外，MrDoc已经开源，作为一个完善的应用系统，对于Python感兴趣的同学也可以拿这个项目用于学习和提升，了解一个完善系统的开发需要哪些环节，包含哪些模块，整个链路又是如何衔接的。
## AutoViz
**Start：140**
**AutoViz**[7]是一款数据集可视化工具。
通过AutoViz，一行代码就可以轻松实现数据集的可视化工作。
![null](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sbzaBxCErLglQGybT2qc69ewNVyJVJuXXhdPmic3cc7nVpibUZjrJzsUqfST1ZDTqAXncUfFJaVEA3SDee5qanvw/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
AutoViz除了在数据可视化方面做了很多优化之外，还在数据源接口方面提供了很大的便利。它可以同时兼容txt、json、csv等离线数据格式。
**安装使用**
通过pip安装AutoViz，
```
pip install autoviz
```
使用AutoViz过程中，首先需要对AutoViz进行实例化，
```
from autoviz.AutoViz_Class
import AutoViz_ClassAV = AutoViz_Class()
```
然后加载数据，在家在数据过程中，可以把数据加载进pandas DataFrame，也可以简单的提供一个数据路径。剩余的工作，交给AutoViz即可，
```python
filename = ""
sep = ","
dft = AV.AutoViz(filename,sep,target,df,header=0, verbose=0,lowess=False,chart_format="svg", max_rows_analyzed=150000,max_cols_analyzed=30,)
```
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#### 引用链接
`[1]` **PyHubWeekly**: *https://github.com/Jackpopc/PyHubWeekly*
`[2]` **FlashText**: *https://github.com/vi3k6i5/flashtext*
`[3]` **PyFlux**: *https://github.com/RJT1990/pyflux*
`[4]` **官方文档**: *https://pyflux.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html*
`[5]` **bamboolib**: *https://github.com/tkrabel/bamboolib*
`[6]` **MrDoc**: *https://github.com/zmister2016/MrDoc*
`[7]` **AutoViz**: *https://github.com/AutoViML/AutoViz*