大家好，今天六星源课堂给大家盘点10个让工作更效率，编程更有趣的 Python 工具包。

1 PrettyErrors

PrettyErrors是一款可以让Python抛出的异常变得通俗易懂的强大工具。

可以看出，出错的文件、所在行、所在函数或模块都被用不同的颜色标记出来，比起左边密密麻麻、眼花缭乱的错误提示，显然是优化过的提示更人性化！

2 Rich

Rich是一个可以为终端提供富文本和精美格式的 Python 库，利用Rich API可以很容易的在终端输出添加各种颜色和不同风格。Rich还可以绘制漂亮的表格，进度条，markdown，突出显示语法的源代码及回溯等等。

官网的示例：

3 Dear PyGui

Dear PyGui是一个易于使用但功能强大的非终端Python GUI框架。

Dear PyGui基于及时渲染和GPU来提供高度动态的用户接口，且Dear PyGui是跨平台的，在Windows 10、macOS、Linux甚至是树莓派Raspberry Pi 4上都能使用

4 HummingBird

HummingBird是微软推出的一款人工智能库，可以将传统人工智能模型编译成张量计算，了解深度学习框架，如Tensorflow、Pytorch的同学一定知道张量的重要性。

HummingBird允许用户几乎无缝地使用各种深度学习框架来加速机器学习模型，基于HummingBird有很多好处：

• 所有当前或将来在神经网络框架中的优化都会被引入；

• 硬件加速；

• 提供独一无二的统一平台来支持所有传统机器学习模型和深度学习；

• 无需重建模型

总之，HummingBird把深度学习的入门门槛又大大降低了。

5 HiPlot

HiPlot是微软推出的用于分析人工智能高维数据的库。

HiPlot是一个轻量级交互式可视化工具，用来帮助AI研究者发现高维数据中的关联和内在模式，同时采用并行渲染和其他图形化方式来展示信息。

6 Norfair

Norfair是一个轻量级平面物体跟踪Python库。

使用Norfair，你可以仅用几行代码就赋予任何检测算法目标跟踪的能力。

7 GeoPandas

GeoPandas是用来处理地理空间数据的工具库，不仅完美融合了pandas数据类型，还提供了操作地理空间数据的高级接口。

这个库的安装相对复杂，需要具备以下依赖：

• numpy

• pandas (version 1.0 or later)

• shapely (interface to GEOS; version 1.7 or later)

• fiona (interface to GDAL; version 1.8 or later)

• pyproj (interface to PROJ; version 2.6.1 or later)

• packaging

8 PyAutoGUI

PyAutoGUI是一个跨平台GUI自动化Python模块。用于以编程方式控制鼠标和键盘。可以让计算机完成你所设计的自动控制任务，解放你的双手

安装时会自动安装PyAutoGUI依赖的模块，包括PyTweening，PyScreeze，PyGetWindow，PymsgBox和MouseInfo

我做了个小示例：

9 Plotly

Plotly是一个交互式的、开源的、基于浏览器的Python图形库，提供了30多种图表类型，包括

• 科学图表

• 3D图表

• 统计图表

• SVG地图

• 金融图表

• …

需要注意的是plotly是建立在jupyter notebook上的，所以需要在jupyter notebook中导入这两个包，而不能使用VSCode。

官网示例：

10 Emoji

Emoji是个很有意思的Python库，事实上Unicode联盟支持一整套表情符号代码，Emoji库就提供了打印表情符号的Python接口，使编程更有趣。

以上就是本次分享的全部内容，想学习更多编程技巧，欢迎持续关注六星源课堂！