1、Lux

Lux 是一個 Python 庫，它可以自動化的進行數(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，而無需修改現(xiàn)有的Pandas代碼。要啟用Lux，只需將 import lux 與 Pandas import 語句一起添加即可。

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、百度等多個翻譯平臺 API，支持上百種語言翻譯，使用便捷，配置靈活。對于需要批量翻譯的場景，絕對是提效利器。

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，季姬及箕稷濟雞。'
chs_text = '季姬感到寂寞，羅集了一些雞來養(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 OCR 工具：TextShot。開發(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隊構(gòu)建的用于建設(shè)商品畫像的文本知識挖掘工具，其支持諸如實體提取、文本分類和文本相似度匹配等多種常見 NLP 任務(wù)。與當(dāng)前業(yè)界常用框架相比，其能夠支持用戶進行快速的功能實現(xiàn)。

在當(dāng)前的商品廣告業(yè)務(wù)場景中，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

輸出文本中的實體信息

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

結(jié)果產(chǎn)出

{'text': '同濟大學(xué)位于上海市楊浦區(qū)，校長為陳杰',
 'entities': [
  {'name': '同濟大學(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}]}

此外還可以進行文本類別識別、文本意圖識別，測試后效果真的不錯噢

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。對于有公式需要處理的小伙伴，絕對是福利！作者是 Google Brain 的軟件工程師 Yusuke Oda，目前主要負(fù)責(zé)自然語言處理，語音處理，軟件工程和機器學(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(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 工具庫內(nèi)容請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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