大家好，今天介绍几个评价不错的Python库，希望对大家的项目编写有所帮助。
Arrow
Python的标准库模块和类型太多，时区转换麻烦，而Arrow是一个更加智能的Python时间处理库。它实现并更新日期时间类型，支持创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳，可以使用更少导入和代码处理日期和时间。
https://github.com/crsmithdev/arrow
安装：pip install arrow
import arrow
# 当地时区的时间、年、月、日、时
print(arrow.now())
print(arrow.now().year)
print(arrow.now().month)
print(arrow.now().day)
print(arrow.now().hour)
# 获取指定时区时间
print(arrow.now('US/Pacific'))
# 获取时间戳
print(arrow.now().timestamp())
# Arrow对象转化为字符串时间
print(arrow.now().format(fmt="YYYY-MM-DD HH:mm:ss"))
# 时间戳转化为日期
timeStamp = 1625034427.024892
i = arrow.get(timeStamp)
print(i.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))
# 当前时间前一年，1个月前，2周前，3天后，2小时后的时间
print(arrow.now().shift(years=-1, months=-1, weeks=-2, days=3, hours=2).format())
print(arrow.utcnow().span('hour'))jsonpath
jsonpath用来解析json数据，是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。它提供了类似正则表达式的语法，可以解析复杂的嵌套数据结构，可以非常方便的提取接口返回的数据信息。
安装：pip install jsonpath
使用：
from jsonpath import jsonpath
ret = jsonpath(dic, '语法规则字符串')jsonpath语法规则
| 语法 | 描述 |
|---|---|
| $ | 根节点 |
| @ | 使用过滤谓词来处理当前节点 |
| . or [] | 取子节点 |
| n/a | 取父节点,jsonpath未支持 |
| .. | 就是不管位置,选择符合条件的条件 |
| * | 匹配所有元素节点 |
| [,] | 支持迭代器中做多选 |
| ?() | 支持过滤操作 |
| () | 支持表达式计算 |
| JsonPath语法 | 结果 |
|---|---|
| $.store.book[*].author | 获取store下book下的所有author值 |
| $..author | 获取所有author 的值 |
| $.store..price | 获取 store下以及所有子节点下的所有 price |
| $..book[2] | 获取 book数组的第3个值 |
| $..book[0,1] | 获取 book数组的第一、第二的值 |
| $..book[:2] | 获取 book数组从索引 0 (包括) 到 索引 2 (不包括) 的所有值 |
| $..book[1:2] | 获取 book数组从索引 1 (包括) 到 索引 2 (不包括) 的所有值 |
| $..book[2:] | 获取 book数组从索引 2 (包括) 到 结尾 的所有值 |
| $..book[?(@.isbn)] | 获取 所有节点以及子节点中 book 数组包含 isbn 的所有值 |
| $.store.book[?(@.price < 10)] | 获取 store下 book 数组中 price < 10 的所有值 |
| $..book[?(@.price <= $['expensive'])] | 获取 所有节点以及子节点下 book 数组中 price <= expensive 的所有值 |
| $..book[?(@.author =~ /.*REES/i)] | 获取所有匹配正则的 book （ 不区分大小写 ） |
| $..* | 逐层列出 json 中 的所有值，层级由外到内 |
psutil
一个跨平台的监控硬件信息的Python库，可以监控、分析操作系统的进程、cpu、内存、网络、磁盘等资源使用情况。
psutil实现的功能类似linux中很多资源监控命令，如 ps、 top、 iotop、 lsof、 netstat、 ifconfig、 free 等，当然，你可以结合Python编程，实现更高级的功能，比如结合前端框架实现可视化资源监控资源信息。
https://github.com/giampaolo/psutil
安装：pip install psutil
查看CPU
import psutil
# cpu的逻辑个数
print(psutil.cpu_count())
#每隔1秒输出每隔cpu的使用率
for x in range(3):
# interval：每隔0.5s刷新一次
# percpu：查看所有的cpu使用率
print(psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True))
查看内存
import psutil
# 输出内存使用情况（总内存、可用内存、内存使用率、已使用内存）
print(psutil.virtual_memory())svmem(total=17126330368, available=8755355648, percent=48.9, used=8370974720, free=8755355648)磁盘IO
import psutil
# 磁盘IO信息read_count(读IO数)，write_count(写IO数)、read_bytes(IO写字节数)，read_time(磁盘读时间)，write_time(磁盘写时间)
print(psutil.disk_io_counters())sdiskio(read_count=308820, write_count=193263, read_bytes=6779938304, write_bytes=3320958976, read_time=7298, write_time=2630)网络
import psutil
# bytes_sent: 发送的字节数
# bytes_recv: 接收的字节数
# packets_sent: 发送的包数据量
# packets_recv: 接收的包数据量
# errin: 接收包时, 出错的次数
# errout: 发送包时, 出错的次数
# dropin: 接收包时, 丢弃的次数
# dropout: 发送包时, 丢弃的次数
print(psutil.net_io_counters())snetio(bytes_sent=19362924, bytes_recv=159579883, packets_sent=118788, packets_recv=184342, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)https://github.com/jd/tenacity
tenacity
tenacity是一个 Apache 2.0授权的通用重试库，自动化测试或者爬虫中，当网络不稳定导致请求超时或者等待条件满足时操作，我们可以通过tenacity实现代码的重试功能。
https://github.com/jd/tenacity
pip install tenacity用法非常简单，直接加上装饰器使用。
重试3次
import tenacity
from tenacity import stop_after_attempt
@tenacity.retry(stop=stop_after_attempt(3))
def retry_test():
print("重试...")
raise Exception
retry_test()重试10秒
import tenacity
from tenacity import stop_after_delay
@tenacity.retry(stop=stop_after_delay(10))
def retry_test():
print("重试...")
raise Exception
retry_test()每隔2秒重试
import tenacity
from tenacity import wait_fixed
@tenacity.retry(wait=wait_fixed(2))
def wait_2_s():
print("Wait 2 second between retries")
raise Exception
print(wait_2_s)
